Курс математика для анализа данных
Розпродаж

Курс Математика для Data Science: фундаментальні основи

(3)

Оригінальна ціна: 990 грн.Поточна ціна: 390 грн.

-60%
Ви економите: 600 грн (60%)
До кінця акції:05дн07год13хв25сек

Хочете працювати з даними, але боїтеся математики? Аналіз даних та Machine Learning здаються “чорною скринькою”, а без розуміння фундаментальних принципів ви не можете приймати точні рішення та обирати правильні алгоритми. Цей курс створений, щоб заповнити цю прогалину. Ми розкладемо складні теми — лінійну алгебру, матаналіз та теорію ймовірності — на прості та зрозумілі компоненти. Ви отримаєте необхідний математичний бекграунд, щоб впевнено працювати з даними та будувати кар’єру в Data Science.

Чому ви навчитеся
  • Розуміти, як комп’ютер представляє дані та керує ними (вектори, матриці).
  • Обчислювати похідні та використовувати методи оптимізації для пошуку мінімуму функції.
  • Застосовувати формулу Байєса для обчислення апостеріорної ймовірності.
  • Використовувати базові інструменти теорії ймовірності та статистики для аналізу даних.
Для кого цей курс
  • Початківці в Data Science, які хочуть зрозуміти математичну основу алгоритмів.
  • Аналітики даних, що прагнуть поглибити свої знання у статистиці.
  • Розробники, які переходять у сферу машинного навчання.
Вимоги
  • Базове розуміння шкільної програми з математики.
  • Інтерес до аналізу даних та машинного навчання.
  • Готовність розбиратися в теоретичних концепціях.
Курс містить

9 годин відео

20 уроків

38 додаткових матеріалів

Навчання у зручному для вас темпі

Повний довічний доступ

Цифровий сертифікат про закінчення

Add to Cart
Курс математика для анализа данных
Курс Математика для Data Science: фундаментальні основи
990 грн Оригінальна ціна: 990 грн.390 грнПоточна ціна: 390 грн.
Иконка

Додаткова знижка в 20% при купівлі від 2 курсів. Активується автоматично.
Иконка

Купуй 2 курси — 3-й безкоштовно
Подробиці акції
Як купити та отримати курс?
Натисніть «Купити» на сторінці курсу.
Праворуч з’явиться кошик — натисніть «Оформлення замовлення».
Заповніть всі поля (пошта та пароль).
Оплатіть зручним способом (більше 8 способів оплати).
Після оплати з’явиться сторінка подяки з кнопкою «Перейти до завантажень». Натисніть її — і відкриється сторінка з курсами.
Додатково посилання на курс прийде вам на email.

Доступ до курсів: без обмежень за часом.

Детальніше про оплату та безпеку — у довідці >>>

Питання? Пишіть на info@siluette.com.ua або в чат на сайті.

Зверніть увагу: Цей курс представлений у форматі відеозаписів лекцій без зворотного зв’язку та участі викладача. Ви отримуєте повний доступ до всіх матеріалів одразу після оплати. Мова викладання — російська. Незабаром буде українська версія курсу.

Математика — це мова, якою говорять дані

Робити висновки на основі даних, не розуміючи математики, — це як запускати ракету в космос, не знаючи траєкторії польоту. Ваші гіпотези будуть неточними, а моделі — неефективними. Цей вступний курс дасть вам теоретичний фундамент, необхідний для того, щоб “бачити” закономірності у великих обсягах інформації та обирати правильні алгоритми для вирішення завдань.

Чому цей курс необхідний для вашої кар’єри?

Він допоможе вам перейти від інтуїтивного підходу до свідомого та обґрунтованого аналізу.

Для фахівців із Data Science

Ви почнете глибше розбиратися в алгоритмах машинного навчання. Замість того, щоб використовувати їх як “чорну скриньку”, ви зрозумієте принципи, що лежать в їх основі, і зможете обирати найефективніші інструменти для конкретного завдання.

Для аналітиків даних

Ви закладете міцний теоретичний фундамент, який допоможе краще розумітися на статистиці, правильно інтерпретувати дані та робити більш точні висновки та прогнози.

? Програма курсу: ключові розділи математики

Блок 1. Лінійна алгебра

Базовий розділ, що дає розуміння, як комп’ютер представляє дані та керує ними.

  • Лекція 1. Вектори.
  • Лекція 2. Матриці.
  • Лекція 3. Просунута лінійна алгебра.

Блок 2. Математичний аналіз

Дізнаєтеся, яка теорія стоїть за поняттям “машинне навчання” та як комп’ютер шукає оптимальні параметри моделей.

  • Лекція 4. Похідна.
  • Лекція 5. Похідна функції кількох аргументів.
  • Лекція 6. Теорія оптимізації.

Блок 3. Теорія ймовірності

Цей розділ допоможе проводити аналіз гіпотез за допомогою цифр і розуміти, які кроки обрати для розв’язання задачі.

  • Лекція 7. Дискретні випадкові величини.
  • Лекція 8. Безперервні випадкові величини.
  • Лекція 9. Центральні граничні теореми та закон великих чисел.

Інвестуйте у свій інтелектуальний інструментарій. Отримайте знання, які відділяють початківця від професіонала. Запишіться на курс зараз!

Відгуки покупців

  1. Олег

    28.10.2024 Підтверджений клієнт

    Теорія ймовірності - це було найцікавіше! Формула Байєса - це просто магія. Тепер я по-іншому дивлюся на статистику.

  2. Анастасія

    06.09.2024 Підтверджений клієнт

    Для тих, кому для роботи потрібен "математичний бекграунд". Цей курс дає всю необхідну базу. Без води і зайвої складності.

  3. Максим

    23.03.2024 Підтверджений клієнт

    Курс для тих, хто, як і я, "гуманітарій до кісток", але хоче в Data Science. Нарешті я зрозуміла, що таке матриці і похідні. Пояснили дуже просто.

Показано 3 із 3

Залишити відгук

Артикул: PR-141 Категорії: ,