Скачать [МФТИ] Математика для анализа данных. Часть 2 (2020)

Тема в разделе "Программирование", создана пользователем Slivchenko, 29 янв 2021.

  1. Slivchenko

    By:Slivchenko29 янв 2021
    Moderator
    Команда форума Модератор

    Регистрация:
    19 авг 2020
    Сообщения:
    1.184
    Симпатии:
    2.322
    [МФТИ] Математика для анализа данных. Часть 2 (2020)
    2021-01-29_19-54-18

    Математика для анализа данных от ФПМИ МФТИ

    Вы освоите основы важнейших разделов математики:
    1) Дискретная математика
    2) Математический анализ
    3) Линейная алгебра и аналитическая геометрия
    4) Теория вероятностей
    5) Математическая статистика и элементы аналитики

    Описание курса
    Книга природы написана на языке математики. То же самое можно сказать и про науку о данных. На курсе "Математика для Data Science" мы научим вас высшей математике ровно в том объёме, который необходим для входа в профессию Data Scientist. Занятия ведут преподаватели математики Московского физико-технического института, имеющие опыт работы в Data Science-подразделениях Яндекса и Сбербанка.

    upload_2020-7-24_14-39-58

    Программа курса:

    Дискретная математика, 1 неделя:
    Вы научитесь использовать теорию множеств для формализации математических идей, получите представление об основных комбинаторных объектах и их свойствах, научитесь решать задачи по комбинаторике: такие задачи часто встречаются на собеседованиях в IT-компании.

    Математический анализ, 2 недели:
    Вы изучите теоретические основы математического анализа в том объеме, который необходим каждому Дата Сайентисту: познакомитесь с понятиями предела, производной и интеграла, научитесь дифференцировать и интегрировать. Также в этой главе вы изучите важнейший для обучения нейросетей аппарат минимизации значений функций.

    Линейная алгебра и аналитическая геометрия, 2 недели:
    Вектор - это основная сущность для любой модели машинного обучения. Поэтому векторную алгебру должен свободно уметь применять любой исследователь данных. Вы научитесь производить операции над векторами и матрицами, получите геометрическую интуицию векторного пространства и узнаете, как линейная алгебра применяется в анализе данных.

    Теория вероятностей, 2 недели:
    Теория вероятностей кроется за каждой моделью машинного обучения. Вы изучите основы теории вероятностей, научитесь работать со случайными величинами, вычислять математическое ожидание и дисперсию, а также узнаете, почему данные часто имеют нормальное распределение.

    Математическая статистика и элементы аналитики, 2 недели:
    Статистический анализ - это незаменимый инструмент исследования данных. Вы изучите способы извлечения простейших закономерностей из данных, научитесь формулировать и проверять гипотезы о данных, овладеете корреляционным анализом.

    Продажник:


    Скачать: Оформить VIP Подписку и открыть доступ к этой и другим темам.
     
    Paul_R нравится это.
Похожие темы
  1. Администратор
    Ответов:
    0
    Просмотров:
    4.506
  2. Администратор
    Ответов:
    2
    Просмотров:
    2.831
  3. Slivchenko
    Ответов:
    11
    Просмотров:
    3.356
  4. Slivchenko
    Ответов:
    2
    Просмотров:
    1.818
  5. vladlen0581
    Ответов:
    6
    Просмотров:
    147
  6. Ksina
    Ответов:
    0
    Просмотров:
    39
  7. $LIVA MAFIA
    Ответов:
    0
    Просмотров:
    755
Загрузка...