Программы дополнительного образованияФакультет компьютерных наук

Повышение квалификации

Математика для анализа данных

Онлайн-курс «Математика для анализа данных» познакомит вас с необходимым материалом из математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и дискретной математики 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.

Подать заявку

  • Старт курса

    19.06.2023

  • Продолжительность

    1 месяц

  • Формат обучения

    Дистанционный

  • Документ

    Удостоверение о повышении квалификации НИУ ВШЭ

Для кого

  • Новичкам

    Вы познакомитесь с основами высшей математики и подготовитесь к дальнейшему изучению программ по анализу данных.

  • Аналитикам данных

    Вы освежите в памяти математику и как устроены методы, которые вы используете в работе.

  • Поступающим в магистратуру или аспирантуру

    Вы подготовитесь к сдаче экзамена.

Программа обучения

  • Дискретная математика4 видеолекции

    • Множества и логика.
    • Комбинаторика и вероятность.
    • Неориентированные графы.
    • Ориентированные графы и алгоритмы на графах.

  • Математический анализ4 видеолекции

    • 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 алгебра6 видеолекций

    • 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 вероятностей5 видеолекций

    • 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.
Важно

Нужна ли математика в Data Science и почему ее тяжело учить одному?

Подкаст "УютныйФКНчик"

Как проходит обучение

  • Теория и практика. Вы будете изучать материалы по видеолекциям и закреплять практическими заданиями разного уровня сложности.
  • Поддержка. Ассистенты проверят ваши работы, дадут фидбек и проконсультируют, а менеджеры ответят на все организационные вопросы.
  • Общение в Telegram. Вы всегда можете обратиться за помощью в общий чат или просто поговорить.

Документ об окончании

Удостоверение о повышении квалификации при успешном завершении обучения.

У нас есть лицензия на образовательную деятельность.

Документ об окончании
Подать заявку

Стоимость и условия

  • 15 000 ₽

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

    Ознакомиться с офертой и оплатить обучение. Менеджер отправит вам ссылку над договор и 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