Математика для анализа данных

Поможем специалистам по Data Science освоить математические концепции: видеть взаимосвязь в массивах данных и делать точные прогнозы.

Обзор курса

Чтобы выявлять закономерности в больших объёмах данных, аналитики опираются на такие дисциплины, как линейная алгебра, математический анализ и теория вероятности. Если не разбираться в этих направлениях, гипотезы и выводы могут быть неточными — это как запускать ракету в космос без знания траектории полёта.

Мы создали вводный курс по математике, чтобы вы могли исследовать данные с важным бэкграундом для Data Science и выбирать алгоритмы, оптимально решающие поставленные задачи.

Почему математика важна?

Без математики и статистики невозможно эффективно применять алгоритмы машинного обучения. Это, в свою очередь, мешает правильно управлять данными и извлекать из них полезные инсайты.

Кому подойдёт курс

• Специалистам по Data Science: углубите ваши знания об алгоритмах машинного обучения. Вы поймёте основные принципы, лежащие в основе различных алгоритмов, что позволит вам выбирать правильные инструменты для задач.
• Аналитикам данных: познакомьтесь с основными математическими концепциями и заложите теоретический фундамент, чтобы лучше разбираться в статистике и правильно интерпретировать данные.