Математика для анализа данных

За каждой стандартной моделью и конструкцией в Data Science стоит математика, благодаря которой эти модели функционируют. Если вы хотите работать с данными на серьезном уровне и понимать, как устроены методы машинного обучения, то знание математических основ вам просто необходимо. В этой специализации мы изучим широкий спектр математических инструментов и рассмотрим некоторые их приложения к анализу данных. Будут рассмотрены такие важные разделы математики, как дискретная математика, линейная алгебра, математический анализ и теория вероятностей. Материалы курсов разработаны с учетом современного состояния Data Science и покрывают все темы, необходимые для для дальнейшего развития в данном направлении. Чтобы сделать обучение более практико-ориентированным, мы сопровождаем лекции примерами и задачами, возникающими при реальной работе с данными, и показываем, как решать подобные задачи с помощью Python. Курсы рекомендуется проходить в том порядке, в котором они представлены на платформе. Каждый из них в той или иной мере использует материал, разобранный в предыдущих курсах.

Course 1: Дискретная математика: подсчеты, графы, случайные блуждания
- Offered by HSE University. Основная цель курса — дать введение в разделы дискретной математики, важные для анализа данных. Мы начнем с ... Enroll for free.

Course 2: Линейная алгебра: от идеи к формуле
- Offered by HSE University. Основная особенность курса — геометрический подход к изложению. В каждом сюжете сначала мы рассказываем идею ... Enroll for free.

Course 3: Математический анализ для работы с данными
- Offered by HSE University. В курсе представлены основные понятия и методы математического анализа, необходимые для работы с данными. Первая ... Enroll for free.

Course 4: Теория вероятностей и ее приложения
- Offered by HSE University. Курс «Теория вероятностей и ее приложения» входит в специализацию «Математика для анализа данных» и не требует ... Enroll for free.