45 часов
Monday to Friday
4 Ноября
8500 грн
Math and Statistics for Data Science
Машинное обучение является технической наукой и, как и любой технический предмет, использует математический язык для формулирования идей. Растет число решений, которые пытаются автоматизировать весь процесс машинного обучения, но если человек не понимает математический формализм, лежащий в основе алгоритмов, невозможно протестировать и отладить модели, которые могут привести к ложным выводам.
В этом курсе студенты изучают те понятия линейной алгебры, теории вероятностей и статистики, которые являются ключевыми для разведочного анализа данных, а также для понимания и разработки алгоритмов машинного обучения.
Учебный план
- Линейная алгебра;
- Дифференциальное исчисление;
- Теория вероятностей;
- Теорема Байеса;
- Распределения случайных величин;
- Проверка нулевых гипотез;
- Выбросы;
- Разведочный анализ данных.
Топ навыки, которыми вы овладеете:
- Основы линейной алгебры, интегральных вычислений, теории вероятностей и статистики;
- Как читать сложные математические уравнения, которые стоят за всеми методами машинного обучения;
- Как понять математику, которая стоит по алгоритмам машинного обучения;
- Как мыслить абстрактно.
online
Это именно для вас, если вы:
- человек, ищущий смену карьеры
- выпускник университета в поисках работы в науке о данных
- разработчик с математическим складом ума, который хотел бы добиться карьерного рост
- владелец бизнеса, который хотел бы использовать анализ данных и реализовывать проекты, основанные на данных и искусственном интеллекте
- специалист Data Scientist, который хочет систематизировать знания и освоить глубокое обучение
