Заложите фундамент для карьеры в Data Science. Изучите математические основы анализа данных и машинного обучения и научитесь применять их на практике

4.9

звезд

Оценки: 7

Владимир Подольский и еще 3 преподавателя

от партнера

Специализация Математика для анализа данныхНИУ ВШЭ

Чему вы научитесь

Изучим основные определения некоторых разделов линейной алгебры и их интерпретации

Научимся решать типовые задачи с помощью языка программирования Python

Исследовать поведение функции в окрестности точки

Находить приближенное решение системы уравнений

Приобретаемые навыки

CalculusProbability TheoryData AnalysisDiscrete MathematicsLinear Algebra

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.

Проект прикладного обучения

Помимо лекций и теоретических заданий, в специализацию включены также практические задания на Python и проекты, которые позволят слушателю применить полученные в предлагаемых курсах знания для решения задач, близких к анализу данных. Некоторые задания на программирование построены на реальных данных и дают представление о простых решениях прикладных задач.

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

Математика на уровне школьной программы, Основы программирования на Python

Approximately 6 months to complete

Suggested pace of 6 hours/week

Русский

Субтитры: 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

Математика на уровне школьной программы, Основы программирования на Python

Approximately 6 months to complete

Suggested pace of 6 hours/week

Русский

Субтитры: Русский

Специализация включает несколько курсов: 4

Курс1

Курс 1

Дискретная математика: подсчеты, графы, случайные блуждания

4.8

звезд

Оценки: 6

Основная цель курса — дать введение в разделы дискретной математики, важные для анализа данных.

Мы начнем с краткого введения в комбинаторику, раздел математики, изучающий подсчеты. Основы комбинаторики критически важны для всех, кто работает в анализе данных или в Computer Science. В качестве примеров использования комбинаторики мы обсудим вопросы о подсчете размера пространства признаков и об оценке времени работы программ на Python. После этого мы используем наши знания в комбинаторике в изучении дискретной вероятности. Вероятностью в области анализа данных пронизано абсолютно все, и мы еще изучим этот раздел математики в одном из следующих курсов гораздо подробнее. В этом курсе в части вероятности наша цель — дать первоначальное знакомство с этой областью, а также дать нам возможность использовать вероятность в следующей части курса. Наконец, в третьей части курса мы обсудим комбинаторную структуру, наиболее часто встречающуюся в анализе данных — графы. Графы встречаются повсюду, как в анализе данных, так и в обычной жизни, и мы увидим это на разнообразных примерах. Мы дадим необходимые сведения из теории графов, а в конце курса выполним проект, а именно построим несложную рекомендательную систему, основанную на случайных блужданиях в графах.

Курс2

Курс 2

Линейная алгебра: от идеи к формуле

Основная особенность курса — геометрический подход к изложению. В каждом сюжете сначала мы рассказываем идею определения, пусть иногда и нестрого, а уже затем вводим формальное определение. В частности, линейные операторы, собственные векторы и числа появляются до матриц и определителей. Матрицы мы излагаем как способ записи линейного оператора. В силу этой особенности курс может быть интересен и тем, кто уже освоил стандартный вводный курс линейной алгебры.

Основные темы курса: векторные пространства, линейные операторы и их свойства, квадратичные формы, матричные разложения, метод главных компонент. Иногда для решения численных задач мы используем Python. В курсе мы не рассматриваем оптимальные численные реализации методов. Курс длится 6 недель. Для его успешного освоения достаточно знать стандартную школьную программу по математике.

Курс3

Курс 3

Математический анализ для работы с данными

В курсе представлены основные понятия и методы математического анализа, необходимые для работы с данными. Первая лекция вводная и посвящена обсуждению базовых понятий: функция, ее график, множество уровня и т.д. Следующие пять лекций содержат основы теории пределов и дифференциального исчисления скалярных и векторных функций от одной и нескольких переменных. В частности, в шестой лекции рассматриваются задачи гладкой оптимизации. Последняя, седьмая лекция посвящена интегральному исчислению. Наряду со стандартным материалом в курсе рассмотрены некоторые вычислительные методы и алгоритмы.

Курс4

Курс 4

Теория вероятностей и ее приложения

Курс «Теория вероятностей и ее приложения» входит в специализацию «Математика для анализа данных» и не требует предварительных знаний, кроме материала, пройденного ранее в рамках этой специализации.

Программа курса рассчитана на желающих заниматься компьютерными науками и насыщена примерами применения теоретического материала на практике. На лекциях будут даны базовые математические инструменты анализа реальных жизненных ситуаций и процессов, которые можно закрепить, выполнив практические задания. В рамках курса будут изучены: – понятия дискретного и непрерывного вероятностного пространства; – независимость, условная вероятность и связанные с ними формулы (в том числе формула полной вероятности, формула Байеса и т. д.); – случайная величина и её свойства; – плотность случайной величины, одномерная и многомерная функция распределения; – условное распределение случайных величин и способы анализа совместного распределения; – математическое ожидание, причем особое внимание будет уделено условному математическому ожиданию; – базовые способы анализа больших отклонений; – дисперсия, ковариация, коэффициент корреляции и их геометрическая интерпретация; – закон больших чисел и центральная предельная теорема. Приоритетом при составлении курса являлось формирование глубокого понимания используемых в анализе данных вероятностных инструментов. Поэтому все понятия будут подробно рассмотрены с разных сторон, обоснованы и тщательно разобраны в решаемых задачах. Большое количество примеров в курсе тоже служит для этой цели — не просто узнать, а научиться использовать изученную технику.

Преподаватели

от партнера

НИУ ВШЭ

HSE University 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.

Часто задаваемые вопросы

Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
Can I just enroll in a single course?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.
Can I take the course for free?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Когда вы регистрируетесь на курс, то можете получить доступ ко всем курсам в специализации. Кроме того, вы получаете сертификат о прохождении курса.Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. Если стоимость обучения для вас слишком велика, вы можете подать заявку на финансовую помощь.
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.
Сколько времени занимает получение специализации?
Мы предполагаем, что вы уже умеете программировать на Python, а также знаете математику на уровне школьной программы.
Do I need to take the courses in a specific order?
Курсы рекомендуется проходить в том порядке, в котором они представлены на платформе, поскольку каждый из них ссылается на концепции, разобранные на предыдущем этапе.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Специализация дает базовые математические знания, необходимые для работы в области анализа данных и Computer Science.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.