Экспресс-курс «Математика для Data Science»

Этот курс даёт необходимый математический фундамент для построения карьеры в Data Science. Он формирует практическую базу для анализа данных и машинного обучения.

Курс позволяет понять, какая математика лежит в основе алгоритмов машинного обучения, и освоить её применение на практике в Python (NumPy, scikit-learn).

Программа подходит как начинающим специалистам в DS, так и опытным программистам или аналитикам, желающим перейти в ML. Он также полезен тем, кто изучал ML по библиотекам, но чувствует нехватку фундаментальных знаний.

Как проходит обучение

Обучение длится 2 месяца и включает 10 живых вебинаров с экспертами, 3 больших практических задания и тесты для закрепления материала. На протяжении всего курса участники получают обратную связь от менторов и общаются в закрытом Telegram-чате.

Ключевые темы программы

• Линейная алгебра: Векторы и матрицы, матричные операции, линейная регрессия (метод наименьших квадратов), матричные разложения (SVD).
• Математический анализ: Функции, пределы, производные, частные производные, градиент, градиентный спуск, интегрирование.
• Теория вероятностей: События, формула Байеса, случайные величины и их распределения.
• Математическая статистика: Проверка гипотез (p-value, ошибки I/II рода), доверительные интервалы, t-тесты.

Результаты курса

После завершения программы выпускники уверенно оперируют векторами и матрицами, понимают и применяют линейную регрессию, используют производные для задач оптимизации, работают с вероятностями и умеют грамотно формулировать и проверять статистические гипотезы.