Наука о данных – это техническая наука, и, как и любой технический предмет, для формулирования идей используется математический язык. Все больше решений пытаются автоматизировать весь процесс машинного обучения, но если человек не понимает математический формализм, лежащий в основе алгоритмов, невозможно тестировать и отлаживать модели, которые могут привести к ложным выводам.
В этом курсе студенты изучают концепции линейной алгебры, теории вероятностей и статистики, которые являются ключевыми для исследовательского анализа данных, а также понимания и разработки алгоритмов машинного обучения.
Хотя мы находимся в Украине, у нас также есть студенты из разных стран , так как обучение будет на украинском, русском, английском и даже испанском языках, а все учебные материалы на английском!
После курса вы узнаете:
- Почему математика и статистика так важны для науки о данных;
- Почему ваш код не работает;
- Основы линейной алгебры, исчисления, теории вероятностей и статистики;
- Как читать сложные математические уравнения, лежащие в основе всех алгоритмов машинного обучения;
- Как понять математику алгоритмов машинного обучения;
- Как мыслить абстрактно.
Курс Math and Statistics for Data Science в учебном It центре DEVrepublik
Зачем математика программисту? Стоит понимать, что математический анализ, теория вероятностей, статистика – это базовые основы любого it направления, без понимания которых рассчитывать на развитие в профессии не стоит. Учебный центр (IT академия) DEVrepublik приглашает пройти курс Math and Statistics for Data Science (Математика и Статистика в Дата Сайнс) и получить практические навыки и глубокие теоретические знания в Data Science Statistics.
Математика для Data Science в DEVrepublik – это комплексный подход к обучению и преподнесению информации. Наши студенты изучают:
- статистический анализ данных;
- теорию вероятностей;
- линейную алгебру;
- интегральные исчисления.
Вы получаете навыки в решении сложных математических уравнений, на которых основываются все методы машинного обучения. Мы помогаем понять те математические основы, которые служат основой, базисом для Data Science. Мы поможем вам научиться понимать и мыслить абстрактно, применять теоретические знания на практике, подключая уникальные методики и собственные лайфхаки. Мы работаем в режиме Буткемп, направленном на быстром и продуктивном освоении информации и включении ее в практический опыт.
Математика для Дата Сайнс: выбирайте лучшее
Курс Math and Statistics for Data Science доступен в онлайн формате и может стать уникальным инструментом для получения знаний студентами из разных точек Украины. На кого рассчитано обучение? Math and Statistics for Data Science – это оптимальный выбор для:
- выпускников технических ВУЗов;
- людей, которые хотят получить востребованную профессию;
- разработчиков, стремящихся прокачать свою карьеру;
- специалистов Data Science, которые стремятся стать лучшими.
Мы предлагаем оптимальные условия обучения:
- лояльную стоимость курса;
- удобный формат;
- live общение с преподавателем;
- большой объем практических занятий;
- доступ к лекциям в записи.
Все материалы по курсу размещаются на одной платформе – вам не придется искать информацию в разных источниках. Появились вопросы – преподаватели ответят на них и помогут разобраться в сложных вопросах.
Вы можете пообщаться с нашими преподавателями для получения подробной информации о курсе и помощи в выборе направления, наиболее интересного и актуального для вас. Записаться на курс можно онлайн, через форму обратной связи, по телефону или электронной почте.
Детали курса
- Лекции 18
- Тесты 1
- Учебное время 8 week
- Навык beginner
- Язык Украинский, Русский, Английский
- Студенты 0
- Оценки Да
-
Математика
-
Статистика
- Введение в теорию вероятностей
- Распределения случайных величин
- Основные характеристики распределения
- Выбросы в данных. Введение в теорию информации
- Аппроксимация результатов; Доверительные интервалы
- Проверка значимости нулевой гипотезы, часть 1
- Проверка значимости нулевой гипотезы, часть 2
- Проверка значимости нулевой гипотезы, часть 3
-
Дополнительные темы