
Математика для анализа данных
Программа курса
Ознакомьтесь с программой курса «Математика для анализа данных» от Яндекс Практикум
- Изучите показательную функцию, модуль, обратную функцию и композицию функций. Разберётесь с логарифмами и логарифмической шкалой.
- 1 модуль — бесплатно. Поймёте, какие разделы математики нужны для понимания инструментов анализа данных и Data Science.
- Узнаете, для понимания каких инструментов анализа данных и Data Science нужен каждый раздел математики
- Дополнительный модуль
- Вводная часть
- Разберётесь, как работает линейная регрессия. Научитесь находить её параметры аналитически и с помощью минимизации функции ошибки. Освоите ключевые способы улучшения модели.
- Познакомитесь с понятием первообразной, научитесь находить неопределённые интегралы, вычислять определённые и несобственные интегралы, интегрировать по частям
- Узнаете, как представить описание объектов с помощью векторов. Научитесь производить операции над векторами. Разберётесь, что такое векторное пространство.
- Узнаете, как применять нелинейное преобразование данных и бутстреп. Изучите непараметрические тесты. Узнаете, как проводить множественную проверку гипотез.
- Научитесь подбирать подходящее распределение и его параметры для описания наблюдаемых данных. Разберётесь, как работает метод максимального правдоподобия.
Чему вы научитесь
- Изучите показательную функцию, модуль, обратную функцию и композицию функций. Разберётесь с логарифмами и логарифмической шкалой.
- 1 модуль — бесплатно. Поймёте, какие разделы математики нужны для понимания инструментов анализа данных и Data Science.
- Разберётесь, как работает линейная регрессия. Научитесь находить её параметры аналитически и с помощью минимизации функции ошибки. Освоите ключевые способы улучшения модели.
- Познакомитесь с понятием первообразной, научитесь находить неопределённые интегралы, вычислять определённые и несобственные интегралы, интегрировать по частям
- Узнаете, как представить описание объектов с помощью векторов. Научитесь производить операции над векторами. Разберётесь, что такое векторное пространство.
- Узнаете, как применять нелинейное преобразование данных и бутстреп. Изучите непараметрические тесты. Узнаете, как проводить множественную проверку гипотез.
- Научитесь подбирать подходящее распределение и его параметры для описания наблюдаемых данных. Разберётесь, как работает метод максимального правдоподобия.
- Научитесь работать с равномерным, биномиальным, нормальным и другими распределениями. Узнаете, как анализировать связь между случайными величинами.
- Узнаете, как работает одна из фундаментальных предсказательных моделей — линейная регрессия. Научитесь использовать на практике разложение матриц.
- Освоите базу, которая лежит в основе работы многих инструментов. Например, узнаете о поиске оптимального решения с помощью градиентного спуска.
Подробная информация о курсе
Курс для тех, кто хочет развиваться в аналитике и Data Science. Подтянете статистику, линейную алгебру, матанализ и разберётесь в теории вероятностей.
Цены и сроки
- Стоимость49 000 ₽
Содержание
- Формат обученияСмешанный
По окончанию курса
- Диплом или сертификатДиплом / Сертификат



























