Математика для анализа данных. Часть 1

142 участника

О чём курс

Математические модели составляют фундамент Data Science — здесь разбирается ровно тот объем теории, который необходим для старта в профессии, без лишней академической абстракции. Преподаватели из МФТИ, практикующие в аналитических отделах Яндекса и Сбербанка, объясняют применение векторов в машинном обучении, аппарат минимизации функций для нейросетей и методы проверки статистических гипотез. Программа охватывает ключевые дисциплины от дискретной математики до теории вероятностей, формируя базу для анализа данных и работы с алгоритмами.

Программа обучения

  • Дискретная математика (1 неделя): теория множеств, комбинаторные объекты и задачи.
  • Математический анализ (2 недели): пределы, производные, интегралы, минимизация функций.
  • Линейная алгебра и аналитическая геометрия (2 недели): операции над векторами и матрицами, векторные пространства.
  • Теория вероятностей (2 недели): случайные величины, математическое ожидание, дисперсия, нормальное распределение.
  • Математическая статистика и элементы аналитики (2 недели): проверка гипотез, корреляционный анализ.
Складчина создана 24 июля 2020 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы школы 10

М МФТИ Все материалы
498 ₽ 32 000 ₽