Уилл Скарлет
Уилл Скарлет
Хранитель Шервуда
Администратор
Награда за 5000 очков репутации
За шикарный аватар!
За 500 сообщений!
- Регистрация
- 22/02/2018
- Сообщения
- 25.540
- Репутация
- 42.235
Автор: SkillFactory
Название: Математика для Data Science
Курс для специалистов Data Science, которые нацелены на уровень senior.
Учимся проводить операции над матрицами
Определяем линейную зависимость с помощью матриц
Изучаем обратные, вырожденные и невырожденные матрицы
Изучаем системы линейных уравнений, собственные и комплексные числа
Осваиваем матричное и сингулярное разложение
Решаем задачи линейной зависимости с помощью матриц
Оптимизируем с помощью метода главных компонент
Закрепляем математические основы линейной регрессии
Осваиваем понятие градиента и градиентного спуска
Тренируемся в задачах оптимизации
Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига
Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации
Закрепляем математические основы градиентного спуска и имитации отжига
Осваиваем комбинаторику
Изучаем основные типы распределений и корреляции
Разбираемся в теореме Байеса
Изучаем наивный байесовский классификатор
Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвера
Закрепляем математические основы классификации и логистической регрессии
Осваиваем более сложные типы регрессий
Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов
Закрепляем математические основы классических моделей машинного обучения
Название: Математика для Data Science
Курс для специалистов Data Science, которые нацелены на уровень senior.
Программа курса
Линейная алгебра
Изучаем вектора и виды матрицУчимся проводить операции над матрицами
Определяем линейную зависимость с помощью матриц
Изучаем обратные, вырожденные и невырожденные матрицы
Изучаем системы линейных уравнений, собственные и комплексные числа
Осваиваем матричное и сингулярное разложение
Решаем задачи линейной зависимости с помощью матриц
Оптимизируем с помощью метода главных компонент
Закрепляем математические основы линейной регрессии
Основы матанализа
Изучаем функции одной и многих переменных и производныеОсваиваем понятие градиента и градиентного спуска
Тренируемся в задачах оптимизации
Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига
Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации
Закрепляем математические основы градиентного спуска и имитации отжига
Основы теории вероятности и статистики
Изучаем общие понятия описательной и математической статистикиОсваиваем комбинаторику
Изучаем основные типы распределений и корреляции
Разбираемся в теореме Байеса
Изучаем наивный байесовский классификатор
Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвера
Закрепляем математические основы классификации и логистической регрессии
Временные ряды и прочие математические методы
Знакомимся с анализом временных рядовОсваиваем более сложные типы регрессий
Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов
Закрепляем математические основы классических моделей машинного обучения
Данная публикация является партнерской. Доступ к материалу предоставляется после оплаты на сайте партнера.