Прикладная математика и статистика для Data Science

читать дальше
готовится к релизу

Практический курс о том, как принимать правильные решения на основе данных, находить закономерности, проверять гипотезы и делать прогнозы даже в условиях неопределенности.

Язык курса — украинский

Курс подойдет:
Analyst / Data Scientist (beginner)

На курсе вы заложите фундамент математического мышления, научитесь проводить регрессионный анализ, применять точечную и интервальную оценку, распределение и статистические модели для решения рабочих задач.

Developers

Вы научитесь использовать библиотеки Python для анализа и визуализации данных. Будете решать задачи прогнозирования и классификации при помощи математических формул и аналитики.

Other IT specialist / Technical students

По итогам курса вы научитесь структурно работать с большим объемом данных, получите основательный математический бэкграунд и усилите свои компетенции.

О курсе:

Без фундаментальных знаний по математике и статистике не получится проанализировать данные, обучить модель, найти закономерности или предсказать что-то новое.

Поэтому на курсе мы начнем с основ линейной алгебры и теории множеств, изучим базовые опции библиотек NumPy, Pandas, MatPlotLib, Seaborn и Plotly. Затем углубимся в теорию вероятности и методы распределения данных. Будем применять точечную и интервальную оценку, проверять статистические гипотезы, строить регрессии и делать прогнозы.

В результате ― будете принимать правильные решения на основе анализа данных и сможете начать путь в Data Science.

Зарегистрироваться
В программу курса входят:
01
СИЛЬНЫЙ КОНТЕНТ

Лектор выстроил программу так, чтобы вы не просто заучивали математические формулы и подходы, а понимали, как устроены процессы анализа и прогнозирования, и сразу же применяли знания на практике.

02
ИНСТРУМЕНТЫ

В процессе обучения вы будете использовать библиотеки NumPy, Pandas, MatPlotLib, Seaborn, Plotly, scikit-learn, scipy.stats.

03
ЗАДАЧИ

Научитесь понимать и применять теорему Байеса, чтобы избегать ложных выводов и правильно рассуждать о вероятности. Будете находить закономерности, валидировать гипотезы, строить линейную и полиномиальную регрессии.

04
КАРЬЕРА

Получите фундаментальные знания по математике, с которыми сможете развиваться в Data Science и понимать алгоритмы машинного обучения. Это откроет перед вами возможности карьерного роста.

Программа курса
Регистрация
 
 
 
Регистрируясь, вы соглашаетесь с условиями договора-оферты и политикой конфиденциальности.