Программы дополнительного образованияФакультет компьютерных наук

Повышение квалификации

Работа с данными

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 средам (19:00 - 22:00)

Подать заявку

  • Старт курса

    01.2024

  • Продолжительность

    19 недель

  • Формат обучения

    Очный

  • Документ

    Удостоверение о повышении квалификации НИУ ВШЭ

Курс подходит

  • Студентам, получающим высшее образование.
  • Специалистам, желающим освоить работу с данными или вспомнить базовые разделы математики.

Программа обучения

  • Дискретная математика (4 занятия)

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

  • Математический анализ (4 занятия)

    • 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)

    • 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)

    • 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.

Преподаватели и эксперты

  • Иосипой Леонид Сергеевич

    Академический руководитель программы

  • 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

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

  • 68000₽

  • Оплату можно разделить на 2 части

    Подать заявку

  • 5-10%

    Скидки для студентов, выпускников и слушателей основных и дополнительных программ НИУ ВШЭ

  • Расписание

    Старт – январь 2023. Занятия каждую среду (19:00-22:00), очно.

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