Предлагаем вашему вниманию курс для тех, кто хочет подтянуть математику для Data Science. Этот курс математики просто необходим для комфортной работы с машинным обучением и нейронными сетями.
Каждый, кто только начинает свой путь в Data Science, мечтает когда-нибудь дорасти до уровня senior (айтишник без амбиций - это плохой айтишник!).
Загвоздка заключается в том, что требования к специалистам такого уровня, особенно это касается крупных компаний, очень высоки. Большинство соискателей банально просто не могут пройти собеседование. Не хватает, в том числе, и знаний математики.
Чтобы уверенно решать не типовые задачи и создавать собственные архитектуры, сегодня уже мало просто владеть основными методами машинного обучения и нейронных сетей. Специалисту Data Science нужно понимать законы математики и статистики!
Всему этому учит курс от онлайн-школы SkillFactory, о котором и пойдет речь в этой статье.
Для кого это
Для кого разработан этот курс? Прежде всего, для специалистов Data Science, уже работающих, которые нацелены на уровень senior и хотят построить успешную карьеру в Data Science.
Знания python и умение с ним работать обязательны! Пройдя этот онлайн-курс вы изучите всю необходимую базу по математике и статистике для успешного освоения машинного обучения и анализа данных. Это сильно поможет вам в построении успешной карьеры.
Сразу хотим сказать, что для новичков этот курс не подходит, так как он предполагает наличие определенного уровня подготовки у студентов.
Если вы новичок, но очень хотите стать дата сайентистом, чтобы потом работать и развиваться в этой сфере, мы рекомендуем начать свое знакомство с Data Science с прочтения этой статьи.
Преимущества курса
- Курс достаточно короткий, но насыщенный (8 недель). Благодаря тому, что он рассчитан на уже подготовленных специалистов, время на изучение азов не тратится. Вы сразу начинаете изучать математику, необходимую дата сайентисту!
- На курсе вам расскажут о математике и статистике очень понятно и доходчиво. Цель — не сделать из вас гения фундаментальной математики, поскольку за 2 месяца это невозможно, а заложить крепкий фундамент для вашего роста в такой непростой сфере, как Data Science.
- На курсе рассмотрено применение математических и статистических закономерностей в машинном обучении и нейронных сетях. Это нужно для того, чтобы вы в дальнейшем могли работать не только с типовыми моделями и архитектурами, а решать более сложные задачи присущие Senior Data Science специалисту!
- Курс включает в себя очень много практики, которая не ограничена решением классических уравнений и каких-либо абстрактных заданий. Вам на примере покажут, как хорошее знание математики и статистики работает и помогает решать реальные жизненные задачи в области аналитики данных, прогнозировании и оптимизации.
- Каждый оплативший курс получает доступ к сообществу единомышленников, с которыми вы всегда можете обсудить затруднения или поделиться своими проблемами. Также, у каждого студента есть поддержка ментора, который поможет выйти из тупика, если он вдруг возникнет. Вас точно не оставят с трудностями один на один.
Записаться на курс - "математика для Data Science" можно перейдя по ссылке. Продолжительность обучения - 2 месяца. Стоимость - всего 23 880 рублей. Обучение можно пройти за счет работодателя, тогда это будет для вас вообще бесплатно или уменьшить сумму на 13 %, оформив налоговый вычет!
Программа курса математика для Data Science
Курс состоит из 4 частей:
- Линейная алгебра.
- Основы матанализа.
- Основы теории вероятности и статистики.
- Временные ряды и прочие математические методы.
Учебная программа первой части (Линейная алгебра) включает в себя:
- Изучение вектора и видов матриц.
- Обучение проведению операций с матрицами.
- Определение линейной зависимости с помощью матриц.
- Изучение обратных, вырожденных и невырожденных матриц.
- Изучение систем линейных уравнений, собственных и комплексных чисел.
- Освоение матричных и сингулярных разложений.
- Решение задач линейной зависимости с помощью матриц.
- Оптимизация работы с помощью метода главных компонент.
- Закрепление математических основ линейной регрессии.
Учебная программа второй части (Основы матанализа) включает в себя:
- Изучение функций одной и многих переменных и производных.
- Освоение понятия градиента и градиентного спуска.
- Тренировка в задачах оптимизации.
- Изучение метода множителей Лагранжа, метода Ньютона и имитации отжига.
- Решение задач предсказания и поиска наиболее выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации.
- Закрепление математических основ градиентного спуска и имитации отжига.
Учебная программа третьей части (Основы теории вероятности и статистики) включает в себя:
- Изучение общих понятий описательной и математической статистики.
- Изучение и освоение комбинаторики.
- Изучение основных типов распределений и корреляций.
- Разбор теоремы Байеса.
- Изучение байесовского классификатора.
- Решение задач комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвера.
- Закрепление математических основ классификации и логистической регрессии.
Учебная программа четвертой части (Временные ряды и прочие математические методы) включает в себя:
- Знакомство с анализом временных рядов.
- Освоение более сложных типов регрессий.
- Прогноз бюджета с помощью временных рядов.
- Закрепление математических основ классических моделей машинного обучения.
Заключение
Курс "Математика для Data Science" не является альтернативой или заменой бесплатному обучению. Учиться можно по разному, в том числе с помощью репетитора или бесплатно, выискивая информацию в бесплатном доступе и теряя свое драгоценное время.
Преимущества этого курса:
- Фокус на практике. Ее будет много.
- Помощь преподавателя и личного ментора, поддержка группы и общение внутри нее.
- Имя и репутация онлайн-школы SkillFactory.
Вы будете учиться на практике, что очень важно. Только через практику можно освоить материал на высоком уровне! Вместе с опытным преподавателем вы будете выполнять разные упражнения на вычисления, выполнять упражнения на базе языка программирования Python, решать различные жизненные задачи из области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.
Многие студенты онлайн-школ сталкиваются с проблемой при выполнении заданий, но вам всегда будет, к кому обратиться. Вы сможете получить совет от одногруппников или помощь преподавателя в закрытом сообществе в мессенджере.
Этот курс составлен так, что вы не останетесь с трудностями один на один. Поскольку тема достаточно сложная, упор сделан именно на помощь студентам в успешном освоении учебного материала.
Подписывайтесь на наш телеграмм, в котором мы публикуем анонсы новых курсов, новости, акции и скидки на обучении более чем 50 российских онлайн-школ и вы всегда будете в курсе того, что происходит на российском рынке онлайн-образования!
Реклама. Информация о рекламодателе доступна по ссылкам в статье.
