[Нетология] Математика для анализа данных (Алексей Кузьмин, Денис Волк)

​

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.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

 

Освой Профессию‌ ‌Data‌ ‌Scientist‌ [SkillBox]
Вас ждут 8 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 2 дипломных проекта.
После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.

Чему вы научитесь:
+ Программировать на Python
+ Визуализировать данные
+ Разрабатывать интерактивную инфографику
+ Работать с библиотеками и базами данных (Pandas, NumPy и Matplotlib, PostgreSQL, SQLite3, MongoDB)
+ Программировать на R
+ Применять нейронные сети для решения реальных задач
+ Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras
+ Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио

ПОРА ПРОФЕССИЮ МЕЧТЫ ПРЕВРАЩАТЬ В РЕАЛЬНОСТЬ! Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

 

[Skillbox] Профессия Frontend-разработчик PRO 2021
Присоединяйтесь к топовой складчине от лучшей школы обучения:
ВВы научитесь верстать веб-страницы, создавать веб-приложения, работать с JavaScript, в Photoshop и Figma.
Закрепите навыки на офлайн-воркшопах, пополните портфолио и освоите востребованную профессию.
В курс входят несколько курсов:
Веб-вёрстка
JavaScript
React.js
Vue.js

Дополнительные курсы
Универсальные знания программиста, Онлайн-сессии по веб-разработке
Обзор курса по слепому методу печати
Photoshop, Figma
Английский для IT-специалистов, Система контроля версий Git
Язык запросов SQL, Карьера и развитие для программиста
Работа в командной строке Bash, Алгоритмы и структуры данных
Защита дипломных проектов
Программа трудоустройства
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

 

Вышел курс, для frontend/full-stack разработчиков Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... !