Руководство пользователя личного кабинета
Скачать
  • Бизнес-образование
  • Больше профилей
Data Science и аналитика/Анализ данных

Математика для анализа данных: базовый уровень

За время обучения на курсе вы изучите основные разделы математики, необходимые для успешной карьеры в области анализа данных, машинного обучения и Deep learning. Курс поможет вспомнить основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики и подготовиться к дальнейшему обучению.

В корзинуПодать заявкуЗадать вопрос
  • Старт курса

    03.06.2024

  • Стоимость обучения

    33 000 ₽

  • Продолжительность

    2 месяца

  • Формат обучения

    Смешанный

  • Документ

    Удостоверение о повышении квалификации

Математические явления лежат в основе алгоритмов и моделей машинного обучения, сетевых структур и рекомендательных систем. Без знаний математических основ и законов логики нельзя представить работу и развитие специалиста в сфере анализа данных. Наша обучающая программа позволит с нуля освоить математические инструменты, необходимые для дальнейшего развития в сфере анализа данных. На курсе вы научитесь работать математическими инструментами, такими как графики функций, производные и матрицы, линейные уравнения и интегралы.

Для кого

Онлайн-программа «Математика для анализа данных: базовый уровень» будет полезна слушателям, заинтересованным в обучении обработке больших данных (Data Engineer; Data Scientist; Data Manager, Big Data Analyst)

  • Начинающим специалистам в области Data Science

    Изучите математические основы, важные для понимания моделей в Data Science

  • Начинающим аналитикам данных

    Сможете применять вычислительные методы для решения разных задач в IT

  • Специалистам, желающим вспомнить математику

    Обновите свои знания и закроете пробелы в математических темах

Программа обучения

За 2 месяца обучения на курсе вы освоите важные разделы математики для анализа данных. Изучите дискретную математику, математический анализ, линейную алгебру и теорию вероятностей.

  • Числа. Базовые понятия теории чисел и числовые множества6 ак. часов

    Рассмотрите базовые понятия теории чисел, узнаете, как строить основные числовые множества.

    • Натуральные числа (через аксиомы Пеано), сложение, вычитание, порядок на множестве натуральных чисел.
    • Другие числовые множества: целые, рациональные числа (через натуральные), вещественные (через дедекиндовы сечения, идейно), комплексные (через вещественные).
    • Аксиомы действительных чисел. Простые и составные числа. Лемма Евклида, основная теорема арифметики.

     

  • Элементы математической логики4 ак. часа

    Познакомитесь с базовыми понятиями математической логики, научитесь составлять таблицы истинности и работать с логическими высказываниями.

    • Логическое высказывание, логические операции, таблицы истинности, предикаты.

     

  • Элементы теории множеств4 ак. часа

    Научитесь задавать множества различными способами и выполнять операции с множествами.

    • Определение множества, способы задания множества.
    • Операции с множествами.
    • Неупорядоченная пара, упорядоченная пара, кортеж, декартово произведение. Мощность множества.

     

  • Элементарные функции6 ак. часов

    Рассмотрите понятие функции и познакомитесь с некоторыми свойствами функций. Научитесь строить графики основных элементарных функций, совершать операции с графиками.

    • Определение функции и связанные определения.
    • Инъективность, сюръективность, биективность.
    • Основные элементарные функции, элементарные функции.
    • Произведение, сумма, композиция функций без формул.

     

  • Производные, основные принципы вычисления11 ак. часов

    Изучите основные принципы вычисления пределов и производных, научитесь решать примеры по этой теме.

    • Определение предела, непрерывность, определение производной. Уравнение касательной.
    • Алгебраические свойства операции дифференцирования, производная обратной функции, отношения функций и композиции двух функций.
    • Монотонность, экстремум. Теоремы Ролля и Лагранжа, лемма Ферма.

     

  • Интегралы7 ак. часов

    Познакомитесь с понятием интеграла, проанализируете различные способы нахождения интегралов.

    • Неопределённый интеграл.
    • Интеграл Римана, функция, интегрируемая по Риману.
    • Связь непрерывности, интегрируемости и ограниченности. Формула Ньютона-Лейбница, её правильное и неправильное применение.
    • Алгебраические свойства интегрирования, интегрирование по частям, замена переменной.

     

  • Кривые, поверхности, кривые Безье, сплайны6 ак. часов

    Изучите введение в определения кривых и поверхностей второго порядка, задающие их уравнения, научитесь их различать. Познакомитесь со сплайнами и кривыми Безье, уз, научитесь их стоить.

    • Кривые второго порядка.
    • Поверхности второго порядка, виды и построение кривых Безье.
    • Определение и виды сплайнов.

     

  • Векторы, матрицы, определители, системы линейных уравнений13 ак. часов

    Познакомитесь с базовыми понятиями линейной алгебры, научитесь работать с векторами и матрицами, решать системы линейных алгебраических уравнений различными способами.

    • Векторы, произведения векторов, линейная (не)зависимость векторов, базис.
    • Действия с матрицами, вычисление определителя, свойства определителя.
    • Обратная матрица, матричные уравнения, решение систем линейных уравнений (метод Гаусса, метод обратной матрицы, формулы Крамера).
    • Ранг матрицы, собственные значения и собственные векторы.

     

  • Элементы теории вероятностей и математической статистики8 ак. часов

    Научитесь решать некоторые примеры по основам комбинаторики, теории вероятности и мат. статистики, познакомитесь с базовыми понятиями этих дисциплин.

    • Классическое определение вероятности, геометрическое определение вероятности, сложение и умножение вероятностей, зависимые и независимые события, формула Байеса.
    • Случайные величины, математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратичное отклонение.
    • Виды распределения случайной величины.

     

Формат обучения

  • Продолжительность общая в часах

    68 часов

  • Условия приема

    На программе могут учиться все, у кого есть высшее или среднее профессиональное образование, а также студенты ВУЗов и учреждений СПО

  • Формат обучения

    Смешанный

  • Язык обучения

    русский

  • Итоговая работа

    Экзамен

  • Требования к уровню подготовки

    Обучение можно начинать с нуля, без математической базы

  • Состав занятий

    60% курса - практика, 40% - необходимая теория

  • Особенности обучения

    Занятия онлайн по вторникам и четвергам с 18.10 до 21.00

Результаты обучения

После прохождения курса вы сможете:

  • Научитесь использовать математические методы и инструменты

    Будете решать задачи по основам комбинаторики, теории вероятности и математической статистики

  • Поймёте, как работать с графиками и функциями

    Сможете строить графики функций, совершать вычислительные операции

  • Будете решать системы линейных алгебраических уравнений различными способами

    Научитесь решать линейные уравнения в Python

  • Начнёте карьеру в сфере Data Science

    Благодаря владению математической базы продолжите путь глубокого погружения в машинное обучение и аналитику данных.

Преимущества программы

  • 01

    Дистанционные занятия в формате живого общения с преподавателем. Сможете задать вопрос во время консультации и персмотреть запись урока в любой момент (доступ навсегда).

  • 02

    Много тренинга: практика на Python и прикладные задачи для закрепления материала.

  • 03

    Возможность продолжить обучение со скидкой 10% на курсах "SQL для работы с данными и аналитики: онлайн-интенсив" и "Продвинутый SQL: хранимые компоненты баз данных".

Документ, который Вы получите

После успешной защиты итогового проекта выдаётся удостоверение о повышении квалификации НИУ ВШЭ

Подать заявкуЗадать вопрос
Подать заявкуЗадать вопрос
  • Пантелеева Полина Юрьевна

    Стажёр-исследователь лаборатории топологических методов в динамике факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ - Нижний Новгород. Обучается в зарубежной аспирантуре в Université Laval, Doctorat en mathématiques

  • Сурова София Валерьевна

    Продуктовый аналитик в Яндекс.Музыке. Отвечает за оптимизацию процесса проведения A/B-тестирования для оптимизации сроков проверки гипотез, проведение исследований новых рынков для приоритезации ресурсов и проведение аналитических исследований с целью поиска точек роста для продукта

Стоимость и условия

  • 33 000 рублей

    возможная поэтапная оплата (рассрочка от ВУЗа)

  • 29 700 рублей

    стоимость для выпускников и студентов основных и дополнительных программ НИУ ВШЭ

  • Скидка до 15% корпоративным клиентам

    Предложения по запросу

  • Скидка 10% на обучение

    По повышению квалификации факультета ИМиКН после прохождения обучения

FAQ

  • В каком формате будут проходить занятия?

    Занятия будут проходить дистанционно в винхронном формате (live).  Вы будете подключаться по расписанию, одновременно с преподавателем

  • По каким дням будут проходить занятия?

    По вторникам и четвергам с 18.10 до 21.00

  • Я не нашёл ответ на свой вопрос

    В этом случае напишите или позвоните нам: мы ответим на все вопросы: +7(962)754-17-90 или 8(831)436-13-02. E-mail: tikorotkova@hse.ru

Факультет информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ - Нижний Новгород

  • Основной адрес

    г. Нижний Новгород, ул. Родионова, 136

  • cs-dpo@hse.ru

    cs-dpo@hse.ru

Свяжитесь с нами! 

33 000 ₽

В корзину
Подать заявкуЗадать вопрос