кому підійде цей курс
Новачкам в IT
Курс допоможе освоїти затребувану професію Data Scientist, прокачати мислення для подальшого вивчення аналізу даних і computer science. Для його освоєння досить шкільних знань математики.
претендентам
Курс охоплює програму вступу до школи аналізу даних Яндекса і ті теми, що запитують на співбесіди на позицію з аналізу даних. Ви зможете отримати зворотній зв'язок від викладачів МДУ з багаторічним досвідом навчання студентів.
чого ви навчитеся на курсі
Зрозумієте математичні терміни
Засвоїте основну термінологію, зможете читати складні статті по Data Science і отримувати нові знання без постійних звернень до пошуковика.
розберетеся в математичних основах машинного навчання
Вивчіть математичні основи Machine Learning і дізнаєтеся роль чисел, формул і функцій в розробці алгоритмів машинного навчання.
Розширте свою свідомість
Математика прокачує мозок і розвиває абстрактне мислення. В курсі багато завдань різного рівня складності, що дозволить вам набити руку і бути готовим до будь-яких питань "на засипку" на співбесіді.
програма курсу
Програма розроблена для повноцінного освоєння математичних основ data science. На зв'язку з вами буде викладач для перевірки завдання і передачі зворотного зв'язку, буде доступний загальний чат курсу.
Модуль 1. Математичний аналіз
Межа. Функція. Диференційовність. Перша похідна, друга похідна. Ряд. Формула Тейлора. Невизначений інтеграл. Певний інтеграл. Невласний Інтеграл. Функції багатьох змінних.
Модуль 2. Лінійна алгебра
Алгебра комплексних чисел. Матриці та визначники. Геометрія векторних просторів. Системи лінійних рівнянь. Лінійні перетворення та їх структура. Білінійні та квадратичні форми, евклідові простори. Тензори, норми.
Модуль 3. Комбінаторика
Основні правила комбінаторики. Безліч. Поєднання.
Модуль 4. Теорія ймовірностей і математична статистика
Випадкові події, випадкові величини. Математичне сподівання, дисперсія, кореляція. Основні закони розподілу. Моделювання випадкових величин. Точкові оцінки та їх властивості. Інтервальні оцінки. Вибіркові характеристики. Перевірка гіпотез. Перевірка гіпотез при A/B-тестуванні. Дослідження залежностей. Регресія.
викладачі курсу
Леонід Крицков
Кандидат фізико-математичних наук, доцент факультету ВМК МДУ. Автор задачника "Алгебра і аналітична геометрія: теореми і задачі",використовуваного у викладанні на факультеті ВМК МДУ. Має досвід викладання лінійної алгебри студентам більше 25 років. Є автором понад 80 наукових публікацій.
Тетяна Захарова
Кандидат фізико-математичних наук, доцент факультету ВМК МДУ. Має досвід викладання теорії ймовірностей та математичної статистики студентам понад 28 років. Є автором понад 70 наукових публікацій, у тому числі пов'язаних з обробкою великих обсягів даних.
Вступний урок
Програма розроблена для повноцінного освоєння математичних основ data science. На зв'язку з вами буде викладач для перевірки завдання і передачі зворотного зв'язку, буде доступний загальний чат курсу.
Модуль 1. Математичний аналіз
Межа. Функція. Диференційовність. Перша похідна, друга похідна. Ряд. Формула Тейлора. Невизначений інтеграл. Певний інтеграл. Невласний Інтеграл. Функції багатьох змінних.
Модуль 2. Лінійна алгебра
Алгебра комплексних чисел. Матриці та визначники. Геометрія векторних просторів. Системи лінійних рівнянь. Лінійні перетворення та їх структура. Білінійні та квадратичні форми, евклідові простори. Тензори, норми.
Модуль 3. Комбінаторика
Основні правила комбінаторики. Безліч. Поєднання.
Модуль 4. Теорія ймовірностей і математична статистика
Випадкові події, випадкові величини. Математичне сподівання, дисперсія, кореляція. Основні закони розподілу. Моделювання випадкових величин. Точкові оцінки та їх властивості. Інтервальні оцінки. Вибіркові характеристики. Перевірка гіпотез. Перевірка гіпотез при A/B-тестуванні. Дослідження залежностей. Регресія.
викладачі курсу
Леонід Крицков
Кандидат фізико-математичних наук, доцент факультету ВМК МДУ. Автор задачника "Алгебра і аналітична геометрія: теореми і задачі",використовуваного у викладанні на факультеті ВМК МДУ. Має досвід викладання лінійної алгебри студентам більше 25 років. Є автором понад 80 наукових публікацій.
Тетяна Захарова
Кандидат фізико-математичних наук, доцент факультету ВМК МДУ. Має досвід викладання теорії ймовірностей та математичної статистики студентам понад 28 років. Є автором понад 70 наукових публікацій, у тому числі пов'язаних з обробкою великих обсягів даних.
Вступний урок
https://privatelink.de/?https://courses.proglib.io/