Подготовительный онлайн курс

Математика для Data Science и Машинного обучения

Математика применяется в Data Science в виде нескольких ключевых разделов: линейной алгебры для работы с данными в виде матриц и векторов, математического анализа для оптимизации моделей, и теории вероятностей и статистики для анализа данных, проверки гипотез и оценки неопределенности. Эти области знаний необходимы для понимания и построения алгоритмов машинного обучения, обработки и интерпретации больших объемов данных, а также для оценки и оптимизации моделей.


Что даст вам этот курс


  • Понимание линейной алгебры для работы с данными в векторных пространствах и использования сингулярного разложения
  • Умение применять многомерное дифференциальное исчисление для анализа и оптимизации функций
  • Освоение классических алгоритмов оптимизации для настройки моделей машинного обучения
  • Фундаментальное знание теории вероятностей для моделирования неопределённости и использования формулы Байеса.
  • Навыки статистического анализа данных, включая оценку параметров и проверку гипотез
  • Целостную математическую основу для понимания, создания и улучшения алгоритмов Data Science и ML.

12
Получить консультацию

Формат обучения

Учитесь из любой точки мира
Удобный формат занятия позволяет учиться в любом месте, где есть доступ в интернет
Совмещайте обучение с работой
Совмещать обучение с работой просто.
Общайтесь в Live-режиме с преподавателями
Занятия проводятся в формате онлайн-вебинаров. Ведите живой диалог с преподавателем

Программа обучения

В процессе обучения вы получите комплексные знания и навыки.
Модуль 1
Линейная Алгебра
Модуль 2
Математический анализ и оптимизация
Модуль 3
Теория вероятностей и статистика

О нас

OTUS сегодня – это более 130 авторских курсов для IT-специалистов из разных направлений таких как программирование, тестирование, инфраструктура, информационная безопасность, управление и Data Science. И что важно, у нас есть программы для разных уровней подготовки от новичков до профессионалов, которые хотят освоить продвинутые навыки.
Наша миссия — делать обучение осмысленным, реализуя взаимосвязь между ожиданиями работодателей, компетенциями специалистов и возможностями преподавателей.

Преподаватели

Глеб Карпов
Skoltech Computational Intelligence Laboratory
Пишет научные статьи в составе международной коллаборации, занимается коммерческими проектами по темам машинного обучения и вычислительной линейной алгебры. Имеет большой опыт в преподавании: почти 10 занимался организацией добровольной инициативы - многопрофильной летней школы-лагеря для школьников старших классов в Тульской области. На данный момент преподает в университете: ведет курс в ВШЭ по теории вероятностей и статистике на английском языке. Профессиональные интересы: оптимизация, линейная алгебра, статистика, uncertainty quantification, обучение с подкреплением, регрессионный анализ, планирование эксперимента. Образование: Окончил МФТИ и Сколтех Otus Certified Educator
Глеб Карпов
Skoltech Computational Intelligence Laboratory
Получить консультацию
Наш специалист свяжется с вами в ближайшее время. Если у вас возникли вопросы по пакетам сотрудничества с нами или проблемы технического плана, то мы с радостью поможем вам.