👨‍💻DEV [Леонид Крицков, Татьяна Захарова] [proglib] Онлайн-курс по математике в Data Science (2023)

[Odyvanchik]

[Леонид Крицков, Татьяна Захарова] [proglib] Онлайн-курс по математике в Data Science (2023)



Курс познакомит вас со всей математикой, нужной для изучения анализа данных.

Кому подойдёт этот курс:
1. Новичкам в IT

Курс поможет освоить востребованную профессию Data Scientist, прокачать мышление для дальнейшего изучения анализа данных и computer science. Для его освоения достаточно школьных знаний математики.


2. Соискателям

Курс охватывает программу поступления в школу анализа данных Яндекса и те темы, что спрашивают на собеседования на позицию по анализу данных. Вы сможете получить обратную связь от преподавателей МГУ с многолетним опытом обучения студентов.

Чему Вы научитесь на курсе:
1. Поймете математические термины.

Усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику.


2. Разберётесь в математических основах машинного обучения.

Изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.


3. Расширите свое сознание.

Математика прокачивает мозг и развивает абстрактное мышление. В курсе много задач разного уровня сложности, что позволит вам набить руку и быть готовым к любым вопросам «на засыпку» на собеседовании.

Содержание:
Базовая математика для Data Science

* 01. Начала теории множеств

* 02. Геометрическая прогрессия. Векторная алгебра

* 03. Теория вероятностей. Рациональные уравнения

* 04. Рациональные уравнения. Алгебраические уравнения

* 05. Иррациональные уравнения. Графический способ решения систем

* 06. Неравенства

* 07. Неравенства продолжение

* 08. Функции график и свойства

* 09. Графики функций и их преобразования

* 10. Производная, исследование функций

* 11. Исследование функций. Интреграл

* 12. Контрольная работа

Математика для Data Science 2.0

Модуль 1. - Математический анализ

* О курсе

* Введение в модуль

* Теория множеств

* Числовые последовательности

* Пределы числовых функций. Асимптотическое сравнение функций

* Вебинар по решению задач домашней работы

* Непрерывность функции

* Дифференциальное исчисление

* Дифференцируемость функций многих переменных. Поиск экстремумов

* Применения формулы Тейлора

* Определенный интеграл

* Несобственный интеграл

* Интеграл Лебега

* Числовые и функциональные ряды

* Функции многих переменных

* Нахождение наибольшего и наименьшего значений функций на отрезке

Модуль 2. Комбинаторика

* Основные формулы комбинаторики

* Принцип Дирихле

* Перестановки, размещения и сочетания с повторениями

* Консультация по комбинаторике и теории вероятностей

Модуль 3. Теория вероятностей

* Основные понятия, классическая модель вероятности

* Непрерывные случайные величины

* Численные характеристики случайных величин

* Основные законы распределения случайных величин

* Моделирование случайных величин с заданным распределением

* Основные теоремы теории вероятностей

* Основные понятия матстатистики. Точечные оценки и их свойства

* Методы построения оценок неизвестных параметров

* Проверка статистических гипотез

Модуль 4. Алгебра

* Матрицы и операции над ними

* Определитель квадратной матрицы

* Обратная матрица

* Однородные и неоднородные системы уравнений

* Линейная зависимость и ранг

* Комплексные числа

* Линейные отображения

* Собственные векторы линейного отображения

* Скалярное произведение в линейном пространстве

* Отображения в евклидовом пространстве

* Билинейные и квадратичные формы

Модуль 5. Онлайн-сессии

* Word2vec

* Градиентный спуск

* Backpropagation

* Случайный лес

* Классификация наблюдений логистическая и пробит регрессии

* Метод ближайших соседей (KNN)

* Классификация наблюдений байесовский классификатор



—————————————————————————

🔗 Продажник:

📥 СКАЧАТЬ КУРС:

Для просмотра содержимого вам необходимо Войти или Зарегистрироваться.

🔐 Хотите получить доступ?

Чтобы увидеть скрытые ссылки и ставить лайки, активируйте VIP-статус.

💎 ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП Наш Telegram канал