Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Чему вы научитесь:
- Понимать математические термины
- Усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику.
- Работать с формулами и функциями
- Перестанете бояться переменных и функций и сможете с их помощью решать практические задачи.
- Разбираться в основах машинного обучения
- Изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
- Описывать прикладные задачи на языке математики
- Сможете сформулировать практическую задачу с помощью математических формул.
- Автоматизировать решение задач
- Узнаете, как использовать Python для решения сложных математических задач.
Кому подойдёт этот курс:
- Тем, кто интересуется Data Science
- Вы узнаете математические основы Machine Learning, поймёте, для чего нужна математика в машинном обучении и сделаете первый шаг к карьере в Data Science.
- Начинающим специалистам
- Вы научитесь работать со сложными математическими функциями, узнаете больше об основах Machine Learning, сможете быстро решать задачи с помощью Python и повысите свой уровень.
Программа курса
- Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
- Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты.
- Функции одной переменной, их свойства и графики.
- Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции.
- Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия.
- Аппроксимация и работа с производными.
- Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
- Частные производные функции нескольких переменных.
- Векторы и матрицы. Градиент.
- Линейная регрессия и системы линейных уравнений.
- Разложения матриц. Собственные векторы и значения.
