CalculusProbability TheoryData AnalysisDiscrete MathematicsLinear Algebra
Programa de cursos integrados Математика для анализа данных
Заложите фундамент для карьеры в Data Science. Изучите математические основы анализа данных и машинного обучения и научитесь применять их на практике
oferecido por
Programa de cursos integrados Математика для анализа данныхUniversidade HSEO que você vai aprender
Изучим основные определения некоторых разделов линейной алгебры и их интерпретации
Научимся решать типовые задачи с помощью языка программирования Python
Исследовать поведение функции в окрестности точки
Находить приближенное решение системы уравнений
Habilidades que você terá
Sobre este Programa de cursos integrados
6,765 visualizações recentes
За каждой стандартной моделью и конструкцией в Data Science стоит математика, благодаря которой эти модели функционируют. Если вы хотите работать с данными на серьезном уровне и понимать, как устроены методы машинного обучения, то знание математических основ вам просто необходимо.
В этой специализации мы изучим широкий спектр математических инструментов и рассмотрим некоторые их приложения к анализу данных. Будут рассмотрены такие важные разделы математики, как дискретная математика, линейная алгебра, математический анализ и теория вероятностей. Материалы курсов разработаны с учетом современного состояния Data Science и покрывают все темы, необходимые для для дальнейшего развития в данном направлении. Чтобы сделать обучение более практико-ориентированным, мы сопровождаем лекции примерами и задачами, возникающими при реальной работе с данными, и показываем, как решать подобные задачи с помощью Python.
Курсы рекомендуется проходить в том порядке, в котором они представлены на платформе. Каждый из них в той или иной мере использует материал, разобранный в предыдущих курсах.
Projeto de Aprendizagem Aplicada
Помимо лекций и теоретических заданий, в специализацию включены также практические задания на Python и проекты, которые позволят слушателю применить полученные в предлагаемых курсах знания для решения задач, близких к анализу данных. Некоторые задания на программирование построены на реальных данных и дают представление о простых решениях прикладных задач.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível iniciante
Математика на уровне школьной программы, Основы программирования на Python
Approximately 6 months to complete
Suggested pace of 6 hours/week
Russo
Legendas: Russo
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível iniciante
Математика на уровне школьной программы, Основы программирования на Python
Approximately 6 months to complete
Suggested pace of 6 hours/week
Russo
Legendas: Russo
Este Programa de cursos integrados contém 4 cursos
Дискретная математика: подсчеты, графы, случайные блуждания
6 classificações
Основная цель курса — дать введение в разделы дискретной математики, важные для анализа данных.
Линейная алгебра: от идеи к формуле
Основная особенность курса — геометрический подход к изложению. В каждом сюжете сначала мы рассказываем идею определения, пусть иногда и нестрого, а уже затем вводим формальное определение. В частности, линейные операторы, собственные векторы и числа появляются до матриц и определителей. Матрицы мы излагаем как способ записи линейного оператора. В силу этой особенности курс может быть интересен и тем, кто уже освоил стандартный вводный курс линейной алгебры.
Математический анализ для работы с данными
В курсе представлены основные понятия и методы математического анализа, необходимые для работы с данными. Первая лекция вводная и посвящена обсуждению базовых понятий: функция, ее график, множество уровня и т.д. Следующие пять лекций содержат основы теории пределов и дифференциального исчисления скалярных и векторных функций от одной и нескольких переменных. В частности, в шестой лекции рассматриваются задачи гладкой оптимизации. Последняя, седьмая лекция посвящена интегральному исчислению. Наряду со стандартным материалом в курсе рассмотрены некоторые вычислительные методы и алгоритмы.
Теория вероятностей и ее приложения
Курс «Теория вероятностей и ее приложения» входит в специализацию «Математика для анализа данных» и не требует предварительных знаний, кроме материала, пройденного ранее в рамках этой специализации.
oferecido por
Universidade HSE
HSE University is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more.
Perguntas Frequentes – FAQ
Vou ganhar créditos universitários por concluir a Especialização?
Can I just enroll in a single course?
Posso me inscrever em um único curso?
Can I take the course for free?
Posso fazer o curso gratuitamente?
Este curso é realmente 100% on-line? Eu preciso assistir alguma aula pessoalmente?
Quanto tempo é necessário para concluir a Especialização?
Do I need to take the courses in a specific order?
Will I earn university credit for completing the Specialization?
Vou ganhar créditos universitários por concluir a Especialização?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
