Машинне навчання є технічною наукою та, як і будь-який технічний предмет, використовує математичну мову для формулювання ідей. Зростає число рішень, які намагаються автоматизувати весь процес машинного навчання, але якщо людина не розуміє математичний формалізм, що лежить в основі алгоритмів, неможливо протестувати та налагодити моделі, які можуть привести до помилкових висновків.
У цьому курсі студенти вивчають ті поняття лінійної алгебри, теорії ймовірностей та статистики, які є ключовими для розвідувального аналізу даних, а також для розуміння та розробки алгоритмів машинного навчання.
Хоча ми знаходимося в Україні, але у нас також навчаються студенти з різних країн, так як навчання відбуватиметься українською, російською, англійською і навіть іспанською мовами, а всі навчальні матеріали англійською мовою!
Ми пропонуємо допомогу у працевлаштуванні наших випускників.
Топ навички, якими Ви оволодієте після курсу:
- Чому математика та статистика так важливі в Data Science;
- Чому ваш код не працює;
- Основи лінійної алгебри, інтегральних обчислень, теорії ймовірностей та статистики;
- Як читати складні математичні рівняння, які стоять за всіма алгоритмами машинного навчання;
- Як зрозуміти математику, яка стоїть за алгоритмами машинного навчання;
- Як мислити абстрактно.
Курс Math and Statistics for Data Science в навчальному It центрі DEVrepublik
Навіщо математика програмісту? Варто розуміти, що математичний аналіз, теорія ймовірностей, статистика – це базові основи будь-якого it напрямки, без розуміння яких розраховувати на розвиток в професії не варто. Навчальний центр (IT академія) DEVrepublik запрошує пройти курс Math and Statistics for Data Science (Математика і Статистика в Дата Сайнс) і отримати практичні навички та глибокі теоретичні знання в Data Science Statistics.
Математика для Data Science в DEVrepublik – це комплексний підхід до навчання і піднесенню інформації. Наші студенти вивчають:
- Статистичний аналіз даних;
- Теорію ймовірностей;
- Лінійну алгебру;
- Інтегральні обчислення.
Ви отримуєте навички у вирішенні складних математичних рівнянь, на яких ґрунтуються всі методи машинного навчання. Ми допомагаємо зрозуміти ті математичні основи, які служать основою, базисом для Data Science. Ми допоможемо вам навчитися розуміти і мислити абстрактно, застосовувати теоретичні знання на практиці, підключаючи унікальні методики і власні Лайфхак. Ми працюємо в режимі Буткемп, направленому на баскому коні й продуктивному освоєнні інформації і включення її в практичний досвід.
Математика для Дата Сайнс: вибирайте краще
Курс Math and Statistics for Data Science доступний в онлайн форматі і може стати унікальним інструментом для отримання знань студентами з різних точок України. На кого розрахована навчання? Math and Statistics for Data Science – це оптимальний вибір для:
- Випускників технічних ВНЗ;
- Людей, які хочуть отримати затребувану професію;
- Розробників, які прагнуть прокачати свою кар’єру;
- Фахівців Data Science, які прагнуть стати кращими.
Ми пропонуємо оптимальні умови навчання:
- Лояльну вартість курсу;
- Зручний формат;
- Live спілкування з викладачем;
- Великий обсяг практичних занять;
- Доступ до лекцій в запису.
Усі матеріали по курсу розміщуються на одній платформі – вам не доведеться шукати інформацію в різних джерелах. З’явилися питання – викладачі дадуть відповідь на них і допоможуть розібратися в складних питаннях.
Ви можете поспілкуватися з нашими викладачами для отримання докладної інформації про курс і допомоги у виборі напрямку, найбільш цікавого і актуального для вас. Записатися на курс можна онлайн, через форму зворотного зв’язку, по телефону або електронній пошті.
Деталі курсу
- Лекції 18
- Quizzes 1
- Тривалість 8 week
- Рівень beginner
- Мова Ukrainian, Russian, English
- Students 0
- Assessments Yes
-
Математика
-
Статистика
- Вступ до теорії ймовірностей
- Розподіл випадкових змінних
- Основні характеристики розподілу
- Викиди в даних. Вступ до теорії інформації
- Підтвердження результатів; Довірчі інтервали
- Тестування значимості нульової гіпотези, частина 1
- Тестування значимості нульової гіпотези, частина 2
- Тестування значимості нульової гіпотези, частина 3
-
Додаткові теми