Математика и статистика для Data Science [2021]
devrepublik
Машинное обучение является технической наукой и, как и любой технический предмет, использует математический язык для формулирования идей.
Растет число решений, которые пытаются автоматизировать весь процесс машинного обучения, но если человек не понимает математический формализм, лежащий в основе алгоритмов, невозможно протестировать и отладить модели, которые могут привести к ложным выводам.
В этом курсе студенты изучают те понятия линейной алгебры, теории вероятностей и статистики, которые являются ключевыми для разведочного анализа данных, а также для понимания и разработки алгоритмов машинного обучения.
Описание курса
Зачем математика программисту?
Стоит понимать, что математический анализ, теория вероятностей, статистика – это базовые основы любого it направления, без понимания которых рассчитывать на развитие в профессии не стоит.
Учебный центр (IT академия) DEVrepublik приглашает пройти курс Math and Statistics for Data Science (Математика и Статистика в Дата Сайнс) и получить практические навыки и глубокие теоретические знания в Data Science Statistics.
Математика для Data Science в DEVrepublik – это комплексный подход к обучению и преподнесению информации. Наши студенты изучают:
- статистический анализ данных;
- теорию вероятностей;
- линейную алгебру;
- интегральные исчисления.
Это курс для вас, если вы
- Человек, ищущий смену карьеры.
- Выпускник университета в поисках работы в науке о данных.
- Разработчик с математическим складом ума, который хотел бы добиться карьерного рост.
- Владелец бизнеса, который хотел бы использовать анализ данных и реализовывать проекты, основанные на данных и искусственном интеллекте.
- Специалист Data Scientist, который хочет систематизировать знания и освоить глубокое обучение.
- Основы линейной алгебры, интегральных вычислений, теории вероятностей и статистики;
- Как читать сложные математические уравнения, которые стоят за всеми методами машинного обучения;
- Как понять математику, которая стоит по алгоритмам машинного обучения;
- Как мыслить абстрактно.
- Линейная алгебра;
- Дифференциальное исчисление;
- Теория вероятностей;
- Теорема Байеса;
- Распределения случайных величин;
- Проверка нулевых гипотез;
- Выбросы;
- Разведочный анализ данных.
Примечание: язык курса русский по предварительной договорённости группы
https://devrepublik.com/ru/math-and-statistics-for-data-science/