Ви освоїте основи найважливіших розділів математики:
- Дискретна математика
- Математичний аналіз
- Лінійна алгебра та аналітична геометрія
- Теорія ймовірностей
- Математична статистика та елементи аналітики
Книга природи написана мовою математики. Те ж саме можна сказати і про науку про дані. На курсі "Математика для Data Science" ми навчимо вас вищої математики рівно в тому обсязі, який необхідний для входу в професію Data Scientist. Заняття ведуть викладачі математики Московського фізико-технічного інституту, які мають досвід роботи в Data Science-підрозділах Яндекса і Ощадбанку.
Програма курсу:
Дискретна математика, 1 тиждень:
Ви навчитеся використовувати теорію множин для формалізації математичних ідей, отримаєте уявлення про основні комбінаторних об'єктах і їх властивості, навчитеся вирішувати завдання з комбінаторики: такі завдання часто зустрічаються на співбесідах в IT-компанії.
Математичний аналіз, 2 тижні:
Ви вивчите теоретичні основи математичного аналізу в тому обсязі, який необхідний кожному Сайентисту: познайомитеся з поняттями межі, похідної та інтеграла, навчитеся диференціювати і інтегрувати. Також в цьому розділі ви вивчите найважливіший для навчання нейромереж апарат мінімізації значень функцій.
Лінійна алгебра та аналітична геометрія, 2 тижні:
ВЕКТОР-це основна сутність для будь-якої моделі машинного навчання. Тому векторну алгебру повинен вільно вміти застосовувати будь-який дослідник даних. Ви навчитеся робити операції над векторами і матрицями, отримаєте геометричну інтуїцію векторного простору і дізнаєтеся, як лінійна алгебра застосовується в аналізі даних.
Теорія ймовірностей, 2 тижні:
Теорія ймовірностей криється за кожною моделлю машинного навчання. Ви вивчите основи теорії ймовірностей, навчитеся працювати з випадковими величинами, обчислювати математичне очікування і дисперсію, а також дізнаєтеся, чому дані часто мають нормальний розподіл.
Математична статистика та елементи аналітики, 2 тижні:
Статистичний аналіз-це незамінний інструмент дослідження даних. Ви вивчите способи вилучення найпростіших закономірностей з даних, навчитеся формулювати і перевіряти гіпотези про дані, опануєте кореляційним аналізом.
https://privatelink.de/?https://fpmi-edu.ru/math_course