Корзина покупок пуста.
Вы можете выбрать товар из Каталога.
Вы можете выбрать товар из Каталога.
![[Юрий Петров] Android курс по паттерну MVVM (2021)](https://i4.storeland.net/2/5877/158762694/baec64/yurij-petrov-android-kurs-po-patternu-mvvm-2021.png)
![[Вадим Прокопчук] Верстка сайтов от 0 до 1 (2020)](https://i4.storeland.net/2/5877/158762696/baec64/vadim-prokopchuk-verstka-sajtov-ot-0-do-1-2020.png)
![[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.
![[Enterclass] Портрет и фигуратив (Анастасия Кустова)](https://i4.storeland.net/2/5925/159240394/baec64/enterclass-portret-i-figurativ-anastasiya-kustova.png "[Enterclass] Портрет и фигуратив (Анастасия Кустова)")
![[Свободное образование] Литературнoе чтениe в начальной школе (Виктория Кузнецова)](https://i4.storeland.net/2/5906/159058175/baec64/svobodnoe-obrazovanie-literaturnoe-chtenie-v-nachalnoj-shkole-viktoriya-kuznecova.png "[Свободное образование] Литературнoе чтениe в начальной школе (Виктория Кузнецова)")
![Домашний тренажёр 100 упражнений на лето для детей 6-7 лет [НИИ Эврика]](https://i4.storeland.net/2/5913/159127989/baec64/domashnij-trenazhor-100-uprazhnenij-na-leto-dlya-detej-6-7-let-nii-jevrika.jpg "Домашний тренажёр 100 упражнений на лето для детей 6-7 лет [НИИ Эврика]")
![[Луиза Хей] Исцеляющая сила мысли](https://i4.storeland.net/2/5871/158705759/baec64/luiza-hej-iscelyayushhaya-sila-mysli.png "[Луиза Хей] Исцеляющая сила мысли")
![[Где Торт?] Эффектный букет из безе (Ольга Вакуленко)](https://i4.storeland.net/2/5926/159256120/baec64/gde-tort-jeffektnyj-buket-iz-beze-olga-vakulenko.jpg "[Где Торт?] Эффектный букет из безе (Ольга Вакуленко)")
