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

[tttx]

https://********.org/attachments/upload_2021-1-29_19-56-35-png.53280/
​

ОПИСАНИЕ:

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

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.

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.

СКАЧАТЬ:

Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент