Об этом курсе

Недавно просмотрено: 11,599

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 4 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Some background in Python programming language and algebra.

Прибл. 17 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 15 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 4 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Some background in Python programming language and algebra.

Прибл. 17 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 15 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Systems of linear equations and linear classifier

5 ч. на завершение
14 видео ((всего 117 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
14 видео
Linear Algebra and Calculus4мин
Matrices and Multidimensional Vectors10мин
Matrix arithmetics6мин
Properties of matrix operations and some special matrices10мин
Vectors and matrices in Python4мин
Systems of linear equations11мин
Matrix inverse13мин
Gaussian elimination. The first example4мин
Elementary row operations6мин
Gaussian elimination. Main theorem.5мин
Gaussian Elimination. The algorithm.13мин
The Inverse matrix with Gaussian elimination5мин
LU and PLU decomposition17мин
1 материал для самостоятельного изучения
Covered Python methods20мин
1 практическое упражнение
Week 1
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Full rank decomposition and systems of linear equations

2 ч. на завершение
14 видео ((всего 86 мин.)), 1 тест
14 видео
Abstract algebra and linear algebra11мин
Axioms of vector spaces: first application6мин
Examples of vector spaces8мин
Subspaces1мин
Linear combinations and spans2мин
Basis and linear dependence7мин
Dimension of a vector space5мин
Examples of bases7мин
Linear dependence and rank3мин
Formula for the solution of a SLAE9мин
An example of vector representation of the set of solutions7мин
Rouché–Capelli Theorem4мин
Full rank decomposition8мин
1 практическое упражнение
Week 230мин
Неделя
3

Неделя 3

2 ч. на завершение

Euclidean spaces

2 ч. на завершение
10 видео ((всего 85 мин.)), 1 тест
10 видео
Coordinates change example9мин
Euclidean space8мин
Geometry and Euclidean spaces1мин
Orthogonal and orthonormal bases4мин
Distance and orthogonal projections6мин
Inconsistent systems and the least squares method12мин
Linear regression example8мин
Introduction to support vector machine16мин
Linear regression and SVM with Python4мин
1 практическое упражнение
Week 330мин
Неделя
4

Неделя 4

4 ч. на завершение

Final Project

4 ч. на завершение
1 видео ((всего 2 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
1 видео
1 материал для самостоятельного изучения
References and further reading10мин
1 практическое упражнение
Life expectancy prediction quiz

Преподаватели

Изображение преподавателя Dmitri Piontkovski

Dmitri Piontkovski

Professor
Faculty of Economic Sciences
Изображение преподавателя Vsevolod L. Chernyshev

Vsevolod L. Chernyshev

Associate Professor
Faculty of Computer Science

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

курс входит в онлайн-программу ''Master of Data Science' от партнера Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики". Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.

О Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

Специализация Mathematics for Data Science: общие сведения

Behind numerous standard models and constructions in Data Science there is mathematics that makes things work. It is important to understand it to be successful in Data Science. In this specialisation we will cover wide range of mathematical tools and see how they arise in Data Science. We will cover such crucial fields as Discrete Mathematics, Calculus, Linear Algebra and Probability. To make your experience more practical we accompany mathematics with examples and problems arising in Data Science and show how to solve them in Python....
Mathematics for Data Science

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.