Математика для Data Science. Продвинутый курс. Часть 2 [OTUS] [Петр Лукьянченко]
Что даст вам этот курс
Обычно математику в вузах преподают в отрыве от реальных задач, где она в дальнейшем будет применяться. Мы пошли по другому пути. Каждый модуль профессионального курса сбалансирован математической теорией и практическими примерами, которые взяты из реальных кейсов. Вы будете решать задачу регрессии, проводить АБ-тестирование, работать над рекомендательной системой, использовать метод опорных векторов.
Для кого этот курс?
Курс подойдет всем, кто хочет развиваться в сфере Data Science. Он поможет вам освоить весь необходимый математический аппарат для решения задач на позиции Middle/Senior Data Scientist.
Зачем учить математику?
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Средняя зарплата специалистов Data Science в России вдвое выше, чем у специалистов других IT-направлений — 190 тыс. руб. Основная сложность профессии — высокие требования к знаниям высшей математики. Уверенное владение математическим аппаратом позволяет повысить уровень компетенций и вырасти в профессиональном плане.
Что даст вам этот курс
Обычно математику в вузах преподают в отрыве от реальных задач, где она в дальнейшем будет применяться. Мы пошли по другому пути. Каждый модуль профессионального курса сбалансирован математической теорией и практическими примерами, которые взяты из реальных кейсов. Вы будете решать задачу регрессии, проводить АБ-тестирование, работать над рекомендательной системой, использовать метод опорных векторов.
Для кого этот курс?
Курс подойдет всем, кто хочет развиваться в сфере Data Science. Он поможет вам освоить весь необходимый математический аппарат для решения задач на позиции Middle/Senior Data Scientist.
Зачем учить математику?
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Средняя зарплата специалистов Data Science в России вдвое выше, чем у специалистов других IT-направлений — 190 тыс. руб. Основная сложность профессии — высокие требования к знаниям высшей математики. Уверенное владение математическим аппаратом позволяет повысить уровень компетенций и вырасти в профессиональном плане.
Темы второго модуля:
- Метрические пространства
- Теория пределов
- Дифференцирование
- Оптимизация
- Минимизация и Максимизация в регрессиях
- Метод максимального правдоподобия
- Применение мат.анализа в ML
- Применение мат.анализа в ML
- Midterm