Вебинар: Как математика используется в анализе данных?

За 1,5 часа вы узнаете, как обработать данные так, чтобы модель работала быстрее и эффективнее. Разбираем этот вопрос на практических примерах.

Специалисты по Data Science исследуют разные гипотезы

Рекомендации товаров, движение денег, распознавание сущностей и паттернов. На математическом уровне к этим разрозненным предметам применимы одинаковые инструменты

Анализ данных отличается от разработки приложений

Цель аналитика состоит не в написании программы, а в оценке гипотезы. Язык описания и проверки гипотез — это и есть математика

Ведь математика — одна и та же, а язык программирования выбирают, исходя из доступных средств и необходимой скорости работы алгоритма

Сначала математическая формулировка — потом программное решение

Хорошие новости

Аналитики используют не весь математический инструментарий, лишь несколько разделов. Однако без их знания трудно понять описание нового прорывного алгоритма и тем более его реализовать

Зачем нужна математика
в Data Science?

Кому подойдет этот курс?

Текущим программистам и аналитикам, которые хотят повысить уровень или перейти в новую область

Начинающим специалистам, которые хотят освоить востребованную профессию в Data Science

Тем, кто готовится к поступлению Школу анализа данных и хочет знать ответы на каверзные вопросы

В программу курса входит материал, необходимый вам для успешной сдачи вступительных экзаменов в Школу анализа данных Яндекс

Подготовитесь к ШАД

Вы узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения

Математические основы Machine Learning

Чему вы научитесь?

Программа занятий

Как проходит обучение

Обучение с самых основ

Вводный модуль помогает начать погружение в аналитику данных с основ — с изучения математики и статистики, практически с нуля. Программа разработана специалистами с многолетним опытом.

Коммуникация и обратная связь

Чтобы обучение было более интересным и комфортным, студенты получат обратную связь. Кураторы и менторы отвечают на вопросы и дают комментарии по домашним заданиям на CoreApp.

Персональный ментор

Для тех, кто хочет погрузиться в среду более углубленно, мы подготовили тариф с личным наставником. Это 3 персональные встречи с преподавателем, на которых вы сможете детально обсудить все узкие места в обучении и разобрать конкретные примеры.

Самостоятельная подготовка

В конце каждого занятия вы получаете задачи с возрастающим уровнем сложности. Решая их, вы сможете глубже усвоить материал, а также обсудить вопросы с сокурсниками в общем чате.

Сдача выпускного экзамена

На завершающем этапе вас ждет специальное задание, которое позволит применить полученные знания и подтвердить успешное изучение материала. Комментарии на задание также дадут преподаватели.

Преподаватели

Алексей Никитин

Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Преподавательский стаж – более 12 лет.

Леонид Крицков

Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Преподавательский стаж – более 25 лет.

Татьяна Захарова

Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Преподавательский стаж – более 28 лет.

Артур Сапрыкин

Ex-Data Scientist ПАО «Мегафон». Работал с крупными проектами по обработке естественного языка и анализом аудио.

Тарифы

Беспроцентная рассрочка

«Высшая математика для Data Science», тариф Базовый, Proglib.Academy

Без процентов и переплат. Мы все взяли на себя! Первый платеж только через месяц

Беспроцентная рассрочка

«Высшая математика для Data Science», тариф Ультра, Proglib.Academy

Без процентов и переплат. Мы все взяли на себя! Первый платеж только через месяц

Беспроцентная рассрочка

«Высшая математика для Data Science», тариф VIP, Proglib.Academy

Без процентов и переплат. Мы все взяли на себя! Первый платеж только через месяц

Отзывы выпускников

Даниза Муссаева

По наполнению курса, который я прохожу нравится абсолютно все, разбираются все темы, в которые мне необходимо было погрузиться. Курс скорее для продвинутых. Нравится подробный разбор доказательств, логичность изложения тем. Точно чувствую больше уверенности в своих знаниях. В общем, очень хороший курс, то, что я хотела, и отдельное спасибо за возможность проходить в своём режиме, совмещая с работой и за обратную связь от преподавателей по домашнему заданию.

Михаил Шпильман

Отличный курс по математике! Очень понятные и доходчивые объяснения от авторов. Прохождение помогло «восстановить» базовые знания школьной математики – как раз такой и искал. Как итог – смог решить экзаменационные примеры, которые перед прохождением курса ничего кроме страха не вызывали) Уже рекомендовал курс знакомому, у которого тоже «боязнь» математики и желание начать её осваивать).

Глеб Аксенов

Курс proglib.academy очень понравился. Для меня ценно было то, что освещались фундаментальные темы по математике, которые я не проходил в университете. С точки зрения развития математической культуры, на мой взгляд, курс очень полезен. Понравились дополнительные занятия по ML, хорошо «разбавляют» занятия по чистой математике. Я сейчас взял перерыв, через месяц планирую продолжить. Здорово, что есть год, чтобы пройти курс.

Руслан Алиев

Прохожу школьную математику в рамках курса «Математика для Data Science», в уроках очень подробно объясняются основы математики, что очень помогает более уверенно переходить к высшей математике, что является необходимым для Data Science. После каждого урока даётся задание, чтобы закрепить полученный материал... Также можно задавать любые вопросы авторам курса по учебному материалу. Спасибо за курс!

Вопросы-ответы