99% довольных покупателей и 4 из них оценили курс выше чем 4 звезды
Вы экономите: 
Поторопитесь! Заканчивается через 
От теории к практике: станьте Senior Data Scientist
Успех в Data Science невозможен без глубокого понимания математики. Этот продвинутый курс создан для тех, кто уже знает основы, но стремится выйти на новый уровень. Мы связываем теорию с практикой: каждый математический концепт рассматривается через призму реальных кейсов, таких как A/B тестирование, рекомендательные системы и метод опорных векторов (SVM).
Зачем эта математика вам нужна?
Уверенное владение математическим аппаратом — это то, что отличает Middle/Senior специалиста от начинающего. Вы сможете не просто использовать готовые библиотеки, а понимать, как они работают “под капотом”, что позволит вам создавать более точные и эффективные модели, а также уверенно проходить технические собеседования на высокие позиции.
Ключевые темы курса:
- Линейная алгебра: Матричные разложения (SVD, ALS), собственные векторы, применение в SVM и обработке изображений.
- Математический анализ: Методы оптимизации, градиент, матрица Гессе, применение в линейной и логистической регрессии.
- Теория вероятностей: Проверка гипотез (A/B тесты), доверительные интервалы, метод главных компонент, моделирование случайных величин.
Этот курс — ваша инвестиция в профессиональный рост и переход на новый уровень в карьере Data Scientist.
? Подробная программа курса
1. Линейная алгебра
- Введение. Математика в DataScience.
- Матрицы: основные понятия и операции.
- Матричные разложения: SVD, ALS, неотрицательные разложения.
- Матричные производные и дифференциальные уравнения.
- Применение в Data Science: SVM, Logistic Regression, обработка изображений.
2. Математический анализ
- Теория множеств и метрические пространства.
- Теория пределов и оценка сложности функций.
- Дифференцирование: градиент, матрица Гессе.
- Оптимизация: поиск экстремумов, метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия.
- Интегрирование и его приложения.
- Применение в ML: линейная и логистическая регрессия.
3. Теория вероятностей
- Основы комбинаторики и теории вероятностей.
- Случайные величины, дискретные и непрерывные распределения.
- Центральная предельная теорема и её значение.
- Точечное и интервальное оценивание.
- Проверка статистических гипотез (A/B тесты), критерий хи-квадрат.
- Виды зависимостей и регрессионный анализ.
- Метод главных компонент (PCA).
- Моделирование случайных величин: Random Walks, вероятностные классификаторы.
Виктория Подтвержденный клиент –
Я разработчик, и этот курс помог мне понять, как применять ML на практике. Метод главных компонент – это просто взрыв мозга!
Анастасия Подтвержденный клиент –
Очень глубокий курс, точно не для новичков. Нужна хорошая математическая база. Но если она есть – курс просто клад. SVM – это магия!
Светлана Подтвержденный клиент –
132 часа! Это целый университет. Нужно быть готовым к серьезной работе. Но оно того стоит. Уровень знаний после курса – совсем другой.
Дмитрий Подтвержденный клиент –
Для тех, кто хочет стать Middle/Senior Data Scientist, – это обязательно к изучению. Очень много о регрессиях и проверке гипотез.