Математика для Data Science
Фундаментальный курс по математике, необходимой для работы в области Data Science и машинного обучения. Изучите линейную алгебру, математический анализ, теорию вероятностей и статистику с акцентом на их применение в анализе данных.
Что включает курс:
- Линейная алгебра: векторы, матрицы, операции
- Собственные значения и собственные векторы
- Дифференциальное и интегральное исчисление
- Многомерный анализ и градиенты
- Теория вероятностей и случайные величины
- Математическая статистика и распределения
- Статистический вывод и проверка гипотез
- Основы оптимизации
Детали курса:
- Уровень: Начальный - Средний
- Продолжительность: 12 недель
- Формат: Онлайн-материалы
- Язык: Русский
Подробное описание курса
Курс "Математика для Data Science" представляет собой комплексное введение в математические концепции, необходимые для эффективной работы с данными и алгоритмами машинного обучения. Этот курс закладывает прочную математическую основу, которая позволит вам лучше понимать, как работают алгоритмы и модели в Data Science.
Программа курса
Модуль 1: Основы линейной алгебры
Векторы и векторные пространства, скалярное произведение, нормы векторов, линейная независимость, базис и размерность.
Модуль 2: Матрицы и матричные операции
Матричные операции, определители, обратные матрицы, ранг матрицы, системы линейных уравнений.
Модуль 3: Собственные значения и векторы
Определение собственных значений и векторов, диагонализация матриц, применение в PCA и других алгоритмах.
Модуль 4: Математический анализ
Производные и их применение, частные производные, градиент, применение в оптимизации.
Модуль 5: Многомерный анализ
Функции нескольких переменных, градиент и направленные производные, экстремумы функций многих переменных.
Модуль 6: Теория вероятностей
Основные понятия теории вероятностей, условная вероятность, формула Байеса, случайные величины.
Модуль 7: Математическая статистика
Распределения вероятностей (нормальное, биномиальное, Пуассона), математическое ожидание и дисперсия, ковариация и корреляция.
Модуль 8: Статистический вывод
Оценка параметров, доверительные интервалы, проверка статистических гипотез, регрессионный анализ.
Модуль 9: Основы оптимизации
Методы оптимизации, градиентный спуск, стохастический градиентный спуск, применение в машинном обучении.
Для кого этот курс
Этот курс идеально подходит для:
- Студентов, начинающих изучение Data Science
- Программистов, желающих укрепить математические основы
- Специалистов, планирующих изучать машинное обучение
- Всех, кто хочет понимать математику за алгоритмами ML
Предварительные требования
Для успешного прохождения курса рекомендуется:
- Базовые знания школьной математики (алгебра, геометрия)
- Умение работать с математическими формулами
- Желание углубиться в математические концепции
Применение полученных знаний
После прохождения этого курса вы сможете:
- Понимать математику за алгоритмами машинного обучения
- Читать и понимать научные статьи по ML и AI
- Применять математические методы для анализа данных
- Уверенно переходить к более продвинутым курсам по ML
- Оптимизировать алгоритмы и модели на основе математического понимания
