Математика
для Data Science
Изучите основы математики за 8 недель, и верните деньги по окончанию курса
8 НЕДЕЛЬНЫЙ ОНЛАЙН-МАРАФОН
27 СЕНТЯБРЯ
Data Science
Онлайн-марафон, который
гарантирует получение знаний
Зарегистрируйтесь на курс
01
Оплатите невозвратную часть обучения - 2 900 руб.
02
Выполняйте задания
в установленные сроки
03
Оплачивайте курс частями,
с возможностью вернуть деньги
04
Завершите курс с оценкой не менее ХХ баллов
05
Верните деньги за свое обучение
06
Механика
марафона
Что вы изучите
на курсе?
1 блок - Линейная алгебра
  • Обзор применения для Data Science
  • Вектор: операции, линейная зависимость и линейная комбинация, скалярное произведение векторов и его свойства
  • Виды матриц и операции над матрицами
  • Умножение на специальные матрицы. Делители нуля
  • Произведение и обращение матриц
  • Базис матрицы и ранг матрицы
  • Вырожденные и невырожденные матрицы. Определитель
  • Матричные уравнения
  • Введение в алгоритмы анализа данных
  • Неоднородные системы линейных уравнений (СЛАУ)
  • Метод наименьших квадратов
  • Классическая линейная регрессия
  • Корелляционная матрица
  • Линейный оператор и собственные числа
  • Комплексные числа
  • Матричное и сингулярное разложение
2 блок - Основы мат. анализа и методы оптимизации
  • Понятие функции: функция одной переменной, непрерывность, экстремумы
  • Функция многих переменных. Вектор-функция. Дискретные функции
  • Понятие выпуклой функции
  • Производная и вычисление производных
  • Матрица вторых производных
  • Оптимизация функции одной переменной
  • Задача оптимизации функции нескольких переменных
  • Безусловная оптимизация
  • Условная оптимизация (метод множителей Лагранжа)
  • Численные методы оптимизации
  • Локальная и глобальная оптимизация
  • Детерминированные, стохастические и смешанные методы
  • Градиентный спуск. Метод Ньютона. Линейная оптимизация
  • Другие методы оптимизации: метод отжига
3 блок - Основы теории вероятности и статистики
  • Задача классификации в Data Science
  • Теория вероятности
  • Теорема Байеса
  • Основные распределения и их характеристики
  • Корреляционные матрицы
  • Метод главных компонент
  • Наивный байесовский классификатор
  • Методы оценивания параметров распределения. Метод моментов
  • Метод максимального правдоподобия
  • Оценка апостериориного максимума (MAP)
  • Логистическая регрессия
4 блок - Временные ряды и прочие математические методы
  • Показатели качества линейной регрессии
  • Нелинейные паттерны. График остатков
  • Автокорреляция
  • Частичная автокорреляция
  • Лаги, скользящая средняя
  • Модели авторегрессии
Преподаватель статистики
и линейной алгебры в МИЭФ ВШЭ
Аяна Шелике
Выпускница мехмата МГУ
(2010 г., диплом с отличием)
Ментор
марафона
Понятно и интересно
01
Существующие курсы — слишком академичны. Мы объясним сложные термины понятным языком и заложим необходимый фундамент для вашего роста в Data Science и развития карьеры
Мы учим математике
в SkillFactory
С упором на практику
02
На курсе вы будете решать реальные жизненные задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.

Полученные знания смогут использовать начинающие data scientist-ы, разработчики
и экономисты.
При поддержке ментора
и одногруппников
03
Во время обучения с вами будет ментор, который поможет разобраться со сложностями и одногруппники, с которыми можно решать задачи вместе.
ХХ уроков в неделю / 8 недель
КОЛИЧЕСТВО ЗАНЯТИЙ
Правила
и стоимость участия
2 900 руб.*
СТОИМОСТЬ УЧАСТИЯ
2 месяца
15 000 и 12 000 руб.
ВОЗВРАТНЫЙ ДЕПОЗИТ
* невозвратный депозит за участие в марафоне
Чтобы вернуть деньги
за курс обратно, вам нужно
следовать простым, но важным правилам по ссылке, которые гарантируют получение знаний на курсе.
по ссылке,
Часто-
задаваемые вопросы
о марафоне
Часто-
задаваемые вопросы
о марафоне
Я плохо знаю математику / я новичок, марафон будет сложным для меня?
Программа обучения построена с учетом того, что вы будете осваивать фундамент математики с самых основ.

Если во время курса у вас возникнут сложности и вопросы, ментор поможет вам с ними разобраться.
Что нужно сделать для того, чтобы вернуть деньги за обучение?
Вам нужно пройти обязательное количество уроков в течение каждой недели, выполнить не менее ХХ заданий с оценкой ХХ баллов. Изучите правилами конкурса, чтобы ваше обучение на марафоне было максимально эффективным.
Когда стартует обучение?
Количество мест в марафоне ограничено,
поэтому вам нужно резервировать место заранее.

ДАТА ОКОНЧАНИЯ ПРИЕМА ЗАЯВОК
25 сентября 2019 года

Все участники за 2 дня до старта

получат свои приглашения и рекомендации
для того, чтобыза 2 дня подготовиться к старту
Оставьте заявку и мы пришлем подробное описание программы на почту
Забронируйте место на курсе
Остались вопросы?
8 НЕДЕЛЬНЫЙ ОНЛАЙН-МАРАФОН
27 СЕНТЯБРЯ
Я плохо знаю математику / я новичок, марафон будет сложным для меня?
Программа обучения построена с учетом того, что вы будете осваивать фундамент математики с самых основ.

Если во время курса у вас возникнут сложности и вопросы, ментор поможет вам с ними разобраться.
Что нужно сделать для того, чтобы вернуть деньги за обучение?
Вам нужно пройти обязательное количество уроков в течение каждой недели, выполнить не менее ХХ заданий с оценкой ХХ баллов. Изучите правилами конкурса, чтобы ваше обучение на марафоне было максимально эффективным.
Когда стартует обучение?
Количество мест в марафоне ограничено,
поэтому вам нужно резервировать место заранее.

ДАТА ОКОНЧАНИЯ ПРИЕМА ЗАЯВОК
25 сентября 2019 года

Все участники за 2 дня до старта

получат свои приглашения и рекомендации
для того, чтобыза 2 дня подготовиться к старту