Курс "Математика для Data Science"

Онлайн-курс от Skillbox, призванный помочь студентам и профессионалам в области Data Science овладеть ключевыми математическими концепциями и методами, которые очень полезны для повышения уровня в обучении алгоритмов, статистическом анализе и машинном обучении.

Основные преимущества курса "Математика для Data Science"

• Вы получите углубленное понимание математических концепций, которые формируют основу машинного обучения и анализа данных;
• Вы научитесь применять математические методы к задачам анализа данных и машинного обучения;
• Курс имеет очень практический подход, вы будете решать множество задач, используя Python;
• Преподаватели курса - опытные профессионалы в области Data Science с длительным стажем.

Для кого подходит курс "Математика для Data Science"

Курс "Математика для Data Science" подходит для студентов и профессионалов, занимающихся анализом данных и машинным обучением. Для того, чтобы эффективно усвоить материал, нужны базовые познания в Python и математике.

Программа курса "Математика для Data Science"

• Линейная алгебра;
• Машинное обучение;
• Статистический анализ;
• Оптимизация функций.

Процесс обучения

Курс включает в себя видеоуроки, задачи для самостоятельного решения и примеры кода на Python. Процесс обучения очень практический. Вы будете решать множество задач по линейной алгебре, статистике и машинному обучению. Пройдя курс, вы получите сертификат "Skillbox" о прохождении.

Математика для Data Science

Основные преимущества:

• Курс позволит укрепить математическую базу, необходимую для работы в сфере Data Science.
• Программа курса нацелена на практические задачи и примеры, чтобы студенты могли быстро применять полученные знания в своей работе.
• Обучение ведут опытные преподаватели, имеющие опыт работы в сфере Data Science.

Для кого подходит:

• Курс подойдет тем, кто уже знаком с основными понятиями и инструментами Data Science, но хочет укрепить свои знания в математике и статистике.
• Студентам, которые только начинают свой путь в Data Science, курс также может быть полезен для быстрого обогащения математической базы.

Программа курса:

1. Линейная алгебра
• Векторы и операции над ними
• Линейные комбинации и линейные преобразования
• Матрицы и операции над ними
• Определители и обратная матрица
2. Аналитическая геометрия
• Координатные системы
• Прямые, плоскости и их уравнения
• Введение в многомерную геометрию
3. Комбинаторика и теория вероятностей
• Биномиальные коэффициенты и треугольник Паскаля
• Размещения, сочетания, перестановки
• Основы теории вероятностей и случайных величин
4. Дифференциальное и интегральное исчисление
• Производная и дифференциал
• Функции нескольких переменных, градиент и дифференциал
• Нахождение экстремумов функций
• Основные понятия интегрального исчисления

Процесс обучения:

• Курс длится 4 недели и включает в себя 15 видеоуроков, каждый длительностью примерно по 30 минут.
• Студенты получат доступ к заданиям и тестам для каждой темы, чтобы закрепить полученные знания.
• Все занятия записываются и остаются доступными для студентов после окончания курса.
• Студенты могут задавать вопросы и общаться с преподавателями и другими студентами в общей группе курса в Slack.

Курс "Специализация Data Science" на SkillFactory

Основные преимущества:

• Высококвалифицированные преподаватели и наставники известных компаний и университетов;
• Онлайн-обучение, которое позволяет гибко подстраивать график занятий под свои возможности;
• Практическая направленность курса, реальные кейсы и проекты, которые позволят узнать, как применять знания на практике;
• Индивидуальный подход к каждому студенту, что позволяет находить и улаживать проблемы на учебном пути.

Кому подходит:

• Специалистам и студентам, которые хотят развить навыки в области анализа данных;
• Компаниям, которые хотят подготовить своих сотрудников к работе с большим объемом данных;
• Людям, желающим начать карьеру в области Data Science, включая аналитиков, инженеров, разработчиков и технических менеджеров.

Для чего обучаться:

• Научиться работать с большим объемом данных и принимать на их основе решения;
• Получить навыки построения моделей машинного обучения и прогнозирования;
• Развить умение работать с библиотеками Python для анализа данных, такими как Pandas, NumPy, Matplotlib и другими;
• Получить практические навыки в работе с SQL;
• Научиться работать с неструктурированными данными, такими как изображения и тексты, с помощью библиотек TensorFlow и Keras.

Программа курса:

1. Python for Data Science (8 недель)
2. SQL (4 недели)
3. Data Analysis (16 недель)
4. Data Engineering (16 недель)
5. Machine Learning (20 недель)

Процесс обучения:

• Каждая неделя стартует новым уроком, который студент должен пройти до начала следующей недели;
• В рамках каждого урока студенту доступны видеоуроки, задания и тесты;
• Учебный процесс проходит на платформе SkillFactory, где студент может задавать вопросы преподавателям и наставникам;
• В конце каждого курса студент должен выполнить проект, который будет оценен наставниками и преподавателями.

Преподаватели курса не указаны на странице.