Прикладна математика та статистика для Data Science

Додати для порівняння
Ціну можна дізнатись на сайті курсу
Формат навчання

доступ до матеріалів під час проведення курсу, домашнє завдання, записи, онлайн трансляції

Рівень підготовки

cпеціаліст, початківець, середній

Варіанти оплати

повна оплата

Школа

Robot Dreams

Підтвердження

диплом, сертифікат

Працевлаштування

не має допомоги

Онлайн курс буде корисний для тих, хто хоче навчитися застосовувати математику та статистику в аналізі даних. Курс буде корисним для тих, хто має базові знання математики та статистики, але хоче поглибити їх з точки зору практичного застосування у Data Science. В результаті ви матимете поглиблене розуміння математичних та статистичних методів, які застосовуються в Data Science, та вміти застосовувати їх у практичних завданнях.

Додати відгук
Ти отримаєш: Практика Домашні завдання Підтримка кураторів Додаткові матеріали Нетворкінг Диплом

Курс буде корисним 

  • Analyst / Data Scientist (beginner). На курсі ви закладете фундамент математичного мислення, навчитеся проводити регресійний аналіз, застосовувати точкову та інтервальну оцінку, розподіл і статистичні моделі для розв’язання робочих задач;
  • Developers. Ви навчитеся використовувати бібліотеки Python для аналізу та візуалізації даних. Розв’язуватимете задачі прогнозування та класифікації за допомогою математичних формул і аналітики;
  • Other IT specialist / Technical students. За результатами курсу ви навчитеся структурно працювати з великим обʼємом даних, отримаєте ґрунтовний математичний бекграунд і посилите свої компетенції.

Що чекає вас на курсі

  • Сильний контент. Лектор побудував програму так, щоб ви не просто заучували математичні формули та підходи, а розуміли, як влаштовані процеси аналізу і прогнозування, і одразу застосовували знання на практиці;
  • Інструменти. В процесі навчання ви будете використовувати бібліотеки NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, scikit-learn, scipy.stats;
  • Задачі. Ви навчитеся знаходити закономірності, валідувати гіпотези, будувати лінійну та поліноміальну регресію. Щодо кожного практичного завдання ви отримуватимете фідбек від методиста Олексія Куліша, Lead Data Scientist в Evoplay;
  • Кар’єра. Отримаєте фундаментальні знання з математики, які допоможуть розвиватися в Data Science та розуміти алгоритми машинного навчання. Це відкриє перед вами можливості карʼєрного зростання;
  • Методист. Олексій Куліш. Працює Lead Data Scientist в Evoplay, де розв’язує широкий спектр завдань від прогнозування спортивних подій до моделювання відтоку користувачів має 15+ років досвіду викладання вищої математики та фізики пише наукові статті з теоретичної фізики.

ПРОГРАМА КУРСУ

  • Python для аналізу даних: part 1
  • Python для аналізу даних: part 2
  • Дескриптивна статистика
  • Теорія множин
  • Теорія ймовірності
  • Випадкові величини та розподіли
  • Залежність між випадковими величинами
  • Основні розподіли

Детально про програму дивіться на сторінці курсу  

Відгуки користувачів

0.0 з 5
0
0
0
0
0
Написати відгук

Ще немає відгуків.

Залиште відгук першим “Прикладна математика та статистика для Data Science”

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *

Прикладна математика та статистика для Data Science
Прикладна математика та статистика для Data Science
skilsful.com
Logo
Enable registration in settings - general
Порівняти курси
  • Total (0)
Порівняти
0
Loading...
Shopping cart