⚡Подписка от OTUS!
Собери свой пул курсов на выгодных условиях. Подробности в чате →
Собери свой пул курсов на выгодных условиях. Подробности в чате →
Длительность обучения:
Формат:
Начало занятий:
Дни занятий:
4 месяца
,
4
ак. часа
в
нед.
Online
25 февраля
Чт 20:00,
Что даст вам этот курс
Вы научитесь использовать математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику для задач анализа данных и машинного обучения.
Вы разберетесь, как устроены разные модели и методы анализа, и сможете их правильно выбирать, улучшать и адаптировать.
К концу курса вы будете уверенно владеть математическим аппаратом, который необходим, чтобы подняться на уровень специалиста Middle+ в Data Science.
Карта курсов направления Data Science в OTUS
Петр Лукьянченко о курсе «Математика для Data Science»
Для кого этот курс?
Для тех, кто хочет построить карьеру в Data Science.
Для обучения достаточно школьных знаний.
Когда в Data Science используют математику?
Практические навыки в математике — основное требование к Middle-специалистам. Именно они получают интересные задачи и высокие зарплаты — в среднем 190 тыс. рублей по данным из открытых источников на май 2020.
На курсе вы будете заниматься проверкой статистических гипотез, исследованием признаков, научимся методам снижения размерности данных. В практической части курса будем строить рекомендательные системы, проводить А/Б тестирования и решать разнообразные задачи регрессии.
Как организована практика?
Интересные домашние задания, где придется самостоятельно находить решения без шаблонов и образцов
Каждую тему ведет преподаватель, который использует этот инструмент в работе. Он дополняет теорию личным опытом, разбирая проблемы и бизнес-кейсы
Для обучения не нужен Python. В редких случаях, где требуется программирование, мы даем весь необходимый код
Занятия в формате живых вебинаров, а мы умеем увлекать и объяснять. Вы все поймете и полюбите математику!
Demo day онлайн-курса "Math for data science", 1 февраля в 20:00
Demo Day — отличная возможность задать все вопросы по курсу, узнать подробнее о программе курса, особенностях онлайн-формата, навыках, компетенциях и перспективах, которые ждут выпускников после обучения.
Преподаватель-практик расскажет о себе, своём опыте, поделится лайфхаками по выгодной оплате курса.
Готовьте вопросы, сдавайте вступительный тест и присоединяйтесь!
Преподаватель-практик расскажет о себе, своём опыте, поделится лайфхаками по выгодной оплате курса.
Готовьте вопросы, сдавайте вступительный тест и присоединяйтесь!
Ведет
ПетрЛукьянченко
Предыдущий день открытых дверей
Статистическая зависимость, 10 февраля в 20:00
Вы узнаете о разных видах зависимостей между количественными и номинальными признаками, научитесь не путать статистическую зависимость с причинно-следственной, узнаете о методах выявления статистических зависимостей.
Александр
Горяинов
Горяинов
Предыдущий открытый вебинар
Производная функции и формула Тейлора, 16 февраля в 20:00
Вспомним ключевые понятия математического анализа: функции и ее производной. И при помощи этого матаппарата содержательно обсудим формулу Тейлора — один из самых фундаментальных математических разделов. Поговорим о том, зачем нужна эта формула, дадим необходимую теорию и, конечно, порешаем примеры
Сергей
Жестков
Жестков
Предыдущий открытый вебинар
Преподаватели
Отзывы
4
Необходимые знания
- Математика на уровне средней школы.
- Аналитический склад ума.
- Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
Поможем вашей компании развивать команду! Этот и еще 60+
курсов для IT-специалистов таких направлений, как:
программирование, тестирование, администрирование,
информационная безопасность, управление и Data Science.
300 компаний уже обучают у нас сотрудников.
>
Программа обучения
В процессе обучения вы получите комплексные знания и навыки.
C 25 февраля
Тема 1.
Введение 1. Математика в DataScience
Тема 2.
Введение 2. Матанализ/Линейная алгебра
Тема 3.
Матрицы. Основные понятия и операции
Тема 4.
Однородные СЛАУ
Тема 5.
Определитель
Тема 6.
Диагонализация матрицы
Тема 7.
Диагонализация матрицы
Тема 8.
Матричные разложения
Тема 9.
Матричные производные
Тема 10.
Применение линейной алгебры в Data Science
C 1 апреля
Тема 11.
Теория пределов. Часть 1
Тема 12.
Теория пределов. Часть 2
Тема 13.
Непрерывность и Дифференцируемость
Тема 14.
Дифференцирование
Тема 15.
Функции 2-х переменных
Тема 16.
Оптимизация
Тема 17.
МНК и ММП
Тема 18.
Теория Рядов
Тема 19.
Формула Тейлора
Тема 20.
Неопределенное интегрирование
Тема 21.
Определенное интегрирование
Тема 22.
Несобственные интегралы
Тема 23.
Применение Мат.анализа в ML
Тема 24.
Теория Множеств и Метрические пространства
C 20 мая
Тема 25.
Случайные события. Вероятность
Тема 26.
Случайные величины
Тема 27.
Моделирование случайных величин
Тема 28.
Моделирование случайных величин II
Тема 29.
Пуассоновский поток событий. Моделирование системы массового обслуживания
Тема 30.
Задача оценивания. Метод максимального правдоподобия
Тема 31.
Выборочные характеристики. Доверительные интервалы
Тема 32.
Проверка гипотез
Тема 33.
Проверка гипотез в А/В тестировании
Тема 34.
Проверка гипотезы о законе распределения
Тема 35.
Дисперсионный анализ (ANOVA)
Тема 36.
Виды зависимостей. Шкалы измерения признаков
Тема 37.
Исследование зависимостей: Номинальные признаки
Тема 38.
Исследование зависимостей: Порядковые и количественные признаки
Тема 39.
Линейная регрессия
Тема 40.
Снижение размерности: Метод главных компонент
Тема 41.
Снижение размерности: Факторный анализ
Тема 42.
Кластерный анализ
Тема 43.
Классификация наблюдений: логистическая и пробит регрессии, метод ближайших соседей (KNN)
Тема 44.
Классификация наблюдений: байесовский классификатор
C 29 июля
Тема 45.
Выбор темы и организация проектной работы
Тема 46.
Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 47.
Защита проектных работ
Скачать подробную программу
Выпускной проект
На выбор будут представлены несколько кейсов из реальной практики. Вы напишите код на языке Python с использованием различных библиотек для того, чтобы выполнить анализ данных.
Процесс обучения
Всё обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в слаке курса, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.
Вебинары идут дважды в неделю по 1,5 часа. Все вебинары сохраняются и в записи в вашем личном кабинете.
Домашнее задание выдается в среднем одно в две недели, а его выполнение занимает 3-5 часов. Мы горячо призываем заниматься такой самостоятельной работой, так как это поможет вам качественно освоить все изучаемые технологии на практике с поддержкой и обратной связью наших преподавателей.
Возникающие вопросы по материалам лекций, домашним заданиям и по выпускному проекту вы сможете задавать преподавателю в слаке или во время вебинаров.
Вебинары идут дважды в неделю по 1,5 часа. Все вебинары сохраняются и в записи в вашем личном кабинете.
Домашнее задание выдается в среднем одно в две недели, а его выполнение занимает 3-5 часов. Мы горячо призываем заниматься такой самостоятельной работой, так как это поможет вам качественно освоить все изучаемые технологии на практике с поддержкой и обратной связью наших преподавателей.
Возникающие вопросы по материалам лекций, домашним заданиям и по выпускному проекту вы сможете задавать преподавателю в слаке или во время вебинаров.
Получить консультацию
Наш
специалист
свяжется
с вами в ближайшее время. Если у вас возникли трудности в
выборе
курса или проблемы технического плана, то мы с радостью
поможем
вам.
После обучения вы:
- Заберете с собой полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям, исходные коды программ;
- Сохраните пример разработанного приложения;
- Получите сертификат о прохождении курса;
- Получите приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах (эту возможность получают самые успешные студенты).
Дата выдачи сертификата: 23 июля 2021 года
Ваш сертификат
онлайн-образование
Сертификат №0001
Константин Константинопольский
Успешно закончил курс «Математика для Data Science»
Выполнено практических заданий: 16 из 16
Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”
Город:
Москва
Генеральный директор ООО “Отус Онлайн-Образование”
Виталий Чибриков
Лицензия на осуществление образовательной деятельности
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.
Прошедшие открытые вебинары
Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с
преподавателем курса, которое позволяет
посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия
слушатели имеют возможность задать вопросы и
получить знания по реальным практическим кейсам.
Классификация данных с помощью регрессионных моделей
Петр Лукьянченко
День открытых дверей
20 ноября 2020 года в 20:00
Для доступа к прошедшим мероприятиям необходимо
пройти входное тестирование
Возможность пройти вступительное тестирование
повторно появится только через 2 недели
Результаты тестирования будут отправлены вам на
e-mail, указанный при регистрации.
Тест рассчитан на 30 минут, после начала
тестирования отложить тестирование не
получится!
Напомнить пройти тест
Партнеры ждут выпускников этого курса
Больше
