Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим такую тему как Онлайн-курсы по математике для Data Science, которые можно пройти абсолютно без нервов. Ну и будет бесплатный материал для изучения этой сферы.
Оставайтесь с нами и тогда вы сможете что-то поменять в вашей сфере.
LETS GO!
Что будет в статье
- Курс Математика для 😗Data Science от SkillFactory
- Data Science: будущее для каждого от Нетологии
- Просто о сложной математике в Data Science от Skillbox
- Открытый курс по машинному обучению от Open Data Science и Mail.ru Group
- Математика для Data Science от OTUS
- Курсы по теме Data Science от Coursera
- Введение в Data Science и машинное обучение от Stepik
- Заключение
Курс Математика для 😗Data Science от SkillFactory
Платный курс для получения мощных навыков!
С выдачей сертификата!
Каждый, кто начинает свой путь в Data Science, стремится когда-нибудь дорасти до уровня senior. Но требования к специалистам такого уровня, особенно в крупных компаниях, очень высоки. Большинство соискателей не могут пройти собеседование.
Чтобы уверенно решать не типовые задачи и создавать собственные архитектуры, мало владеть основными методами машинного обучения и нейронных сетей: важно понимать законы математики и статистики у них «под капотом».
Существующие курсы по этим темам рассказываются сухим и академичным языком и не нацелены на практику, а на русском языке таких курсов еще меньше. Именно поэтому мы решили создать первый специализированный курс по математике и статистике для Data Science!
Коротко о главном
- Стоимость: 1454 ₽мес на 2023 год.
- Оплата: сразу или в рассрочку.
- Продолжительность: 8 недель.
- Документ об окончании: диплом.
- Наставник: Аяна Шелике.
- Подойдёт курс: начинающим дата-сайентистам со знанием Python.
Программа
- Linear algebra: вектор, виды матриц и операции над ними, линейная зависимость, система линейных уравнений.
- Основы матанализа. Функции переменных, одной и нескольких. Производные, градиент, знак суммы, градиентный спуск.
- Теория вероятности, статистики. Комбинаторика, счетность, доказательства, индукция, типы корреляции, распределений.
- Временные ряды. Анализ, сложная регрессия и прочие математические методы.
Читать еще Что такое язык программирования Python и где его используют
Data Science: будущее для каждого от Нетологии
Без информации по выдаче сертификата!
Расскажем простыми словами о Data Science, нейросетях, искусственном интеллекте и других популярных явлениях Разберётесь, какие направления существуют в сфере работы с данными, и поработаете с инструментами аналитики на практике Получите пошаговый гайд и узнаете, что нужно для старта в сфере Data Science
Беспилотные автомобили, умные ленты в соцсетях, спам-фильтры в почте, группировка фото по лицам в iPhone, приложение, заменяющее лицо знаменитости на ваше, сервисы, распознающие рукописные шрифты и буквы — всё это давно кажется привычным. И всё это — дело рук специалистов сферы аналитики и Data Science.
Если в вас есть интерес к технологиям, то уже полдела сделано: в этой сфере нужны энтузиасты, а не только айтишники и математики, как может показаться на первый взгляд. Это интересная и даже творческая работа.
Кроме этого, узнаете, что потребуется для старта в сфере Data Science и получите пошаговый гайд. Продолжительность 3 дня, уровень подготовки — с нуля.
Просто о сложной математике в Data Science от Skillbox
Без информации по выдаче сертификата!
Бесплатный вебинар «Просто о сложной математике в Data Science».
Вебинар будет полезен: новичкам в программировании, аналитикам.
Михаил Овчинников:
- расскажет, что такое GridSearch и кросс-валидация и зачем они нужны;
- покажет, как работать с алгоритмами градиентного спуска в картинках, алгоритмами на деревьях решений и ансамблями.
А также разберёт домашние задания, ответит на вопросы и наградит участников полезными призами.
Спикер — Михаил Овчинников, главный методист технического направления Skillbox. Специалист в области разработки высоконагруже
Спикер расскажет, что такое Grid Search, кросс-валидация и для чего нужны. А также, покажет работу в картинках с алгоритмами градиентного спуска, деревьях решений и ансамблями.
Открытый курс по машинному обучению от Open Data Science и Mail.ru Group
Без информации по выдаче сертификата!
10 видеолекций от программиста-исследователя Юрия Кашницкого, используется концепция Deep Learning. Темы: логическая регрессия, целочисленное программирование, вычисление, особенности интегрирования, классификация, роль геометрии, симплекс-метод, неопределенного предела, сингулярное разложение, тригонометрические тождества, ряд Тейлора, скалярное произведение, деревья решений, особенности интегралов, случайный лес.
Читать еще Где обучиться Тестированию Мобильных Приложений: 7 Бесплатных Онлайн-Курсов с Нуля
Математика для Data Science от OTUS
Математика для Data Science // День открытых дверей OTUS
Без информации по выдаче сертификата!
Вебинары для продвинутых специалистов, всего 24 видео, продолжительность каждого более часа. Темы: производная функция, матричные разложения, регрессионный анализ, особенности умножения, дифференцируемость, векторное исчисление, lu-разложение метод Гаусса, вычислительные методы, случайные величины, t-тест Стьюдента, особенности алгебраических методов, теорема Лопиталя, отображения, основы индуктивной дедуктивной логики, фундаментальные доказательства, матрица и диагонализация.
Результат — повышение квалификации и структуризация полученных знаний.
Курсы по теме Data Science от Coursera
Без информации по выдаче сертификата!
Подборка курсов, плюсы: разный уровень сложности, специализация, можно отфильтровать навыки, темы, продолжительность. Программы постоянно обновляются, видеоуроки от ведущих экспертов, возможна выдача сертификата.
Введение в Data Science и машинное обучение от Stepik
Без информации по выдаче сертификата!
Data Scientist is The Sexiest Job of the 21st Century, а машинное обучение и анализ данных — это захватывающие области, знакомство с которыми точно не оставит вас равнодушными! Мы начнем с самого начала, разберем центральные понятия и темы. Познакомимся с такими методами машинного обучения как деревья решений и нейронные сети. Практическая часть курса будет посвящена знакомству с наиболее популярными библиотеками для анализа данных, используя язык программирования Python — Pandas и Scikit-learn.
Заключение
Какая математика нужна для Data Science? Интервью с преподавателями МГУ
При просмотре контента на проекте ЕВГЕНЕВ РУ, на страницах сайта возможны интегрированы реферальные ссылки. Что это для вас значит и как быть, читайте в нашем материале.
https://evgenev.ru/disclamer/ – EVGENEV RU
Читать еще Что означает тестирование программного обеспечения и как его проводят