Специализация: общие сведения

За каждой стандартной моделью и конструкцией в Data Science стоит математика, благодаря которой эти модели функционируют. Если вы хотите работать с данными на серьезном уровне и понимать, как устроены методы машинного обучения, то знание математических основ вам просто необходимо. В этой специализации мы изучим широкий спектр математических инструментов и рассмотрим некоторые их приложения к анализу данных. Будут рассмотрены такие важные разделы математики, как дискретная математика, линейная алгебра, математический анализ и теория вероятностей. Материалы курсов разработаны с учетом современного состояния Data Science и покрывают все темы, необходимые для для дальнейшего развития в данном направлении. Чтобы сделать обучение более практико-ориентированным, мы сопровождаем лекции примерами и задачами, возникающими при реальной работе с данными, и показываем, как решать подобные задачи с помощью Python. Курсы рекомендуется проходить в том порядке, в котором они представлены на платформе. Каждый из них в той или иной мере использует материал, разобранный в предыдущих курсах.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Начальный уровень
Approximately 6 months to complete
Suggested pace of 6 hours/week
Русский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Начальный уровень
Approximately 6 months to complete
Suggested pace of 6 hours/week
Русский

Специализация включает несколько курсов: 4

Курс1

Курс 1

Дискретная математика: подсчеты, графы, случайные блуждания

4.8
звезд
Оценки: 6
Курс2

Курс 2

Линейная алгебра: от идеи к формуле

Курс3

Курс 3

Математический анализ для работы с данными

Курс4

Курс 4

Теория вероятностей и ее приложения

от партнера

Placeholder

НИУ ВШЭ

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.