Образовательная платформа

Скидка 30% до 4 августа

Курс

Основы математики для Data Science

Основы математики для Data Science

Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.

На рынке не хватает специалистов по Data Science

Кому подойдёт этот курс

Чему вы научитесь

  1. Понимать математические термины

    Усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику.

  2. Работать с формулами и функциями

    Перестанете бояться переменных и функций и сможете с их помощью решать практические задачи.

  3. Разбираться в основах машинного обучения

    Изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.

  4. Описывать прикладные задачи на языке математики

    Сможете сформулировать практическую задачу с помощью математических формул.

  5. Автоматизировать решение задач

    Узнаете, как использовать Python для решения сложных математических задач.

Как проходит обучение

  1. Изучаете тему

    В курсе — практические видеоуроки.

    Изучаете тему
  2. Выполняете задания

    В том темпе, в котором вам удобно.

    Выполняете задания
  3. Работаете с преподавателем

    Закрепляете знания и исправляете ошибки.

    Работаете с преподавателем
  4. Получаете сертификат

    И дополняете им своё портфолио.

    Получаете сертификат

Программа

Чтобы начать обучение на курсе, нужно знать основы языка Python. Вы получите выжимку самых важных знаний, а постоянная практика под присмотром наставника поможет понять математику на 100%.

  • 11 модулей
  • 64 онлайн-урока
  1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.

  2. Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты.

  3. Функции одной переменной, их свойства и графики.

  4. Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции.

  5. Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия.

  6. Аппроксимация и работа с производными.

  7. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.

  8. Частные производные функции нескольких переменных.

  9. Векторы и матрицы. Градиент.

  10. Линейная регрессия и системы линейных уравнений.

  11. Разложения матриц. Собственные векторы и значения.

Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Преподаватели

Николай Герасименко

Николай
Герасименко

Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science»

Опыт преподавания высшей математики более 4 лет. Многократный призёр математических олимпиад.

Вячеслав Архипов

Вячеслав
Архипов

Консультант программы курса, Data Scientist в стартапе Banuba.

Опыт преподавания в ведущем университете Беларуси (БГУ) более 8 лет, автор и ведущий youtube-канала du/dv stud.

  • Старт курса: 5 августа
  • Осталось: 6 мест

Стоимость обучения

Рассрочка без первого взноса

  • 2 392 ₽/мес
  • 3 418 ₽/мес

Скидка 30% до 4 августа

Часто задаваемые вопросы