Курс «Математика для анализа данных» от Нетологии
17 000 ₽ 11 900 ₽
Мнение редакции о курсе
Курс для аналитиков данных и специалистов по Data Science с небольшим опытом. Вы систематизируете знания, прокачаете математическую базу и сможете решать сложные нестандартные задачи. Вы получите возможность повысить квалификацию и продвинуться в карьере. «Нетология» поможет с трудоустройством и стажировкой.
- удостоверение о повышении квалификации
- помощь с трудоустройством
- возможность стажировки в проектах «Нетологии-групп»
- возможность вернуть 13% через налоговый вычет
- нет индивидуальных консультаций с преподавателями
Математика для анализа данных от Нетологии
На курсе вы разберёте основные математические концепции для работы с данными: линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятности. Вы научитесь видеть взаимосвязи в массивах данных и сможете делать точные прогнозы.
Каждую лекцию вы закрепите на практике. В итоговой работе вы проанализируете данные и решите реальную задачу по машинному обучению. Эксперты-практики простым языком объяснят математическую базу, поделятся опытом и расскажут об инструментах, которые используют в своих проектах.
Чтобы учиться на курсе, нужно знать основы языка программирования Python и разбираться в его библиотеках: NumPy, SciPy и Matplotlib. Если не уверены в своих силах, пройдите курс «Python для работы с данными».
Зачем нужна математика в анализе данных
Машинное обучение — это создание искусственного интеллекта, который учат самостоятельно решать задачи, а не просто следовать алгоритму. Для этого специалист обрабатывает большой объём данных, анализирует его, находит закономерности и избавляется от лишней информации.
Чтобы заниматься машинным обучением, нужно знать линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятности. Без них нельзя строить верные гипотезы и делать правильные выводы. Математические знания помогают «докрутить» модель машинного обучения, чтобы она работала лучше и быстрее.
Линейная алгебра учит представлять и управлять данными в компьютере через векторы и матрицы. Математический анализ — искать и оптимизировать параметры машинного обучения и их алгоритмы. Теория вероятности — анализировать гипотезы, продумывать шаги и оценивать, хватит ли данных, чтобы решить задачу.
Всему этому вы научитесь на курсе «Математика для анализа данных» в Нетологии. Вы сможете освоить возможности аналитических программ и повысить качество машинного обучения.
Зарплаты в профессии
| Новичок | Средний специалист | Опытный специалист |
|---|---|---|
| от 100 000 ₽ | от 150 000 ₽ | от 200 000 ₽ |
Кому подходит курс?
Чему вы научитесь
- проверять векторы на линейную зависимость,
- решать системы линейных уравнений через матрицы,
- вычислять собственные векторы и числа для матрицы,
- производить матричные разложения,
- считать производную функции нескольких аргументов,
- использовать различные методы оптимизации для поиска локального минимума функции.
Преподаватели
Алексей Кузьмин — директор разработки и работы с данными в сервисе недвижимости «ДомКлик».
Денис Волк — бывший старший специалист по Data Science в международной консалтинговой сети KPMG, кандидат физико-математических наук.
Подробнее о преподавателях смотрите на сайте курса.
Вернуться к меню ↑Программа курса
В программе 3 учебных блока из 9 лекций:
- Линейная алгебра.
- Математический анализ.
- Теория вероятности.
Подробную программу смотрите на сайте курса.
Спецификация: Курс «Математика для анализа данных» от Нетологии
|
Добавить свой отзыв
Будьте первым, кто оставил отзыв на «Курс «Математика для анализа данных» от Нетологии»
На курс пока еще нет отзывов.