Распродажа!

Курс Математика для Data Science: фундаментальные основы

-67%
(3 отзыва клиентов)

Первоначальная цена составляла 1,490 грн.Текущая цена: 490 грн.

Savings Вы экономите: 1,000 грн (67%)
 Поторопитесь! Заканчивается через

Хотите работать с данными, но боитесь математики? Анализ данных и Machine Learning кажутся “черным ящиком”, а без понимания фундаментальных принципов вы не можете принимать точные решения и выбирать правильные алгоритмы. Этот курс создан, чтобы восполнить этот пробел. Мы разложим сложные темы — линейную алгебру, матанализ и теорию вероятности — на простые и понятные компоненты. Вы получите необходимый математический бэкграунд, чтобы уверенно работать с данными и строить карьеру в Data Science.

icon Чему вы научитесь

Check mark Понимать, как компьютер представляет данные и управляет ими (векторы, матрицы).

Check mark Вычислять производные и использовать методы оптимизации для поиска минимума функции.

Check mark Применять формулу Байеса для вычисления апостериорной вероятности.

Check mark Использовать базовые инструменты теории вероятности и статистики для анализа данных.


icon Для кого этот курс

Check mark Новички в Data Science, которые хотят понять математическую основу алгоритмов.

Check mark Аналитики данных, стремящиеся углубить свои знания в статистике.

Check mark Разработчики, которые переходят в сферу машинного обучения.


icon Требования

Check mark Базовое понимание школьной программы по математике.

Check mark Интерес к анализу данных и машинному обучению.

Check mark Готовность разбираться в теоретических концепциях.


icon Курс содержит

Check mark 10 часов видео

Check mark 10 статей

Check mark 10 ресурсов для скачивания

Check mark Обучение в удобном для вас темпе

Check mark Полный пожизненный доступ

Check mark Цифровой сертификат об окончании

Курс математика для анализа данных
Курс Математика для Data Science: фундаментальные основы 1,490 грн Первоначальная цена составляла 1,490 грн.490 грнТекущая цена: 490 грн.
Иконка

Дополнительная скидка в 20% при покупке от 2 курсов. Активируется автоматически.
Иконка

Купи 2 курса — 3-й бесплатно
Подробности акции
Как купить и получить курс?
✔️Нажмите «Купить» на странице курса.

✔️Справа появится корзина — нажмите «Оформление заказа».

✔️Заполните все поля (почта и пароль).

✔️Оплатите удобным способом (более 8 способов оплаты).

✔️После оплаты появится страница благодарности с кнопкой для скачивания и ссылкой в раздел «Загрузки» вашего аккаунта.

✔️Ссылка на курс придёт вам на email.

Доступ к курсам: без ограничений по времени.

Подробнее об оплате и безопасности — в справке >>>

Вопросы? Пишите на info@siluette.com.ua или в чат на сайте.

Математика — это язык, на котором говорят данные

Делать выводы на основе данных, не понимая математики, — это как запустить ракету в космос, не зная траектории полета. Ваши гипотезы будут неточными, а модели — неэффективными. Этот вводный курс даст вам теоретический фундамент, необходимый для того, чтобы “видеть” закономерности в больших объемах информации и выбирать правильные алгоритмы для решения задач.

Почему этот курс необходим для вашей карьеры?

Он поможет вам перейти от интуитивного подхода к осознанному и обоснованному анализу.

Для специалистов по Data Science

Вы начнете глубже разбираться в алгоритмах машинного обучения. Вместо того, чтобы использовать их как “черный ящик”, вы поймете принципы, лежащие в их основе, и сможете выбирать наиболее эффективные инструменты для конкретной задачи.

Для аналитиков данных

Вы заложите прочный теоретический фундамент, который поможет лучше разбираться в статистике, правильно интерпретировать данные и делать более точные выводы и прогнозы.

? Программа курса: ключевые разделы математики

Блок 1. Линейная алгебра

Базовый раздел, дающий понимание, как компьютер представляет данные и управляет ими.

  • Лекция 1. Векторы.
  • Лекция 2. Матрицы.
  • Лекция 3. Продвинутая линейная алгебра.

Блок 2. Математический анализ

Узнаете, какая теория стоит за понятием «машинное обучение» и как компьютер ищет оптимальные параметры моделей.

  • Лекция 4. Производная.
  • Лекция 5. Производная функции нескольких аргументов.
  • Лекция 6. Теория оптимизации.

Блок 3. Теория вероятности

Этот раздел поможет проводить анализ гипотез с помощью цифр и понимать, какие шаги выбрать для решения задачи.

  • Лекция 7. Дискретные случайные величины.
  • Лекция 8. Непрерывные случайные величины.
  • Лекция 9. Центральные предельные теоремы и закон больших чисел.

Инвестируйте в свой интеллектуальный инструментарий. Получите знания, которые отделяют новичка от профессионала. Запишитесь на курс сейчас!

3 отзыва на Курс Математика для Data Science: фундаментальные основы

  1. Олег Подтвержденный клиент

    Теория вероятности – это было самое интересное! Формула Байеса – это просто магия. Теперь я по-другому смотрю на статистику.

    Полезно? 0 0
  2. Анастасия Подтвержденный клиент

    Для тех, кому для работы нужен “математический бэкграунд”. Этот курс дает всю необходимую базу. Без воды и лишней сложности.

    Полезно? 0 0
  3. Максим Подтвержденный клиент

    Курс для тех, кто, как и я, “гуманитарий до мозга костей”, но хочет в Data Science. Наконец-то я поняла, что такое матрицы и производные. Объяснили очень просто.

    Полезно? 0 0
Добавить отзыв