Бизнес-образование
438 программ
Маркетинг и коммуникации
Управление клиентским опытом и взаимоотношениями
Все направления
648 программ
Техника и технологии
Эксплуатация беспилотных авиационных систем
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.
Стоимость обучения
68 000 ₽
Продолжительность
19 недель
Формат обучения
Очный
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
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 (6 занятий)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.
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
Отзывы выпускников
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
Преподаватели и эксперты
Промыслов Валентин Валерьевич
Старший преподаватель факультета компьютерных наук
Максаев Артём Максимович
Старший преподаватель факультета компьютерных наук
Александра Дорофеева
Руководитель направления по исследованиям в Fintech Startup
Юрьева Голуба
Преподаватель факультета компьютерных наук
Паточенко Евгений Анатольевич
Хуракай Долма Май-ооловна
Аналитик в Самокате
Гайфуллин Сергей Александрович
Доцент факультета компьютерных наук
Стоимость и условия
68 000 ₽
за весь курс
или 34 000 ₽
два платежа: без переплат
Скидки
5-10%для студентов, выпускников и слушателей основных и дополнительных программ НИУ ВШЭ
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
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
Контакты
Основной адрес
Москва, Покровский бульвар, 11
Телефон
Электронная почта
На звонки и письма отвечаем в рабочее время: понедельник — суббота, 11:00 – 19:00. С 29 декабря по 8 января присылайте ваши вопросы по почте — мы ответим в течение 48 часов.