Корзина покупок пуста.
Вы можете выбрать товар из Каталога.
Вы можете выбрать товар из Каталога.
![[Profit] Работа с изображениями на PHP](https://i4.storeland.net/2/5905/159045023/baec64/profit-rabota-s-izobrazheniyami-na-php.jpg)
Артикул: A42228
Наличие товара: В наличии
![[Profit] Создаем простого бота для Telegram за один час! 2017 (Альберт Степанцев)](https://i1.storeland.net/2/5905/159045026/baec64/profit-sozdaem-prostogo-bota-dlya-telegram-za-odin-chas-2017-albert-stepancev.jpg)
![[Нетология] Математика для анализа данных (Алексей Кузьмин, Денис Волк)](https://i4.storeland.net/2/5919/159182750/afacdb/netologiya-matematika-dlya-analiza-dannyh-aleksej-kuzmin-denis-volk.jpg "[Нетология] Математика для анализа данных (Алексей Кузьмин, Денис Волк)")
Бесплатная
Доставка
Доставка
Гарантия
Возврата
Возврата
Онлайн
Поддержка
Поддержка
390 рублей
Чтобы увидеть в больших объёмах данных закономерности, аналитик опирается на линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятности. Если специалист не разбирается в этих направлениях — гипотезы и выводы будут неточными. Это как запустить ракету в космос, не зная траекторию полёта.
Мы создали вводный курс в математику, чтобы вы начали исследовать данные с важным бэкграундом для Data Science и выбирали алгоритмы, которые будут решать поставленную задачу.
Без математики и статистики невозможно использовать алгоритмы машинного обучения, а значит — правильно управлять данными.
Кому подойдёт курс
1. Специалистам по Data Science
Начнёте глубже разбираться в алгоритмах машинного обучения. Поймёте, какие принципы лежат в основе разных алгоритмов, чтобы выбирать правильные инструменты.
2.Аналитикам данных
Познакомитесь с основными математическими концепциями и заложите теоретический фундамент, чтобы лучше разбираться в статистике и правильно интерпретировать данные.
После обучения, вы сможете:
- Проверять векторы на линейную зависимость.
- Решать системы линейных уравнений в матричной форме.
- Вычислять собственные векторы и числа для матрицы.
- Производить матричные разложения.
- Вычислять производную функции нескольких аргументов.
- Использовать различные методы оптимизации для поиска локального минимума функции.
- Вычислять математическое ожидание и дисперсию дискретной случайной величины.
- Использовать формулу Байеса для вычисления апостериорной вероятности.
- Использовать закон больших чисел для оценки математического ожидания.
