Математика для Data Science

Здесь трудно, но интересно. Учёба занимает 8 месяцев. Много теории, ещё больше практики, люди и методология — всё направлено на то, чтобы вы освоили профессию специалиста по Data Science.

4,8

23 отзыва

Получите диплом магистра Data Science от престижного вуза. Сможете работать на стыке IT и медицины. Выйдете на новый уровень в профессии и карьере.

Наука о данных включает большой спектр подходов и методов сбора, обработки, анализа и визуализации массивов данных любого размера. Отдельным практически важным направлением данной науки является работа с большими данными с помощью новых принципов математического и вычислительного моделирования, когда классические методы перестают работать ввиду невозможности их масштабирования. Настоящий курс призван помочь обучающемуся изучить основы предметной области через постановку и решение типичных задач, с которыми исследователь в области науки о данных может столкнуться в своей работе. Чтобы научить слушателя решать такие задачи, авторы курса предоставляют обучающемуся необходимый теоретический минимум и показывают, как пользоваться инструментальной базой на практике.

Поможем специалистам по Data Science освоить математические концепции: видеть взаимосвязь в массивах данных и делать точные прогнозы

Получите одну из самых востребованных IT-профессий. Машинное обучение от профессиональных преподавателей.

4,4

5 отзывов

Избранные разделы высшей математики в контексте Data Science с упором на решение задач. Для сильных духом.

Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения.

Цель курса: освоить основные разделы методов оптимизации и алгоритмов анализа данных, необходимые для успешного применения в области Data Science. Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по методам оптимизации и алгоритмам анализа данных для старта в области Data Science.

На этом курсе вы изучите язык математики и узнаете его базовые правила — они помогут яснее рассуждать и доносить свои мысли. 

Подразделение: Механико-математический факультет Программа ориентирована на менеджеров, аналитиков, бизнес-аналитиков, руководителей групп, нуждающихся в кратком и доступном изложении методов анализа данных – методов машинного обучения и нейросетей.

Разработан совместно с заведующим кафедрой мат. логики и теории алгоритмов МГУ им. М.В. Ломоносова→ Научитесь создавать прогнозные модели для бизнеса→ Тренируйтесь на реальных проектах и кейсах→ Начните работать удаленно из любой точки мира

Повышение квалификации. Онлайн-курс «Математика для анализа данных» познакомит вас с необходимым материалом из математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и дискретной математики для полноценного понимания и умения решать задачи анализа данных. Целью курса является также развитие математического мышления, которое важно в современной области Computer Science в целом и в анализе данных в частности.

ОНЛАЙН-МАГИСТРАТУРА СОВМЕСТНО С УрФУ. Станьте ML-инженером — ценным специалистом, решающим задачи бизнеса с помощью нейросетей и методов ML. Разработайте свою первую систему ИИ во время обучения.

Основная задача курса – познакомить слушателей с бурно развивающейся областью науки и технологии на стыке физики и компьютерных наук – квантовыми вычислениями.

Цель курса: освоить основные разделы математического анализа и линейной алгебры, необходимые для успешного применения в области Data Science. Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по математическому анализу и линейной алгебры для старта в данной сфере.

На этом курсе вы изучите комбинаторику и базовые инструменты решения комбинаторных задач. Эти знания пригодятся, если вы станете инженером-программистом, займетесь аналитикой данных или решите изучать программирование на продвинутом уровне. Комбинаторика помогает программистам глубже понимать математику, смотреть под другим углом на алгоритмы и мыслить по-новому. Этот курс подойдет тем, кто продолжает изучать дискретную математику. Чтобы учиться было легче, рекомендуем заранее пройти курсы Введение в математическую логику и Теория множеств.

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения

Цель курса: освоить основные разделы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для успешного применения в области Data Science. Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по теории вероятностей и математической статистики для старта в данной сфере.

Программа посвящена технологиям работы с большими объемами данных. В настоящее время ИКТ изменили всю нашу жизнь - и личную, и производственную сферы. В первую очередь, это связано с накоплением во всех областях детальности человека огромных массивов данных, которые нужно уметь находить, извлекать, структурировать, сохранять в компактном виде, быстро находить необходимые элементы, агрегировать и анализировать. Анализ данных может помочь решить множество профессиональных задач, например, такие: каков ожидаемый спрос на тот или иной товар? Когда этот спрос был максимальным? Каковы тенденции в изменении цен на рынке? И т.д. Наука о данных занимается большим спектром вопросов.

Основная цель этого онлайн-курса — дать введение в разделы дискретной математики, важные для анализа данных.

Тем, у кого есть опыт в IT, но нет сильной математической базы, альтернативный трек поможет добрать недостающие знания по математике и влиться в одно из четырёх других направлений.