Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Задача этого курса — сформировать такой фундамент. Мы обойдёмся без сложных формул и доказательств и сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов. Для успешного применения методов анализа данных нужно уметь программировать. Фактическим стандартом для этого в наши дни является язык Python. В данном курсе мы предлагаем познакомиться с его синтаксисом, а также научиться работать с его основными библиотеками, полезными для анализа данных, например, NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3.
This course is part of the Машинное обучение и анализ данных Specialization
Математика и Python для анализа данных
Offered By
About this Course
Learner Career Outcomes
40%
44%
26%
Skills you will gain
Learner Career Outcomes
40%
44%
26%
100% online
Course 1 of 6 in the
Flexible deadlines
Beginner Level
Approx. 28 hours to complete
Russian
Syllabus - What you will learn from this course
Введение
Добро пожаловать! На этой неделе мы начнём осваивать язык Python — один из главных инструментов специалиста в науке о данных, и вспомним кое-что о производных, которые активно используются при настройке моделей машинного обучения.
Библиотеки Python и линейная алгебра
На этой неделе мы познакомимся с Python-библиотеками, содержащими большое количество полезных инструментов: от быстрых операций с многомерными массивами до визуализации и реализации различных математических методов. Кроме того, мы освоим линейную алгебру — основной математический аппарат для работы с данными: в большинстве задач данные можно представить в виде векторов или матриц.
Оптимизация и матричные разложения
На этой неделе мы научимся с помощью методов оптимизации находить наилучшие значения параметров системы, чтобы минимизировать затраты или максимизировать точность предсказаний, а также познакомимся с матричными разложениями, которые используются при построении регрессионных моделей, для уменьшения размерности данных, в рекомендательных системах и в анализе текстов.
Случайность
На этой неделе мы освоим базовые концепции теории вероятностей и статистики, которые необходимы для понимания механизма работы практически всех методов анализа данных. Мы разберёмся с самыми популярными распределениями, узнаем, какие явления ими описываются и какими статистиками оцениваются их параметры, а также научимся строить доверительные интервалы.
Top reviews from Математика и Python для анализа данных
Лучший вводный курс, который я видел. Есть мелкие огрехи в изложении математической части, но это ерунда по сравнению с четкостью и полнотой изложения программистской части и обилием примеров. Спасибо
Спасибо за ваш труд. Очень интересно спустя 10 лет после университета окунутся в режим студента. Замечательно то, что для выполнения задания необходимо почесать репу)) и залезть в другие источники.
Instructors
Evgeniy Riabenko
100,308 Learners
7 Courses
Evgeny Sokolov
70,143 Learners6 Courses
Victor Kantor
70,143 Learners6 Courses
Emeli Dral
100,308 Learners7 CoursesOffered by
Moscow Institute of Physics and Technology
Московский физико-технический институт (Физтех) является одним из ведущих вузов страны и входит в основные рейтинги лучших университетов мира. Институт обладает не только богатой историей – основателями и профессорами института были Нобелевские лауреаты Пётр Капица, Лев Ландау и Николай Семенов – но и большой научно-исследовательской базой. Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха», сформулированная Петром Капицей: кропотливый отбор одаренных и склонных к творческой работе абитуриентов; участие в обучении ведущих научных работников; индивидуальный подход к отдельным студентам с целью развития их творческих задатков; воспитание с первых шагов в атмосфере технических исследований и конструктивного творчества с использованием потенциала лучших лабораторий страны. Среди выпускников МФТИ — нобелевские лауреаты Андрей Гейм и Константин Новоселов, основатель компании ABBYY Давид Ян, один из авторов архитектурных принципов построения вычислительных комплексов Борис Бабаян и др.
Yandex
Yandex is a technology company that builds intelligent products and services powered by machine learning. Our goal is to help consumers and businesses better navigate the online and offline world.
E-Learning Development Fund
Фонд развития онлайн-образования (ФРОО) объединяет образовательные стартапы, проекты в области EdTech и запускает собственные онлайн-программы в области машинного обучения, программирования, мобильной разработки, VR, дизайна и IT. Мы выстраиваем экосистему для обучения на всех стадиях жизненного цикла: от идеи и поиска средств на производство образовательной программы до поддержки, продаж и маркетинга. А сотрудничество с крупнейшими образовательными платформами позволяет запускать онлайн-курсы с максимальным эффектом и пользой для всех заинтересованных сторон.
About the Машинное обучение и анализ данных Specialization
Frequently Asked Questions
When will I have access to the lectures and assignments?
Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.
What will I get if I subscribe to this Specialization?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
What is the refund policy?
Is financial aid available?
More questions? Visit the Learner Help Center.