Математика для Data Science

Чтобы увидеть в больших объёмах данных закономерности, аналитик опирается на линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятности. Если специалист не разбирается в этих направлениях — гипотезы и выводы будут неточными. 

Слушатель курса:

• познакомится с основными математическими концепциями и заложите теоретический фундамент, чтобы лучше разбираться в статистике и правильно интерпретировать данные
• исследует какие принципы лежат в основе разных алгоритмов, чтобы выбирать правильные инструменты

Курс состоит из следующих модулей:

1. Линейная алгебра.
2. Математический анализ.
3. Теория вероятности. 

Для кого курс:

• Специалисты по Data Science — начнут глубже разбираться в алгоритмах машинного обучения, поймут, какие принципы лежат в основе разных алгоритмов, чтобы выбирать правильные инструменты.
• Аналитики данных — познакомятся с основными математическими концепциями и заложат теоретический фундамент, чтобы еще лучше разбираться в статистике и правильно интерпретировать данные. 

Слушатель курса должен владеть базовыми функциями языка Python или быть готовым погрузиться в него.

Слушатель курса должен владеть базовыми функциями языка Python или быть готовым погрузиться в него.