Математика и Статистика для Data Science

Преимущества курса

Мы рассказываем о математике и статистике понятно и доходчиво. Наша цель — не сделать из вас гения фундаментальной математики, а заложить фундамент для вашего роста в Data Science. С остальным вы разберетесь сами, наша задача — помочь вам втянуться.

Мы рассматриваем применение математических и статистических закономерностей в машинном обучении и нейронных сетях, чтобы вы в дальнейшем могли работать не только с типовыми моделями и архитектурами.

Курс содержит много практики, которая не ограничивается решением классических уравнений и абстрактных заданий. Мы показываем, как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.

У нас есть не только сообщество единомышленников, с которыми вы можете обсудить затруднения и поделиться наболевшим, но и поддержка ментора, который поможет выйти из тупика. Вы не останетесь с курсом один на один.

	Линейная алгебра Изучаем векторы и матрицы Учимся проводить операции над матрицами Осваиваем матричное разложение Решаем задачи оптимизации с помощью матриц Решаем задачи визуализации с помощью метода главных компонент Закрепляем математические основы линейной регрессии
	Основы матанализа Изучаем производные и экстремумы функций Осваиваем понятие градиента и градиентного спуска Тренируемся в задачах оптимизации Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации Закрепляем математические основы градиентного спуска и имитации отжига
	Основы теории вероятности и статистики Изучаем общие понятия описательной и математической статистики Осваиваем комбинаторику Разбираемся в теореме Байеса Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвера
	Временные ряды и прочие методы машинного обучения Знакомимся с анализом временных рядов Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов Закрепляем математические основы основных моделей машинного обучения

Преимущества курса

Программа курса

Линейная алгебра

Основы матанализа

Основы теории вероятности и статистики

Временные ряды и прочие методы машинного обучения