Курс Математика для Data Science + курс по Soft skills от Skillfactory

Смотреть курс на Skillfactory
Дешевле на 5% с промокодом

Полная стоимость

39 800 ₽/курс 21 890 ₽/курс
-44%

Минимальный платеж в месяц

1 824 ₽/мес

Это минимальный платеж в рассрочку. Рассрочка в Skillfactory без % и первый платеж через 3 месяца.

Длительность

Длительность:

2 месяца

Дата начала

Дата начала:

22 Ноября
Дешевле на 5% с промокодом
Смотреть курс на Skillfactory

Ожидаемая З/П

Специалист в области Data Science получает вознаграждение в размере 120 000 рублей.

Для кого

"Математика для Data Science" – это курс, предназначенный для опытных специалистов в области Data Science.

Чему научитесь

В рамках курса учащиеся овладевают компетенциями, такими как освоение математических и статистических принципов применимых в машинном обучении, разработка инновационных решений и архитектур для аналитических задач, а также анализ и предсказание на основе реальных данных.

Программа обучения

1. Основные принципы линейной алгебры
2. Введение в математический анализ
3. Элементы теории вероятностей и статистический анализ
4. Анализ последовательностей данных и математические подходы

Кто преподает

1. Наталья Карькова обладает развитыми навыками в кодировании и эффективно справляется с поставленными задачами.
2. Александр Чесноков является квалифицированным профессионалом, предоставляющим поддержку и наставничество.
3. Александр Гладких, будучи специалистом высокого уровня, советует образовательную программу для обработки информации.

Формат обучения

1. Образовательный процесс осуществляется через интернет.
2. Акцент на практические занятия с анализом истинных кейсов, прогнозами и улучшением процессов.
3. Наставничество и взаимодействие с коллегами по интересам.
4. Продолжительность курса составляет два месяца.

Пункты для резюме

Ключевые компетенции:
1. Кодирование
2. Аналитический подход
3. Понимание теоретических основ и использование информационных ресурсов
4. Обработка и анализ информационных массивов
5. Графическое представление информации

Инструменты и технологии:
1. Pandas
2. API
3. Python
4. SQL
5. JavaScript
6. HTML/CSS
7. Node.js
8. React
9. Git
10. Docker

Бонусы и подарки

Приобретая образовательный курс, учащиеся получают в подарок компактный обучающий модуль, посвященный искусственным нейронным сетям.

О курсе

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения и анализа данных. Для успешного прохождения курса потребуется умение работать в Python.
Все курсы "Skillfactory"

О школе

SkillFactory — узкоспециализированная школа: учит Data Science, аналитике данных и программированию. Многолетний фокус на инженерных специальностях помогает наращивать экспертизу и постоянно совершенствовать курсы.

Программа обучения

8 недель обучения
Онлайн в удобное время 

 

1. Линейная алгебра

  • Изучаем вектора и виды матриц
  • Учимся проводить операции над матрицами
  • Определяем линейную зависимость с помощью матриц
  • Изучаем обратные, вырожденные и невырожденные матрицы
  • Изучаем системы линейных уравнений, собственные и комплексные числа
  • Осваиваем матричное и сингулярное разложение
  • Решаем задачи линейной зависимости с помощью матриц
  • Оптимизируем с помощью метода главных компонент
  • Закрепляем математические основы линейной регрессии

 

2. Основы матанализа

  • Изучаем функции одной и многих переменных и производные
  • Осваиваем понятие градиента и градиентного спуска
  • Тренируемся в задачах оптимизации
  • Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига
  • Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации
  • Закрепляем математические основы градиентного спуска и имитации отжига

 

3. Основы теории вероятности и статистики

  • Изучаем общие понятия описательной и математической статистики
  • Осваиваем комбинаторику
  • Изучаем основные типы распределений и корреляции
  • Разбираемся в теореме Байеса
  • Изучаем наивный байесовский классификатор
  • Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвера
  • Закрепляем математические основы классификации и логистической регрессии

 

4. Временные ряды и прочие математические методы

  • Знакомимся с анализом временных рядов
  • Осваиваем более сложные типы регрессий
  • Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов
  • Закрепляем математические основы классических моделей машинного обучения
Отзывы о Skillfactory
4.80
5.0 5
Денис,

Fullstack-разработчик на Python

Закончив курсы по фуллстек разработке на Питоне, хочу поделиться своими впечатлениями. Начинал я имею небольшую базу знаний и поначалу не верилось что смогу пройти до конца, но по мере прохождения курса стало понятно что мне нравится обучение и становится всё интереснее, по мере того как видишь какой-то результат. JavaScript для меня был темным лесом, но оказалось что после курса бэкенда и того знания Python, что дается на курсе, это не так сложно. Безусловно были моменты когда опускались руки, но главное перебороть этот момент, в любом случае если что тебе помогут менторы. Я очень доволен тем что обратился именно в SkillFactory и однозначно могу советовать его всем.

Ответить

next1 комментарий

 
5.0 5
Ирина Сафонцева,

Профессия Аналитик данных

О школе узнала из случайной рекламы в соц.сети. Заинтересовала специальность - Аналитика данных. Попросила менеджеров школы выслать подробную информацию о курсе. Программа достаточно обширная, рассматривается много различных тем, инструментов для работы с данными. Привлекло, что курс по времени занимает примерно 18 месяцев, т.е. примерно такое же время, как дается в ВУЗе на специализацию (не общие дисциплины).
Сразу хочу отметить, что работаю в области ИТ, имею дело с БД и данными. Программа не для новичков в области ИТ, если вы не работаете с данными и не сталкивались с анализом, SQL, программированием, то будет непросто.
Материалов много, заданий много, вебинары - каждую неделю. Поддержка студентов замечательная. Ответ практически на любое задание можно найти в чате поддержки. Кураторы отвечают оперативно, записывают видео с пояснениями.
Могу порекомендовать курс тем, кто действительно хочет много учиться и осваивать новую профессию.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Галина,

Тестирование на Python

Учусь на курсе тестировщик-автоматизатор на Python. Учиться интересно, в целом все нравится. Написано понятно, если тема не раскрыта достаточно подробно есть ссылки на сторонние ресурсы. В конце каждого модуля - практическое задание на закрепление материала. Также, пока проходишь модуль, делаешь маленькие простые задания "на усвоение" прочитанного. Есть мелкие недочеты, но не критично(довольно долгая проверка практических заданий, открытие модулей по календарному расписанию). В целом, в дальнейшем взяла бы здесь еще один курс.

Ответить

next0 комментариев