Леонид Крицков, Татьяна Захарова «Онлайн-курс по математике в Data Science 2023» — proglib слив скачать
- Добавлено: 2021-01-12
- Автор курса: Леонид Крицков, Татьяна Захарова
- Сайт автора: Перейти
- Доступ: Облако Mail / Yandex / Google
- Скачать: PC / Smartphone / Tablet
Новичкам в IT
Курс поможет освоить востребованную профессию Data Scientist, прокачать мышление для дальнейшего изучения анализа данных и computer science. Для его освоения достаточно школьных знаний математики.
Соискателям
Курс охватывает программу поступления в школу анализа данных Яндекса и те темы, что спрашивают на собеседования на позицию по анализу данных. Вы сможете получить обратную связь от преподавателей МГУ с многолетним опытом обучения студентов.
Чему вы научитесь на курсе
Поймете математические термины
Усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику.
Разбетесь в математических основах машинного обучения
Изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
Расширите свое сознание
Математика прокачивает мозг и развивает абстрактное мышление. В курсе много задач разного уровня сложности, что позволит вам набить руку и быть готовым к любым вопросам «на засыпку» на собеседовании.
Программа курса
Базовая математика для Data Science
- 01. Начала теории множеств
- 02. Геометрическая прогрессия. Векторная алгебра
- 03. Теория вероятностей. Рациональные уравнения
- 04. Рациональные уравнения. Алгебраические уравнения
- 05. Иррациональные уравнения. Графический способ решения систем
- 06. Неравенства
- 07. Неравенства продолжение
- 08. Функции график и свойства
- 09. Графики функций и их преобразования
- 10. Производная, исследование функций
- 11. Исследование функций. Интреграл
- 12. Контрольная работа
Модуль 1. - Математический анализ
- О курсе
- Введение в модуль
- Теория множеств
- Числовые последовательности
- Пределы числовых функций. Асимптотическое сравнение функций
- Вебинар по решению задач домашней работы
- Непрерывность функции
- Дифференциальное исчисление
- Дифференцируемость функций многих переменных. Поиск экстремумов
- Применения формулы Тейлора
- Определенный интеграл
- Несобственный интеграл
- Интеграл Лебега
- Числовые и функциональные ряды
- Функции многих переменных
- Нахождение наибольшего и наименьшего значений функций на отрезке
- Основные формулы комбинаторики
- Принцип Дирихле
- Перестановки, размещения и сочетания с повторениями
- Консультация по комбинаторике и теории вероятностей
- Основные понятия, классическая модель вероятности
- Непрерывные случайные величины
- Численные характеристики случайных величин
- Основные законы распределения случайных величин
- Моделирование случайных величин с заданным распределением
- Основные теоремы теории вероятностей
- Основные понятия матстатистики. Точечные оценки и их свойства
- Методы построения оценок неизвестных параметров
- Проверка статистических гипотез
- Матрицы и операции над ними
- Определитель квадратной матрицы
- Обратная матрица
- Однородные и неоднородные системы уравнений
- Линейная зависимость и ранг
- Комплексные числа
- Линейные отображения
- Собственные векторы линейного отображения
- Скалярное произведение в линейном пространстве
- Отображения в евклидовом пространстве
- Билинейные и квадратичные формы
- Word2vec
- Градиентный спуск
- Backpropagation
- Случайный лес
- Классификация наблюдений логистическая и пробит регрессии
- Метод ближайших соседей (KNN)
- Классификация наблюдений байесовский классификатор
Преподаватели курса
Леонид Крицков
Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Автор задачника «Алгебра и аналитическая геометрия: теоремы и задачи»,используемого в преподавании на факультете ВМК МГУ. Имеет опыт преподавания линейной алгебры студентам более 25 лет. Является автором более 80 научных публикаций.
Татьяна Захарова
Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Имеет опыт преподавания теории вероятностей и математической статистики студентам более 28 лет. Является автором более 70 научных публикаций, в том числе связанных с обработкой больших объемов данных.
Рекомендуемые курсы
Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML Изучите самый популярный язык программирования Python, включая Django, Pygame, Jupyter, Data Science и Machine Learning 75 разделов 458 лекций Общая продолжительность 43 ч 2 мин Чему вы научитесь: Вы узнаете основные принципы работы Python и
Добро пожаловать на самый полный курс по Машинному Обучению и Data Science! Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по data science и машинному обучению с помощью Python. Это русскоязычная версия курса, который Хосе и его команда готовили больше года. И это уже после того, как
Подготовка к собеседованию на Data Engineer Привет, будущий Дата-инженер! На этом курсе я расскажу как сделать твое резюме выделяющемся среди других кандидатов, какие навыки тебе потребуется. Разберем чек-лист HR из топовых компаний, по каким критериям они отбирают кандидата. Данный курс будет
Программирование на Python: полный курс Python Bootcamp 2023 [Udemy] [Андрей Думитреску] [Русский транскрипт + Русская аудио дорожка, машинный перевод] Питон с нуля. Изучите науку о данных и визуализацию, автоматизацию, Excel, SQL и парсинг с помощью Python. 100% практический опыт Описание:
Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых
Чему вы научитесь: Узнаете основы web-разработки: что такое web-сайт, зачем он нужен, циклы создания и многое другое Научитесь работать с графическими редакторами в контексте верстки: Photoshop, Zeplin, Figma, Avocode... Научитесь работать с графикой для web«a, в том числе с SVG Узнаете и поймете
Больше курсов по этой теме
Если вы уверенно чувствуете себя с HTML, CSS, jаvascript. Знакомы с работой браузера и умеете пользоваться Git. Получали деньги за разработку — этот курс для вас. Курс подойдёт джунам фронтендерам. Бэкендерам, которые собираются стать фуллстак-разработчиками. Всем, кто хочет детально разобраться в
Полный курс веб разработки Язык: Русский Чему вы научитесь Мы изучим и подробно разберем обе стороны Web разработки - frontend и backend. Если вы хотите научиться создавать любое Web приложение, создавать современные сайты и зарабатывать на этом деньги, стать профессиональным Web разработчиком или
Чему вы научитесь Разработка программ на языке Java Синтаксис языка Java Основные конструкции - циклы и условия Объектно-ориентированное программирование Многопоточность JUnit-тестирование Collections Framework (подробный разбор) Generics (обобщения) Stream API Потоки ввода-вывода Подготовка к
Курс повышения квалификации «Школа тест-менеджеров». После окончания курса вы получаете удостоверение установленного образца о прохождении вами повышения квалификации. Тест-менеджмент – это наука, содержащая множество формальных моделей, техник и подходов. Тест-менеджмент – это искусство,
Курс разработан для тех, кто хочет сменить профессию и стать высокооплачиваемым профессионалом. Он подойдёт для работающих людей, у которых мало времени. Во время курса вы будете работать как настоящие верстальщики: поработаете с системой контроля версий в GitHub Desktop и с графическим макетом в
Видеокурс по SIMATIC STEP 7 (Роман Понятовский) Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям. Курс содержит Видеоуроки.В состав курса входят 15 видеофайлов по одному на урок в формате высокого разрешения HD (Качество: 720p. Разрешение: 1280 х 720. Соотношение сторон экрана:
Отзывы о курсе «Онлайн-курс по математике в Data Science 2023» от Леонида Крицкова, Татьяны Захаровой