Математика и Machine Learning для Data Science

Name: Математика и Machine Learning для Data Science
Price: 2825 RUB
Availability: PreOrder

19 участников

ЭМ Автор Эмиль Магеррамов, Аяна Шелик Школа Skillfactory

О чём курс

Стать по-настоящему востребованным специалистом в области Machine Learning невозможно, ограничиваясь лишь поверхностным знанием готовых библиотек и классических моделей. Чтобы выйти на уровень профессионала, способного не просто копировать код, но и понимать внутреннюю архитектуру алгоритмов, необходимо глубокое погружение в математический фундамент. Данный курс разработан для тех, кто стремится к универсальности и хочет осознанно подходить к построению моделей, понимая, как именно работают законы математики в машинном обучении и нейронных сетях. Мы ставим перед собой задачу сделать математику доступной и понятной, превращая абстрактные формулы в мощный инструмент для решения реальных бизнес-задач, анализа данных, прогнозирования и оптимизации.

Программа обучения построена преимущественно на практике. Мы уходим от скучного решения оторванных от жизни уравнений, фокусируясь на прикладном применении статистических и математических закономерностей. Вы научитесь видеть математику за каждой строчкой кода, что позволит вам в будущем работать с нестандартными архитектурами и выходить за рамки типовых решений. Курс охватывает ключевые дисциплины: от линейной алгебры и математического анализа до теории вероятностей, статистики и анализа временных рядов. Вы освоите методы оптимизации, градиентный спуск, работу с распределениями и многое другое, что составляет «скелет» современного Data Science.

Помимо теоретической базы, курс включает в себя полноценную программу по Machine Learning, где вы пройдете путь от введения в профессию до участия в хакатонах и соревнованиях на Kaggle. Вы изучите методы предобработки данных, регрессионные модели, кластеризацию, ансамбли деревьев, рекомендательные системы и оценку качества алгоритмов. Такой комплексный подход гарантирует, что на выходе вы получите не только теоретические знания, но и внушительное портфолио из решенных задач и практических проектов.

Особое внимание уделяется поддержке студентов. Обучение проходит в комфортном темпе, а наличие сообщества единомышленников позволяет обсуждать сложные темы, делиться опытом и находить ответы на самые каверзные вопросы. Вы никогда не останетесь один на один с трудностями: персональный ментор всегда готов прийти на помощь, помочь разобраться в тупиковых ситуациях и направить в нужное русло. Этот курс — ваш шанс систематизировать знания, закрыть пробелы в математике и стать специалистом, который понимает суть происходящих процессов, а не просто использует инструменты «черного ящика». Присоединяйтесь к нам, чтобы вывести свои навыки в Data Science на качественно новый уровень и уверенно чувствовать себя в решении задач любой сложности.

Программа обучения

Часть 1 Линейная алгебра

Изучаем вектора и виды матриц
Учимся проводить операции над матрицами
Определяем линейную зависимость с помощью матриц
Изучаем обратные, вырожденные и невырожденные матрицы
Изучаем системы линейных уравнений, собственные и комплексные числа
Осваиваем матричное и сингулярное разложение
Решаем задачи линейной зависимости с помощью матриц
Оптимизируем с помощью метода главных компонент
Закрепляем математические основы линейной регрессии Часть 2 Основы матанализа
Изучаем функции одной и многих переменных и производные
Осваиваем понятие градиента и градиентного спуска
Тренируемся в задачах оптимизации
Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига
Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации
Закрепляем математические основы градиентного спуска и имитации отжига Часть 3 Основы теории вероятности и статистики
Изучаем общие понятия описательной и математической статистики
Осваиваем комбинаторику
Изучаем основные типы распределений и корреляции
Разбираемся в теореме Байеса
Изучаем наивный байесовский классификатор
Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теории вероятности
Закрепляем математические основы классификации и логистической регрессии Часть 4 Временные ряды и прочие математические методы
Знакомимся с анализом временных рядов
Осваиваем более сложные типы регрессий
Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов
Закрепляем математические основы классических моделей машинного обучения Краткая программа курса по Machine Learning
Помощь наставника на протяжении обучения
Модуль 1 Введение в машинное обучение: Знакомимся с основными задачами и методами machine learning, изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом. Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 2 Методы предобработки данных: Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering. Решаем 60+ задач на закрепление темы
Модуль 3 Регрессия: Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии. Решаем 40+ задач на закрепление темы
Модуль 4 Кластеризация: Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML. Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 5 Tree-based алгоритмы: введение в деревья: Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии. Решаем 40+ задач на закрепление темы
Модуль 6 Tree-based алгоритмы: ансамбли: Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии. Решаем 40+ задач на закрепление темы. Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели
Модуль 7 Оценка качестваалгоритмов: Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения. Оцениваем качество нескольких моделей ML. Решаем 40+ задач на закрепление темы
Модуль 8 Временные ряды в машинном обучении: Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров. Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 9 Рекомендательные системы: Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели. Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 10 Финальный хакатон: Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на Kaggle

Складчина создана 28 апреля 2022 г. · описание обновлено 25 апреля 2026 г.

Теги курса

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Как получить курс?

Влада Администратор сайта

Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.

Финальный взнос будет ниже, чем 47 940 ₽?

Влада Администратор сайта

Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.

Как я могу ускорить сбор складчины и уменьшить взнос?

Влада Администратор сайта

Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.