Программа
Стоимость
FAQ
Оставить заявку
  • Математический анализ
  • Линейная алгебра
  • Теория вероятностей
  • Математическая статистика
  • Теория онлайн
  • Интерактивный тренажер
  • Помощь преподавателя
  • Индивидуальные занятия (на некоторых тарифах)

Математика
для Data Science

Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно. Сдавайте задачи и получайте советы, общаясь с преподавателем 1 на 1
старт
30-ого октября
2024
Записаться
Новый запуск
Специализация из 4 курсов за 4 месяца
Понять алгоритмы машинного обучения
Получить математическую базу для прохождения технически сложных курсов по Data Science
Подготовиться к собеседованию
Читать научные статьи
Полюбить математику
Математика для DS – специализация из 4 курсов, которая поможет:
Вся теория в текстовом виде в онлайн-курсе, который можно проходить, когда удобно, даже с телефона
Теория в любое время
В конце первого курса мы читаем и разбираем тексты о концепциях из мира Data Science и Machine Learning
Чтение статей и постов
Как вы будете учиться
Чтобы научиться чему-то новому, надо сделать это много раз, ошибиться и набить руку. В этом вам помогут задачи с автоматической проверкой в интерактивном тренажере
Задачи на отработку материала
Преподаватель, куратор и коллеги помогут, если что-то не получается
Помощь в любое время
На тарифах "Коши" и "Фейнман" вы обсуждаете с преподавателями на личных онлайн-встречах решения сложных задач и любые вопросы по материалу. Это поможет по-настоящему глубоко разобраться с математическими концептами
Личные встречи с преподавателем
У нас очень много котиков: в курсе 300+ мемов
Математический анализ
Одномерный
математический анализ
Многомерный
математический анализ
  • Зачем в машинном обучении нужен математический анализ
  • Множества и функции
  • Пределы последовательностей
  • Пределы функций и непрерывные функции
  • Производные
  • Одномерный градиентный спуск
  • R^n: расстояния и векторы
  • Дифференциал и частные производные
  • Производная по направлению и градиент
  • Градиентный спуск
  • Модификации градиентного спуска (Momentum, RMSProp, статья про Adam)
Линейная алгебра
Векторы и линейные отображения
Свойства матриц
  • Векторные пространства и линейные отображения
  • Матрицы
  • Нейронные сети
  • Подпространства, базис, размерность
  • Ранг матрицы и метод Гаусса
  • Определитель, обратные матрицы, замена базиса
  • Скалярное произведение, углы, расстояния
  • Ортогональные матрицы
  • Матричные разложения
  • Собственные векторы и SVD
  • Обучение нейронных сетей – Backpropagation
Теория вероятностей
Дискретная теория вероятностей
Непрерывная теория вероятностей
  • Вероятностное пространство, события, исходы
  • Равновероятные исходы
  • Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса
  • Перестановки и биномиальные коэффициенты
  • Дискретная случайная величина, распределение, математическое ожидание, дисперсия
  • Ряды и счётное пространство исходов
  • Непрерывная случайная величина
  • Распределение и плотность распределения
  • Математическое ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины
Математическая статистика
Теория оценивания
Статистические тесты
  • Точечные оценки
  • Несмещённые оценки
  • Состоятельные оценки
  • Метод максимума правдоподобия
  • Интервальные оценки
  • Закон больших чисел
  • Центральная предельная теорема
  • Статистические тесты – общий случай
  • Уровень значимости, критическое множество, ошибки первого и второго рода
  • z-критерий Фишера и t-критерий Стьюдента
  • U-тест Манна-Уитни, тест Шапиро-Уилка, F-тест Фишера
  • Критерий хи-квадрат и критерий Колмогорова-Смирнова
  • Дисперсионный анализ (ANOVA)
После заполнения формы вы получите бесплатный доступ к первым 10 урокам и ссылку на оплату всей специализации.
Если остались вопросы, пишите на math.for.ds.stepik.academy@gmail.com
Оставьте заявку на обучение и получите
10 уроков бесплатно!
СТАРТ ГРУППЫ:
30 октября 2024
Нажимая на кнопку, вы используете до 10 мышц руки, а еще соглашаетесь с нашими условиями обработки данных
Начать учиться!
Сколько это стоит?
Тариф «Перельман»
Теоретический материал, доступный в любое время
Удобный тренажер для решения задач и отработки навыков
Ответы на платформе от преподавателя
Тариф «Коши»
Теоретический материал, доступный в любое время
Удобный тренажер для решения задач и отработки навыков
Индивидуальная консультация
1 раз в неделю (60 мин)
Записаться
Записаться
55000 руб
22000 руб

Есть возможность оплаты в рассрочку и оплаты юрлицом
Доступ в учебный чат
Ответы на платформе от преподавателя
Доступ в учебный чат
Кураторская поддержка все время обучения
Возможность начать курс сразу после оплаты, не дожидаясь нового запуска
Тариф «Фейнман»
Теоретический материал, доступный в любое время
Удобный тренажер для решения задач и отработки навыков
Индивидуальные встречи 2 раза в неделю для разбора сложных задач и консультации (60 мин)
80000 руб
Ответы на платформе от преподавателя
Доступ в учебный чат
Кураторская поддержка все время обучения
Записаться
или 2207 руб × 12 месяцев
или 5 518 руб × 12 месяцев
или 8 026 руб × 12 месяцев
Медианная зарплата специалиста по Data Science равна 120 000 р., согласно сайту hh.ru
Вернем полную стоимость специализации в течение недели, если вам не понравится
Хорошие новости
Но мы думаем, вам понравится)
Разработчица в Яндексе, преподавательница НИУ ВШЭ
Екатерина Минеева
PhD по математике в Northeastern University
Михаил Миронов

Авторы программы

Отзывы выпускников
4,9 из 5
Часто задаваемые вопросы
Записаться
Хотите стать аналитиком?
Если вам нужны только тервер и статистика
(а матан и линал нет), то приходите на специализацию
Математика для Аналитиков
Преподаватели
Андрей Гладкий
Антон Загривин
Надя Лутовинова
Надя Страхова
Дима Иванов
Оля Белая
Вова Горленко
Гриша Тароян
Даша Мартынова
Алиса Чистопольская
Редактор
Даша Мартынова
Куратор
Диана Анисенко
Команда проекта
Автор идеи и организатор
Катя Махлина
Продюссеры
Варя Анисимова, Маша Бунина