МФТИ
Физтех-школа прикладной математики и информатики призвана собрать в стенах МФТИ все самые современные компетенции в области математики, информатики и их приложений.
Продолжительность
65 ч 19 мин
Категория
Обработка и анализ данных
Количество уроков
24 Видео
Дата добавления
10 дек. 2020 г., 20:38
Язык
Русский
Дата обновления
28 янв. 2021 г., 21:26
Книга природы написана на языке математики. То же самое можно сказать и про науку о данных. На курсе "Математика для Data Science" мы научим вас высшей математике ровно в том объёме, который необходим для входа в профессию Data Scientist. Занятия ведут преподаватели математики Московского физико-технического института, имеющие опыт работы в Data Science-подразделениях Яндекса и Сбербанка.
Вы освоите основы важнейших разделов математики:
- Дискретная математика
- Математический анализ
- Линейная алгебра и аналитическая геометрия
- Теория вероятностей
- Математическая статистика и элементы аналитики
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
-
Урок 1. 00:37:18Урок 1
-
Урок 2. 02:41:33Урок 2
-
Урок 3. 03:03:44Урок 3
-
Урок 4. 03:09:31Урок 4
-
Урок 5. 03:09:16Урок 5
-
Урок 6. 03:13:30Урок 6
-
Урок 7. 03:10:17Урок 7
-
Урок 8. 02:59:23Урок 8
-
Урок 9. 03:19:18Урок 9
-
Урок 10. 02:59:54Урок 10
-
Урок 11. 03:07:16Урок 11
-
Урок 12. 01:36:00Урок 12 - 1
-
Урок 13. 01:44:19Урок 12 - 2
-
Урок 14. 03:00:03Урок 13 - 1
-
Урок 15. 00:27:33Урок 13 - 2
-
Урок 16. 02:57:58Урок 14
-
Урок 17. 02:54:38Урок 15
-
Урок 18. 03:00:01Урок 16
-
Урок 19. 02:48:03Урок 17
-
Урок 20. 03:01:05Урок 18
-
Урок 21. 03:11:39Урок 19
-
Урок 22. 03:14:14Урок 20
-
Урок 23. 02:51:04Урок 21
-
Урок 24. 03:01:49Урок 22
Автор - МФТИ
Категории
Комментарии
-
Anonymousнесколько ошибок в первых разделах допущенных лектором -
XbxeRнет второй части, поправьте, будьте добры -
CourseHunter Team XbxeRобновили архив -
AnonymousПочему в архиве нет второй части? -
AnonymousКурс вроде как должен был уже закончиться. Будет ли выложено продолжение? -
Siarhei_DSа часть 2-2 будет? -
SDA Siarhei_DSПривет! Я так понял, что вторая часть уже есть и она в этом же курсе. Такой вывод сделал, потому что в архиве к курсу только лекции с 1 по 11. -
kent524 урока нет. -
CourseHunter Team kent52Поправили
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Другие материалы в этой категории
netology
10 мая 2020 г., 12:35
Математика для анализа данных
Поможем специалистам по Data Science освоить математические концепции: видеть взаимосвязь в массивах данных и делать точные прогнозы.
Основы Покерной математики для Безлимитного Холдема
Essential Poker Math for No Limit Holdem
Математика в покере является жизненно важным аспектом безлимитного холдема, но ее часто упускают из виду или просто не используют, потому что многие игроки в покер опасаются, что ей слишком сложно научиться. Я здесь, чтобы сказать вам, что это не так. На самом деле фундаментальную покерную математику очень легко выучить. Что еще более важно, это может принести вам гораздо больше прибыли за покерным столом. Не используя простую математику за покер
Станьте мастером линейной алгебры
Become a Linear Algebra Master
Этот курс из 247 уроков включает в себя видео и текстовые объяснения всего из линейной алгебры, а также 69 тестов (с решениями!) и 12 дополнительных рабочих тетрадей с дополнительными практическими задачами, которые помогут вам проверить свои знания на этом пути.
Мастер-класс по математике для науки о данных
Math for Data Science Masterclass
Впервые работая вместе, Криста Кинг и Хосе Портилья объединили усилия, чтобы предоставить вам лучший в своем классе курс по использованию математики для решения реальных задач науки о данных. Этот курс был специально разработан, чтобы помочь вам освоить математические концепции, лежащие в основе области науки о данных, чтобы вы cмогли понять, как эффективно использовать данные в организации на уровне первых принципов.
Proglib
20 мар. 2023 г., 21:40
Базовая математика для Data Science
Этот курс - эффективный способ в сжатые сроки вспомнить школьную математику или восполнить необходимые знания для работы в Data Science или программировании.