[Нетология] Математика для анализа данных (Алексей Кузьмин, Денис Волк)

Рамос47 · 13 май 2020

Чтобы увидеть в больших объёмах данных закономерности, аналитик опирается на линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятности. Если специалист не разбирается в этих направлениях — гипотезы и выводы будут неточными. Это как запустить ракету в космос, не зная траекторию полёта.

Мы создали вводный курс в математику, чтобы вы начали исследовать данные с важным бэкграундом для Data Science и выбирали алгоритмы, которые будут решать поставленную задачу.

Без математики и статистики невозможно использовать алгоритмы машинного обучения, а значит — правильно управлять данными.

Кому подойдёт курс
1. Специалистам по Data Science
Начнёте глубже разбираться в алгоритмах машинного обучения. Поймёте, какие принципы лежат в основе разных алгоритмов, чтобы выбирать правильные инструменты.
2.Аналитикам данных
Познакомитесь с основными математическими концепциями и заложите теоретический фундамент, чтобы лучше разбираться в статистике и правильно интерпретировать данные.

После обучения, вы сможете:

Проверять векторы на линейную зависимость.

Решать системы линейных уравнений в матричной форме.

Вычислять собственные векторы и числа для матрицы.

Производить матричные разложения.

Вычислять производную функции нескольких аргументов.

Использовать различные методы оптимизации для поиска локального минимума функции.

Вычислять математическое ожидание и дисперсию дискретной случайной величины.

Использовать формулу Байеса для вычисления апостериорной вероятности.

Использовать закон больших чисел для оценки математического ожидания.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

SandraW

Освой Профессию‌ ‌Data‌ ‌Scientist‌ [SkillBox]
Вас ждут 8 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 2 дипломных проекта.
После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.

Чему вы научитесь:
+ Программировать на Python
+ Визуализировать данные
+ Разрабатывать интерактивную инфографику
+ Работать с библиотеками и базами данных (Pandas, NumPy и Matplotlib, PostgreSQL, SQLite3, MongoDB)
+ Программировать на R
+ Применять нейронные сети для решения реальных задач
+ Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras
+ Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио

ПОРА ПРОФЕССИЮ МЕЧТЫ ПРЕВРАЩАТЬ В РЕАЛЬНОСТЬ! Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

SandraW

[Skillbox] Профессия Frontend-разработчик PRO 2021
Присоединяйтесь к топовой складчине от лучшей школы обучения:
ВВы научитесь верстать веб-страницы, создавать веб-приложения, работать с JavaScript, в Photoshop и Figma.
Закрепите навыки на офлайн-воркшопах, пополните портфолио и освоите востребованную профессию.
В курс входят несколько курсов:
Веб-вёрстка
JavaScript
React.js
Vue.js

Дополнительные курсы
Универсальные знания программиста, Онлайн-сессии по веб-разработке
Обзор курса по слепому методу печати
Photoshop, Figma
Английский для IT-специалистов, Система контроля версий Git
Язык запросов SQL, Карьера и развитие для программиста
Работа в командной строке Bash, Алгоритмы и структуры данных
Защита дипломных проектов
Программа трудоустройства
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

adsl3008

Вышел курс, для frontend/full-stack разработчиков Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... !