Загружаем профиль и связанные курсы…

Образование и наука, Программирование и IT, Профессии и карьера, Аналитика и данные, Математика и естественные науки
Подготовка к собеседованию на Data Science позиции с упором на математику. Алгоритмы ML, теория вероятностей, математическая статистика, линейная алгебра и математический анализ от преподавателей из ведущих университетов (МГУ, Физтех и ВШЭ)
Образование и наука, Математика и естественные науки
Большая часть курса посвящена методам решения задач на графы. Также обсуждаются такие базовые темы, как делимость, комбинаторика, индукция, игры, информация. Часть теории носит характер ликбеза и необходима любому изучающему математику, в частности, для полноценного освоения других курсов Школы.
Образование и наука, Математика и естественные науки
Изучая алгебру, вы приобретаете умение работать с многочленами, с системами линейных уравнений и матрицами. Данные навыки являются обязательным для любого человека, так или иначе связывающего себя с анализом данных и машинным обучением.
Образование и наука, Математика и естественные науки
Математический анализ является фундаментом почти всех прикладных областей математики. Например, в основе нейронных сетей лежит понятие градиента, при оптимизации нелинейной функции вам понадобится гессиан, чтобы использовать сходимость алгоритма обучения понятия предела абсолютно необходимо, при обработке звука вряд ли
Программирование и IT, Разработка и программирование
Теория вероятностей пронизывают всю науку о данных. Вероятностные модели и конструкции присутствуют почти по всех алгоритмах машинного обучения. Функция штрафа в задаче регрессии или ошибка классификации опираются на понятии математического ожидания, закон больших чисел и центральная предельная теорема служат обоснован