Skillbox
EDPRO
Нетология
Eduson Academy
Московский институт психологии
Skypro
НАДПО
Skillfactory
НИИДПО
GeekBrains
Talentsy
ProductStar
Bang Bang Education
Contented
Логомашина
Бруноям
Хекслет
Fashion Factory School
НЦРДО
SF Education
Skillbox Английский (Kespa)
Otus
Годограф
Компьютерная Академия TOP
100балльный репетитор
MAED
XYZ School
Международная школа профессий
Эколь
Фоксфорд
Яндекс Практикум
Pentaschool
ИППСС
City Business School
Skyeng
Moscow Digital School
Skysmart
НСПК
Вебиум
Синергия Академия
Level One
Контур.Школа
НИПКЭФ
InvestFuture
Инглекс
KARPOV.COURSES
Coddy
Hello World
Psycholesson
99 баллов
#Sekta
ЭКОДПО
Bonnie & Slide
Digital Skills Academy
Interra
Kata Academy
Викиум
Слёрм
PIXEL
Merion Academy
NeuroBoost
Anecole
Verona School
ЕГЭLAND
Profieng
НАМО им. Н.А. Бородина
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
PROschool online
Innova IT Academy
EDPRO
Skillbox
Нетология
Eduson Academy
Московский институт психологии
Skypro
НАДПО
Skillfactory
НИИДПО
GeekBrains
Talentsy
ProductStar
Bang Bang Education
Contented
Логомашина
Бруноям
Хекслет
Fashion Factory School
Psychodemia
НЦРДО
SF Education
Skillbox Английский (Kespa)
Otus
Годограф
Компьютерная Академия TOP
100балльный репетитор
MAED
XYZ School
Международная школа профессий
Эколь
Фоксфорд
Яндекс Практикум
Pentaschool
ИППСС
City Business School
Skyeng
Moscow Digital School
Skysmart
НСПК
Сотка
Вебиум
Level One
Контур.Школа
TutorOnline
Инглекс
KARPOV.COURSES
Coddy
Тетрика
99 баллов
#Sekta
Bonnie & Slide
Interra
Викиум
Слёрм
Моя Альфа школа
Verona School
ЕГЭLAND
EasyCode
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
PROschool online
Innova IT Academy
Яндекс Практикум Английский
Курс "Математика для Data Science" – это не просто повторение университетской математики, а целенаправленное погружение в мир математических инструментов, необходимых для освоения и практического применения методов анализа данных и машинного обучения. Вместо абстрактных теорем и доказательств, он фокусируется на конкретных математических концепциях, востребованных в Data Science: от элементарных функций и пределов до сложных алгоритмов оптимизации и вероятностных моделей. Таким образом, особенность курса заключается в его ярко выраженной прикладной направленности, тесной связи с реальными проблемами Data Science и формировании у студентов комплексного подхода к решению задач анализа данных, основанного на глубоком понимании лежащих в их основе математических принципов.
Курс развивает аналитическое мышление, навыки решения задач и способность понимать математическую литературу, что делает его идеальным для тех, кто стремится освоить математические основы.
Изучите системы линейных уравнений, освоите методы их решения, включая метод Гаусса и метод Крамера, и научитесь записывать системы в матричной форме.
Научитесь определять линейную зависимость и независимость векторов, находить линейную оболочку системы векторов, а также освоите понятия ранга матрицы и базиса векторного пространства.
Познакомитесь с понятием нормы вектора и матрицы, поймете их роль в измерении "размера" векторов и матриц, а также освоите различные виды норм (евклидова, максимум, сумма модулей) и научитесь применять их для решения задач.
Изучите квадратичные формы и научитесь определять их знак с помощью критерия Сильвестра. Поймете, как эти понятия связаны с геометрическими преобразованиями и оптимизационными задачами.
Узнаете, как выполнять основные операции с матрицами (сложение, вычитание, умножение на число, умножение матриц) и векторами (сложение, вычитание, умножение на число, скалярное произведение).
Научитесь проверять, можно ли один вектор выразить через линейную комбинацию других векторов.
Поймете, как нормы могут быть использованы для сравнения векторов и матриц, а также для анализа ошибок в вычислениях.
Изучите квадратичные формы и научитесь определять их знак с помощью критерия Сильвестра. Поймете, как эти понятия связаны с геометрическими преобразованиями и оптимизационными задачами. Узнаете, как спектральное разложение и квадратичные формы применяются для решения задач оптимизации.
Поймете, как применять правила дифференцирования для функций нескольких переменных, включая правило цепочки и дифференцирование сложных функций. Изучите основы функций нескольких переменных, включая область определения, графики и линии уровня.
Познакомитесь с матрицей Гессе – матрицей вторых частных производных, которая позволяет исследовать локальные экстремумы функции. Углубите свои знания о дифференцировании функций нескольких переменных.
Научитесь применять методы поиска экстремумов, такие как метод наискорейшего спуска и метод Ньютона, для решения практических задач оптимизации.
Изучите метод множителей Лагранжа, который позволяет находить экстремумы функции при наличии ограничений, заданных в виде уравнений.
Изучите более сложные случаи, когда ограничения заданы в виде неравенств.
Научитесь использовать его для аппроксимации функций в окрестности нуля. Вы поймете, как применять ряды Тейлора для решения задач оптимизации и анализа поведения функций.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Чтобы вам было проще освоить платные программы «Start ML» и «Аналитик данных», школа KARPOV.COURSES включили необходимые математические знания в их структуру. Этот курс по математике – это своего рода фундамент, поэтому школа не стала дублировать материал.
Вам не потребуется никаких специальных знаний или подготовки для успешного старта обучения.
Все преподаватели - опытные эксперты-практики, которые будут поддерживать вас на протяжении всего обучения.
Чтобы получить документы об окончании обучения, вам понадобится пройти все модули курса, выполнить домашние задания и защитить итоговый проект.
На протяжении всего обучения вас будет сопровождать личный куратор, который оперативно ответит на любой возникший вопрос.
Скорость прохождения курса зависит исключительно от вас! Доступ к платформе останется у вас навсегда, поэтому вы сможете заниматься в своём темпе.
Все обучение будет проходить онлайн, на сайте школы. Для большего комфорта вам может понадобиться аудиогарнитура: наушники, совмещенные с микрофоном, но это опционально.
Project Manager в IT
Стилист-имиджмейкер
Эффективный руководитель
3D-моделирование для начинающих