Корзина покупок пуста.
Вы можете выбрать товар из Каталога.
Вы можете выбрать товар из Каталога.
![[Питер] Командная строка Linux. Полное руководство (Уильям Шоттс)](https://i4.stat01.com/2/5919/159182804/baec64/piter-komandnaya-stroka-linux-polnoe-rukovodstvo-uilyam-shotts.jpg)
![[Pixel] Курс создания 2D-игр в Unity (Евгений Бренев)](https://i4.stat01.com/2/5919/159182807/baec64/pixel-kurs-sozdaniya-2d-igr-v-unity-evgenij-brenev.png){kind=tracking}
![[МФТИ] Математика для анализа данных. Часть 1 (2020)](https://i3.stat01.com/2/5877/158762194/afacdb/mfti-matematika-dlya-analiza-dannyh-chast-1-2020.png "[МФТИ] Математика для анализа данных. Часть 1 (2020)")
Бесплатная
Доставка
Доставка
Гарантия
Возврата
Возврата
Онлайн
Поддержка
Поддержка
100 рублей
Автор: МФТИ
Название: Математика для анализа данных. Часть 1 (2020)
Программа курса:
Дискретная математика, 1 неделя:
Вы научитесь использовать теорию множеств для формализации математических идей, получите представление об основных комбинаторных объектах и их свойствах, научитесь решать задачи по комбинаторике: такие задачи часто встречаются на собеседованиях в IT-компании.
Математический анализ, 2 недели:
Вы изучите теоретические основы математического анализа в том объеме, который необходим каждому Дата Сайентисту: познакомитесь с понятиями предела, производной и интеграла, научитесь дифференцировать и интегрировать. Также в этой главе вы изучите важнейший для обучения нейросетей аппарат минимизации значений функций.
Линейная алгебра и аналитическая геометрия, 2 недели:
Вектор - это основная сущность для любой модели машинного обучения. Поэтому векторную алгебру должен свободно уметь применять любой исследователь данных. Вы научитесь производить операции над векторами и матрицами, получите геометрическую интуицию векторного пространства и узнаете, как линейная алгебра применяется в анализе данных.
Теория вероятностей, 2 недели:
Теория вероятностей кроется за каждой моделью машинного обучения. Вы изучите основы теории вероятностей, научитесь работать со случайными величинами, вычислять математическое ожидание и дисперсию, а также узнаете, почему данные часто имеют нормальное распределение.
Математическая статистика и элементы аналитики, 2 недели:
Статистический анализ - это незаменимый инструмент исследования данных. Вы изучите способы извлечения простейших закономерностей из данных, научитесь формулировать и проверять гипотезы о данных, овладеете корреляционным анализом.
Подробнее:
Скачать:
