Описание
Что даст вам этот курс
Вы научитесь использовать математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику в различных задачах Data Science.
Вы будете понимать устройство моделей, сможете их правильно выбирать, улучшать и адаптировать.
К концу курса вы уверенно овладеете математическим аппаратом и сможете сделать свои первые шаги в направлениях Анализа данных или Машинном обучении.
Для кого этот курс?
Для тех, кто не сталкивался ни с высшей математикой, ни с анализом данных.
Для обучения достаточно школьных знаний.
Когда в Data Science используют математику?
Во всех случаях, где фигурируют заманчивые гонорары и интересные задачи, математика — основное требование к специалистам. Именно умение применять эти знания на практике — тот экспресс, который позволит быстро перерасти джуниорские позиции и подняться на уровень Middle с средней зарплатой 190 тыс. рублей (согласно данным из открытых источников на май 2020).
Математический анализ необходим при калибровке модели: чтобы построить аппарат оптимизации, для максимизации правдоподобия или минимизации ошибок.
Линейная алгебра нужна в работе с многомерными пространствами, чтобы преобразовывать данные одним ходом, а не значение за значением.
Математическая статистика применяется для работы с моделями линейных регрессий. Она помогает правильно выбрать распределение и установить зависимость между переменными.
Вы освоите основные разделы высшей 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: 62:52:47
Качество видео: PCRec
Видео: AVC/H.264, 1280×800-1920×1080, ~64-1026 Kbps
Аудио: AAC, 1 ch, 51-53 Kbps
Отзывы
Отзывов пока нет.