Математика для Data Science | OTUS
Прямо сейчас идет открытый вебинар «Разработка и программирование усилителя класса D на Arduino» . Присоединяйтесь!

Математика для Data Science

Пройдите вступительное тестирование и поступите на один из курсов

Базовый курс математики

Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.

Вы освоите основные разделы математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.

Продолжительность

4 месяца

Продолжительность

4 месяца

Продвинутый курс математики

Для поступления на курс нужно знать высшую математику на уровне 1-2 курса университета. Вычислять пределы, дифференцировать и интегрировать, работать с матрицами, решать СЛАУ, владеть основами комбинаторики, уметь вычислять математическое ожидание и дисперсию случайной величины.

Курс позволитподнять свой уровень по математике для решения задач в области машинного обучения любой сложности. Вы будете обучаться на реальных кейсах: решать задачу регрессии, проводить АБ-тестирование, работать над рекомендательной системой, использовать метод опорных векторов и т.д.

Продолжительность

6 месяцев

Продолжительность

6 месяцев

Преподаватели

Дмитрий

Музалевский

Lead Data Scientist, Берлин

Иван

Леонов

Data Science Team Lead в Globant

Петр

Лукьянченко

Преподаватель ВШЭ по высшей математике

Антон

Лоскутов

Data Scientist в Mail.Ru Group

Александр

Горяинов

Кандидат физ.-мат. наук, доцент МАИ.

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.