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.
Від теорії до практики: станьте Senior Data Scientist
Успіх у Data Science неможливий без глибокого розуміння математики. Цей просунутий курс створений для тих, хто вже знає основи, але прагне вийти на новий рівень. Ми пов’язуємо теорію з практикою: кожен математичний концепт розглядається через призму реальних кейсів, таких як A/B тестування, рекомендаційні системи та метод опорних векторів (SVM).
Чому ця математика вам потрібна?
Впевнене володіння математичним апаратом — це те, що відрізняє Middle/Senior спеціаліста від початківця. Ви зможете не просто використовувати готові бібліотеки, а розуміти, як вони працюють “під капотом”, що дозволить вам створювати більш точні та ефективні моделі, а також впевнено проходити технічні співбесіди на високі позиції.
Ключові теми курсу:
- Лінійна алгебра: Матричні розкладання (SVD, ALS), власні вектори, застосування в SVM та обробці зображень.
- Математичний аналіз: Методи оптимізації, градієнт, матриця Гессе, застосування в лінійній та логістичній регресії.
- Теорія ймовірностей: Перевірка гіпотез (A/B тести), довірчі інтервали, метод головних компонент, моделювання випадкових величин.
Цей курс — ваша інвестиція у професійне зростання та перехід на новий рівень у кар’єрі Data Scientist.
? Детальна програма курсу
1. Лінійна алгебра
- Вступ. Математика в DataScience.
- Матриці: основні поняття та операції.
- Матричні розкладання: SVD, ALS, невід’ємні розкладання.
- Матричні похідні та диференціальні рівняння.
- Застосування в Data Science: SVM, Logistic Regression, обробка зображень.
2. Математичний аналіз
- Теорія множин та метричні простори.
- Теорія границь та оцінка складності функцій.
- Диференціювання: градієнт, матриця Гессе.
- Оптимізація: пошук екстремумів, метод найменших квадратів, метод максимальної правдоподібності.
- Інтегрування та його застосування.
- Застосування в ML: лінійна та логістична регресія.
3. Теорія ймовірностей
- Основи комбінаторики та теорії ймовірностей.
- Випадкові величини, дискретні та неперервні розподіли.
- Центральна гранична теорема та її значення.
- Точкове та інтервальне оцінювання.
- Перевірка статистичних гіпотез (A/B тести), критерій хі-квадрат.
- Види залежностей та регресійний аналіз.
- Метод головних компонент (PCA).
- Моделювання випадкових величин: Random Walks, ймовірнісні класифікатори.
Відгуки покупців
22.08.2025 Підтверджений клієнт
Для тих, хто хоче стати Middle/Senior Data Scientist, - це обов'язково до вивчення. Дуже багато про регресії і перевірку гіпотез.
09.12.2024 Підтверджений клієнт
Дуже глибокий курс, точно не для новачків. Потрібна хороша математична база. Але якщо вона є - курс просто скарб. SVM - це магія!
15.08.2024 Підтверджений клієнт
132 години! Це цілий університет. Потрібно бути готовим до серйозної роботи. Але воно того варте. Рівень знань після курсу - зовсім інший.
29.05.2024 Підтверджений клієнт
Я розробник, і цей курс допоміг мені зрозуміти, як застосовувати ML на практиці. Метод головних компонент - це просто вибух мозку!