Продолжительность:
4 месяца

Объем:
70-80 часов

Формат:
Онлайн + записи + задания

Уровень:
с нуля

Специальность:
Data Science

Требования:
математика на уровне средней школы

Преподаватели НавыкиО школе

И еще 5 опытных специалистов.

Чему вы изучите

Математический анализ. Производные, теорию пределов, теорию рядов, интегрлы
Линейную алгебру. Матрицы и векторы
Теорию вероятностей и статистику. Случайные числа, зависимости, проверку гипотез и регрессию.

Математика для Data Science. Базовый курс от OTUS

OTUS

Более 60 авторских курсов для IT-специалистов из разных направлений таких как программирование, тестирование, администрирование, информационная безопасность, управление и Data Science. И что важно, они не обучают с нуля, а предлагают углубленные знания.

Миссия — делать обучение осмысленным, реализуя взаимосвязь между ожиданиями работодателей, компетенциями специалистов и возможностями преподавателей.

Программа обучения

Модуль 1

Математический анализ

— Теория пределов. Часть I
— Теория пределов. Часть II
— Непрерывность и дифференцируемость функции
— Первая производная
— Вторая производная
— Оптимизация функции (одной переменной)
— Теория рядов. Часть I
— Теория рядов. Часть II
— Формула Тейлора
— Неопределенное интегрирование
— Определенное интегрирование
— Несобственные интегралы
— Функции 2-х переменных

Модуль 1
Модуль 2

Линейная алгебра

— Матрицы и элементарные операции
— Однородные СЛАУ
— Определитель
— Обратная матрица
— Неоднородные СЛАУ
— Векторная алгебра
— Диагонализация матрицы. Часть 1
— Диагонализация матрицы. Часть 2
— MidTerm

Модуль 2
Модуль 4

Теория вероятностей и Математическая статистика

— Случайные события
— Случайные величины
— Основные законы распределения
— Моделирование случайных величин
— Точечные оценки и их свойства
— Интервальные оценки.
— Выборочные характеристики
— Проверка гипотез
— Проверка гипотез при — A/B-тестировании
— Исследование зависимостей
— Регрессии

Модуль 4
Записи навсегда
Сертификат
Примеры кода
Собеседование

Цена

80 000 ₽

56 000 ₽

Отзывы учеников

Ответы на популярные вопросы

Какие нужны знания для прохождения курса?
  • Математика на уровне средней школы.
  • Аналитический склад ума.
  • Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.
Как проходит обучение?

Всё обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в слаке курса, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.

Вебинары идут дважды в неделю по 1,5 часа. Все вебинары сохраняются и в записи в вашем личном кабинете. Домашнее задание выдается в среднем одно в две недели, а его выполнение занимает 3-5 часов.

Нужно ли уметь программировать?

Для обучения не нужен Python. В редких случаях, где требуется программирование, школа дает весь необходимый код.

Рейтинг

Математика для Data Science. Базовый курс

Полнота программы
Отзывы в сети
Цена

Выводы

На этом курсе вы научитесь использовать математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику в различных задачах Data Science.
К концу курса вы уверенно овладеете математическим аппаратом и сможете сделать свои первые шаги в направлениях Анализа данных или Машинном обучении.

4

Тест на знание python

Что выведет этот код?
Какой будет результат выполнения кода — print(abc) ?
Как нельзя назвать функцию?
Какой будет результат выполнения этого кода?
Что выведет этот код?