Курс Math and Statistics for Data Science | DevsDay.ru

Курс Math and Statistics for Data Science



Машинное обучение является технической наукой и, как и любой технический предмет, использует математический язык для формулирования идей. Растет число решений, которые пытаются автоматизировать весь процесс машинного обучения, но если человек не понимает математический формализм, лежащий в основе алгоритмов, невозможно протестировать и отладить модели, которые могут привести к ложным выводам.

В этом курсе студенты изучают те понятия линейной алгебры, теории вероятностей и статистики, которые являются ключевыми для разведочного анализа данных, а также для понимания и разработки алгоритмов машинного обучения.

Учебный план

23.06-14.07 — 45 часов лекция и практик
09:00 — 12:00

Что будете изучать:

● Линейная алгебра;
● Дифференциальное исчисление;
● Теория вероятностей;
● Теорема Байеса;
● Распределения случайных величин;
● Проверка нулевых гипотез;
● Выбросы;
● Разведочный анализ данных.

Что будете уметь:

● Как манипулировать данными и получать полезные инсайты с больших наборов данных;
● Как читать сложные математические уравнения, которые стоят за всеми алгоритмами машинного обучения.

Регистрация


События в IT

Тэги

Data Science курсы

Машинное обучение является технической наукой и, как и любой технический предмет, использует математический язык для формулирования идей. Растет число решений, которые пытаются автоматизировать весь процесс машинного обучения, но если человек не понимает математический формализм, лежащий в основе алгоритмов, невозможно протестировать и отладить модели, которые могут привести к ложным выводам. В этом курсе студенты изучают те понятия линейной алгебры, теории вероятностей и статистики, которые являются ключевыми для разведочного анализа данных, а также для понимания и разработки алгоритмов машинного обучения. Учебный план 23.06-14.07 — 45 часов лекция и практик09:00 — 12:00 Что будете изучать: ● Линейная алгебра;● Дифференциальное исчисление;● Теория вероятностей;● Теорема Байеса;● Распределения случайных величин;● Проверка нулевых гипотез;● Выбросы;● Разведочный анализ данных. Что будете уметь: ● Как манипулировать данными и получать полезные инсайты с больших наборов данных;● Как читать сложные математические уравнения, которые стоят за всеми алгоритмами машинного обучения. Регистрация
2020-07-14T00:00:00.0000000
2020-07-14T00:00:00.0000000
Курс Math and Statistics for Data Science
?.Trim()
Курс Math and Statistics for Data Science
, .