Редактирование курса

← Назад к списку

ID элемента Offer ID school_key Источник Название Школа Цена Старая цена Мин. платеж Длительность Ссылка на курс Диплом/сертификат Формат обучения Картинка Путь категорий Плюсы Минусы Информация о курсе Программа курса

1)Изучите показательную функцию, модуль, обратную функцию и композицию функций. Разберётесь с логарифмами и логарифмической шкалой. 2)1 модуль — бесплатно. Поймёте, какие разделы математики нужны для понимания инструментов анализа данных и Data Science. 3)Узнаете, для понимания каких инструментов анализа данных и Data Science нужен каждый раздел математики 4)Дополнительный модуль 5)Вводная часть 6)Разберётесь, как работает линейная регрессия. Научитесь находить её параметры аналитически и с помощью минимизации функции ошибки. Освоите ключевые способы улучшения модели. 7)Познакомитесь с понятием первообразной, научитесь находить неопределённые интегралы, вычислять определённые и несобственные интегралы, интегрировать по частям 8)Узнаете, как представить описание объектов с помощью векторов. Научитесь производить операции над векторами. Разберётесь, что такое векторное пространство. 9)Узнаете, как применять нелинейное преобразование данных и бутстреп. Изучите непараметрические тесты. Узнаете, как проводить множественную проверку гипотез. 10)Научитесь подбирать подходящее распределение и его параметры для описания наблюдаемых данных. Разберётесь, как работает метод максимального правдоподобия.

Чему вы научитесь

1)Изучите показательную функцию, модуль, обратную функцию и композицию функций. Разберётесь с логарифмами и логарифмической шкалой. 2)1 модуль — бесплатно. Поймёте, какие разделы математики нужны для понимания инструментов анализа данных и Data Science. 3)Разберётесь, как работает линейная регрессия. Научитесь находить её параметры аналитически и с помощью минимизации функции ошибки. Освоите ключевые способы улучшения модели. 4)Познакомитесь с понятием первообразной, научитесь находить неопределённые интегралы, вычислять определённые и несобственные интегралы, интегрировать по частям 5)Узнаете, как представить описание объектов с помощью векторов. Научитесь производить операции над векторами. Разберётесь, что такое векторное пространство. 6)Узнаете, как применять нелинейное преобразование данных и бутстреп. Изучите непараметрические тесты. Узнаете, как проводить множественную проверку гипотез. 7)Научитесь подбирать подходящее распределение и его параметры для описания наблюдаемых данных. Разберётесь, как работает метод максимального правдоподобия. 8)Научитесь работать с равномерным, биномиальным, нормальным и другими распределениями. Узнаете, как анализировать связь между случайными величинами. 9)Узнаете, как работает одна из фундаментальных предсказательных моделей — линейная регрессия. Научитесь использовать на практике разложение матриц. 10)Освоите базу, которая лежит в основе работы многих инструментов. Например, узнаете о поиске оптимального решения с помощью градиентного спуска.

Лучший курс Курс на главной Дата начала Статус курса Активность Meta Title Meta Description Дата создания Дата изменения