Онлайн-курс «Математика для анализа данных» — это образовательная программа, которая научит вас основам математики, необходимым для анализа данных.
Показать полностью →
За 6 месяцев обучения вы освоите математический анализ, теорию вероятностей, линейную алгебру и статистику. Программа включает большое количество практических задач и кейсов, которые помогут закрепить знания и подготовиться к реальным задачам в области аналитики данных.
Обучение построено на практических примерах: вы будете решать задачи из бизнеса, чтобы закрепить полученные знания и подготовиться к работе с аналитическими данными. В конце курса вы создадите проект, который можно добавить в портфолио.
Что вы освоите на курсе:
Основы математического анализа
Линейная алгебра и её применение в аналитике
Теория вероятностей и статистические методы
Методы оптимизации и градиентный спуск
Работа с матрицами и векторами
Примеры использования математики в анализе данных
Кому подойдёт курс:
аналитикам данных, которые хотят улучшить математическую базу;
студентам технических специальностей для углубления знаний;
начинающим Data Scientist, чтобы освоить базовые математические принципы;
всем, кто хочет понять, как математические методы применяются в аналитике.
Программа онлайн-курса
1. Основы математического анализа
Проект: анализ функции на экстремумы и построение графиков зависимости
— Введение в математический анализ: пределы, производные, интегралы
— Вычисление пределов функций
— Производные и их применение в анализе данных
— Основы интегрального исчисления
2. Линейная алгебра
Проект: моделирование потоков данных в системе с использованием линейных преобразований
— Векторы и операции над ними
— Матрицы: умножение, транспонирование, определитель
— Решение систем линейных уравнений
— Применение матриц в анализе данных
3. Теория вероятностей
Проект: анализ вероятностей для прогноза продаж в ритейле
— Основы теории вероятностей
— Дискретные и непрерывные случайные величины
— Математическое ожидание, дисперсия, стандартное отклонение
— Распределения вероятностей (нормальное, биномиальное, Пуассоновское)
4. Статистические методы
Проект: исследование взаимосвязей данных на основе статистического анализа
— Методы описательной статистики
— Доверительные интервалы и их применение
— Проверка статистических гипотез
— Корреляция и регрессия
5. Методы оптимизации
Проект: моделирование оптимального плана производства на основе данных
— Основы оптимизации функций
— Методы градиентного спуска
— Многомерная оптимизация
— Применение оптимизации в аналитических задачах
6. Итоговый проект
— Применение всех полученных знаний на практике
— Разработка математической модели для анализа данных
— Презентация итогового проекта
Отзывы об онлайн-курсе
Отзывов ещё нет. Оставьте первый отзыв.
Оставить отзыв об онлайн-курсе
Похожие онлайн-курсы
