About this Specialization

За каждой стандартной моделью и конструкцией в Data Science стоит математика, благодаря которой эти модели функционируют. Если вы хотите работать с данными на серьезном уровне и понимать, как устроены методы машинного обучения, то знание математических основ вам просто необходимо. В этой специализации мы изучим широкий спектр математических инструментов и рассмотрим некоторые их приложения к анализу данных. Будут рассмотрены такие важные разделы математики, как дискретная математика, линейная алгебра, математический анализ и теория вероятностей. Материалы курсов разработаны с учетом современного состояния Data Science и покрывают все темы, необходимые для для дальнейшего развития в данном направлении. Чтобы сделать обучение более практико-ориентированным, мы сопровождаем лекции примерами и задачами, возникающими при реальной работе с данными, и показываем, как решать подобные задачи с помощью Python. Курсы рекомендуется проходить в том порядке, в котором они представлены на платформе. Каждый из них в той или иной мере использует материал, разобранный в предыдущих курсах.
Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion
100% online courses
Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible Schedule
Set and maintain flexible deadlines.
Beginner Level
Approximately 6 months to complete
Suggested pace of 6 hours/week
Russian
Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion
100% online courses
Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible Schedule
Set and maintain flexible deadlines.
Beginner Level
Approximately 6 months to complete
Suggested pace of 6 hours/week
Russian

There are 4 Courses in this Specialization

Course1

Course 1

Дискретная математика: подсчеты, графы, случайные блуждания

4.8
stars
6 ratings
Course2

Course 2

Линейная алгебра: от идеи к формуле

Course3

Course 3

Математический анализ для работы с данными

Course4

Course 4

Теория вероятностей и ее приложения

Offered by

Placeholder

HSE University

Frequently Asked Questions

More questions? Visit the Learner Help Center.