Открыто

Математика для анализа данных: базовый уровень [2025] [ВШЭ] [Полина Пантелеева]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Toxich, 8 ноя 2025 в 16:08.

Основной список: 2 участников

  1. 8 ноя 2025 в 16:08
    #1
    Toxich
    Toxich ЧКЧлен клуба

    Складчина: Математика для анализа данных: базовый уровень [2025] [ВШЭ] [Полина Пантелеева]

    Снимок.JPG
    О курсе:

    Математические явления лежат в основе алгоритмов и моделей машинного обучения, сетевых структур и рекомендательных систем. Без знаний математических основ и законов логики нельзя представить работу и развитие специалиста в сфере анализа данных. Наша обучающая программа позволит с нуля освоить математические инструменты, необходимые для дальнейшего развития в сфере анализа данных. На курсе вы научитесь работать математическими инструментами, такими как графики функций, производные и матрицы, линейные уравнения и интегралы.

    За время обучения на курсе вы изучите основные разделы математики, необходимые для успешной карьеры в области анализа данных, машинного обучения и Deep learning. Курс поможет вспомнить основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики и подготовиться к дальнейшему обучению.

    Программа будет полезна для:
    1. Начинающих специалистов в области Data Science
    Изучите математические основы, важные для понимания моделей в Data Science​
    2. Начинающих аналитиков данных
    Сможете применять вычислительные методы для решения разных задач в IT​
    3. Специалистов, желающих вспомнить математику
    Обновите свои знания и закроете пробелы в математических темах
    После прохождения курса Вы:
    1. Научитесь использовать математические методы и инструменты
    Будете решать задачи по основам комбинаторики, теории вероятности и математической статистики​
    2. Поймёте, как работать с графиками и функциями
    Сможете строить графики функций, совершать вычислительные операции​
    3. Будете решать системы линейных алгебраических уравнений различными способами
    Научитесь решать линейные уравнения в Python​
    4. Начнёте карьеру в сфере Data Science
    Благодаря владению математической базы продолжите путь глубокого погружения в машинное обучение и аналитику данных.​

    Программа:

    Модуль 1 - Числа. Базовые понятия теории чисел и числовые множества
    Рассмотрите базовые понятия теории чисел, узнаете, как строить основные числовые множества.​
    • Натуральные числа (через аксиомы Пеано), сложение, вычитание, порядок на множестве натуральных чисел.
    • Другие числовые множества: целые, рациональные числа (через натуральные), вещественные (через дедекиндовы сечения, идейно), комплексные (через вещественные).
    • Аксиомы действительных чисел. Простые и составные числа. Лемма Евклида, основная теорема арифметики.
    Модуль 2 - Элементы математической логики
    Познакомитесь с базовыми понятиями математической логики, научитесь составлять таблицы истинности и работать с логическими высказываниями.​
    • Логическое высказывание, логические операции, таблицы истинности, предикаты.
    Модуль 3 - Элементы теории множеств
    Научитесь задавать множества различными способами и выполнять операции с множествами.​
    • Определение множества, способы задания множества.
    • Операции с множествами.
    • Неупорядоченная пара, упорядоченная пара, кортеж, декартово произведение. Мощность множества.
    Модуль 4 - Элементарные функции
    Рассмотрите понятие функции и познакомитесь с некоторыми свойствами функций. Научитесь строить графики основных элементарных функций, совершать операции с графиками.​
    • Определение функции и связанные определения.
    • Инъективность, сюръективность, биективность.
    • Основные элементарные функции, элементарные функции.
    • Произведение, сумма, композиция функций без формул.
    Модуль 5 - Производные, основные принципы вычисления
    Изучите основные принципы вычисления пределов и производных, научитесь решать примеры по этой теме.​
    • Определение предела, непрерывность, определение производной. Уравнение касательной.
    • Алгебраические свойства операции дифференцирования, производная обратной функции, отношения функций и композиции двух функций.
    • Монотонность, экстремум. Теоремы Ролля и Лагранжа, лемма Ферма.
    Модуль 6 - Интегралы
    Познакомитесь с понятием интеграла, проанализируете различные способы нахождения интегралов.​
    • Неопределённый интеграл.
    • Интеграл Римана, функция, интегрируемая по Риману.
    • Связь непрерывности, интегрируемости и ограниченности. Формула Ньютона-Лейбница, её правильное и неправильное применение.
    • Алгебраические свойства интегрирования, интегрирование по частям, замена переменной.
    Модуль 7 - Кривые, поверхности, кривые Безье, сплайны
    Изучите введение в определения кривых и поверхностей второго порядка, задающие их уравнения, научитесь их различать. Познакомитесь со сплайнами и кривыми Безье, уз, научитесь их стоить.​
    • Кривые второго порядка.
    • Поверхности второго порядка, виды и построение кривых Безье.
    • Определение и виды сплайнов.
    Модуль 8 - Векторы, матрицы, определители, системы линейных уравнений
    Познакомитесь с базовыми понятиями линейной алгебры, научитесь работать с векторами и матрицами, решать системы линейных алгебраических уравнений различными способами.​
    • Векторы, произведения векторов, линейная (не)зависимость векторов, базис.
    • Действия с матрицами, вычисление определителя, свойства определителя.
    • Обратная матрица, матричные уравнения, решение систем линейных уравнений (метод Гаусса, метод обратной матрицы, формулы Крамера).
    • Ранг матрицы, собственные значения и собственные векторы.
    Модуль 9 - Элементы теории вероятностей и математической статистики
    Научитесь решать некоторые примеры по основам комбинаторики, теории вероятности и мат. статистики, познакомитесь с базовыми понятиями этих дисциплин.​
    • Классическое определение вероятности, геометрическое определение вероятности, сложение и умножение вероятностей, зависимые и независимые события, формула Байеса.
    • Случайные величины, математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратичное отклонение.
    • Виды распределения случайной величины.
    Стоимость 33 000 руб.
    Скрытая ссылка
     
  2. Последние события

    1. Paul Fart
      Paul Fart участвует.
      8 ноя 2025 в 16:45
    2. Toxich
      Toxich участвует.
      8 ноя 2025 в 16:08