Руководство пользователя личного кабинета
Скачать
  • Бизнес-образование
  • Больше профилей
Data Science и аналитика/Анализ данных
Повышение квалификации·Москва·Факультет компьютерных наук

Математика для анализа данных

Курс познакомит вас с необходимым материалом из дискретной математики, математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей для полноценного понимания и умения решать задачи анализа данных. Целью курса является также развитие математического мышления, которое важно в современной области Computer Science в целом и в анализе данных в частности.

Расписание занятий: по понедельникам (19:00 – 22:00)

В корзинуПодать заявкуЗадать вопрос
  • Старт курса

    13.05.2024

  • Стоимость обучения

    68 000 ₽

  • Продолжительность

    19 недель

  • Формат обучения

    Очный

  • Документ

    Удостоверение о повышении квалификации

Важно01.04.2024

Скидка 10% в честь десятилетия факультета компьютерных наук

при заключении договора до 30 апреля

Расскажем, как освоить алгоритмы и свойства вероятностей, фундаментальные принципы логического мышления и преобразования данных для прогрессивной работы в компьютерных науках и аналитике.

Обучение на программе поможет вам найти единомышленников: вы будете изучать математику с помощью опытных преподавателей и ассистентов.

Для кого

Наша очная программа предназначена слушателям, которые хотят изучить математику для анализа данных:

  • Студентам, получающим высшее образование

  • Начинающим программистам и смежным специалистам, желающим освоить работу с данными или вспомнить базовые разделы математики

Программа обучения

За 19 недель повышения квалификации в НИУ ВШЭ вы изучите комбинаторику, множества, графы, математические функции и их производные, матрицы, случайные величины и другие темы.

  • Дискретная математика (4 занятия)24 ак. ч.

    Познакомитесь с основами дискретной математики и её элементами. Приобретете навыки в разработке и применении алгоритмов на графах.

    • Множества и логика.
    • Комбинаторика и вероятность.
    • Неориентированные графы.
    • Ориентированные графы и алгоритмы на графах.
  • Математический анализ (4 занятия)24 ак. ч.

    Изучите аспекты математического анализа — от функций одной переменной, пределов и производных до интегралов, функций нескольких переменных и оптимизационных задач. Овладеете ключевыми инструментами и навыками, необходимыми для анализа функций и применения математических концепций.

    • Функции одной переменной, пределы, производные.
    • Касательные, критические точки, поиск минимумов и максимумов.
    • Интегралы, введение в вычисление интегралов.
    • Функции нескольких переменных, градиент, производная по направлению, линии уровня, касательная плоскости, критические точки, поиск минимумов и максимумов.
    • Оптимизационные задачи, лагранжиан и его геометрический смысл, нахождение минимума или максимума с заданными ограничениями.
  • Линейная алгебра (6 занятий)36 ак. ч.

    Разберетесь с линейными уравнениями, матрицами, операторами в евклидовых пространствах и сингулярным разложением (SVD).

    • Системы линейных уравнений, матрицы, обратимость и невырожденность.
    • Определитель, обратная матрица.
    • Векторные пространства и подпространства, размерности, ранги матриц.
    • Линейные отображения и их матричное описание. Собственные значения и векторы, связь со спектром.
    • Билинейные и квадратичные формы. Скалярные произведения, углы и расстояния. Ортогонализация и QR-разложение. Линейные многообразия и линейные классификаторы, отступы.
    • Операторы в евклидовых пространствах. Сингулярное разложение (SVD).
  • Теория вероятностей (5 занятий)26 ак. ч.

    Узнаете о пространстве элементарных исходов, вероятности и ее свойствах. Изучите условные вероятности, формулы полной вероятности и формулы Байеса. Познакомитесь с дискретными случайными величинами, их распределениями, математическим ожиданием и дисперсией, а также с независимыми случайными величинами и распределениями функций.

    • Пространство элементарных исходов. События. Вероятность и её свойства. Условная вероятность. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
    • Дискретные случайные величины и их распределения. Независимость случайных величин. Распределение функции от дискретной случайной величины. Математическое ожидание и дисперсия.
    • Случайные величины, имеющие плотности. Математическое ожидание случайной величины, имеющей плотность. Равномерное, экспоненциальное, нормальное распределения.
    • Функция распределения. Распределение функции от случайной величины, имеющей плотность. Многомерные случайные величины. Ковариация и корреляция.
    • Неравенства концентрации (неравенства Маркова и Чебышёва). Распределение суммы случайных величин. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.

Формат обучения

  • Продолжительность общая в часах

    102 часа

  • Условия приема

    Высшее или среднее профессиональное образование; лица, получающие высшее образование.

  • Формат обучения

    Очный

  • Язык обучения

    русский

Результаты обучения

  • РАЗБЕРЕТЕСЬ В МАТЕМАТИЧЕСКИХ СТРУКТУРАХ И МЕТОДАХ

    Будете понимать элементы дискретной математики, линейной алгебры и геометрии, дифференциальных уравнений, теории вероятностей и математической статистики

  • НАУЧИТЕСЬ УСКОРЯТЬ ВЫЧИСЛЕНИЯ

    Освоите анализ сложных алгоритмов для разработки нейросетей и программного обеспечения

  • РАЗОВЬЕТЕ СИСТЕМНОЕ МЫШЛЕНИЕ

    Поймете, как обоснованно выбирать, дорабатывать и тестировать для решения кейсов математические методы и модели

  • Получите базовые и дополнительные навыки для развития карьеры в математике и компьютерных науках

    Подать заявкуЗадать вопрос

Преимущества обучения

  • 01

    Обучение проходит в кампусе Вышки на Покровском бульваре в центре Москвы

  • 02

    Курс читают опытные преподаватели факультета компьютерных наук

  • 03

    Много практических упражнений, которые помогут закрепить новые знания и навыки. Проверка и обсуждение домашних заданий с преподавателями

Документ, который Вы получите

Удостоверение о повышении квалификации при успешном завершении обучения

Подать заявкуЗадать вопрос
Подать заявкуЗадать вопрос

Преподаватели и эксперты

  • Максаев Артём Максимович

    Старший преподаватель факультета компьютерных наук

  • Хуракай Долма Май-ооловна

    Аналитик в Самокате

  • Промыслов Валентин Валерьевич

    Старший преподаватель факультета компьютерных наук

  • Гайфуллин Сергей Александрович

    Доцент факультета компьютерны наук

Стоимость и условия

Как поступить на программу

  • 01

    Оставить заявку на программу. В заявке важно указать актуальные номер и e-mail

  • 02

    Подтвердить обучение на курсе. Менеджер свяжется с вами по указанным в заявке контактам, чтобы вы могли подтвердить участие в обучении

  • 03

    Отправить сканкопии документов для зачисления (паспорт, снилс, диплом, справка из вуза, свидетельство о смене фамилии)

  • 04

    Заключить договор. Менеджер отправит вам договор на ознакомление и ссылку на оплату, по которой нужно будет оплатить обучение

  • 05

    Начать обучение. За несколько дней до начала обучения менеджер отправит организационное письмо со всей важной информацией о программе и ссылкой на чат в Telegram

Контакты


На звонки и письма отвечаем в рабочее время: понедельник — суббота, 11:00 – 19:00

 

68 000 ₽

В корзину
Подать заявкуЗадать вопрос