Математика для анализа данных. Часть (1-2)

Математика для анализа данных — это фундамент, без которого невозможно уверенно двигаться в сфере Data Science. Этот курс поможет выстроить прочную математическую базу, опираясь на которую вы сможете разбираться в алгоритмах машинного обучения, анализе данных и статистическом моделировании.

Что даст вам этот курс

Программа сфокусирована на ключевых математических областях, которые лежат в основе современных методов анализа данных. Вы не будете изучать лишнего — только то, что действительно применяется в Data Science.

Практическая направленность

Каждый теоретический раздел сопровождается примерами и задачами, связанными с анализом данных, что позволит сразу применять знания на практике.

Преподаватели-практики

Курс ведут специалисты МФТИ, имеющие опыт работы в Data Science‑командах крупных технологических компаний. Это гарантирует актуальность материалов и связь теории с реальными задачами.

Ключевые разделы курса

В рамках обучения вы шаг за шагом освоите фундаментальные математические инструменты.

Дискретная математика

• Логика и доказательства
• Комбинаторика
• Графы и алгоритмы

Математический анализ

• Пределы, производные и интегралы
• Оптимизация функций — основа обучения моделей

Линейная алгебра и аналитическая геометрия

• Векторы, матрицы и операции над ними
• Собственные значения и разложения — ключевые методы в ML

Теория вероятностей

• Случайные величины и распределения
• Законы больших чисел и предельные теоремы

Математическая статистика и основы аналитики

• Оценки, гипотезы и доверительные интервалы
• Статистические методы, применимые в машинном обучении и A/B‑тестах

Для кого подходит курс

Эта программа будет полезна тем, кто:

• планирует начать карьеру в Data Science или аналитике;
• уже работает с данными, но хочет укрепить математическую базу;
• готовится к освоению машинного обучения и продвинутой статистики.

Что вы получите в итоге

По завершении обучения вы свободно ориентируетесь в математических инструментах, используемых в анализе данных, и готовы переходить к более сложным курсам по ML и статистическому моделированию.