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Kurs „Mathematik für die Datenanalyse“ – Kurs 30.000 Rubel. von Yandex Workshop, Schulung 4 Monate, Datum 30. November 2023.
Verschiedenes / / December 02, 2023
In Vorstellungsgesprächen werden in der Regel Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie geprüft. Und Statistiken werden in der Arbeit verwendet: stat. Signifikanz, Verteilungen, Korrelation – all das verwenden wir regelmäßig. Aber um Statistiken gut zu verstehen, das heißt, sie nicht nur auswendig zu lernen, sondern tiefgreifend zu verstehen, muss man sie wissen und andere Bereiche der Mathematik: Kombinatorik, Wahrscheinlichkeitstheorie, lineare Algebra, Mathematik Analyse. Und wenn Sie daran interessiert sind, sich im Bereich maschinelles Lernen weiterzuentwickeln und immer neue Werkzeuge für sich selbst zu erlernen, dann werden Sie auf Linal und Matan definitiv nicht verzichten können. Dies ist die Basis, auf der alles aufgebaut ist.
Kostenlose Einführungslektion
Sie erfahren, welche Datenanalyse- und Data-Science-Tools die einzelnen Bereiche der Mathematik zum Verständnis benötigen. Auf der Plattform durchlaufen Sie eine kurze Interviewsimulation.
Lineare Algebra
Lernen Sie, Matrizen, Vektoren, Normen und Determinanten zu verwenden. Sie können Symbole lesen und mit Formeln arbeiten. Erfahren Sie, warum der Kosinusabstand zum Vergleichen von Texten verwendet wird. Sie werden die Funktionen der Verwendung der linearen Algebra in der Datenanalyse verstehen.
Mathematische Analyse
Funktionsfamilien und Eigenschaften verstehen. Lernen Sie die praktische Bedeutung von Ableitung und Integral. Sie werden den Gradientenabstiegsalgorithmus verstehen, der neuronalen Netzen und der Gradientenverstärkung zugrunde liegt.
Anwendungen der linearen Algebra in der Datenanalyse
Sie werden verstehen, wie lineare Regressions- und Singularwertzerlegungsmethoden funktionieren. Erfahren Sie, wie Eigenwerte mit PCA- und SVD-Matrixzerlegungen zusammenhängen und wie Sie diese berechnen. Lernen Sie, die Dimensionalität von Big Data zu reduzieren und zu visualisieren. Erfahren Sie, wie Sie die lineare Regression mithilfe des Gradientenabstiegs lösen und ein besseres Verständnis dafür gewinnen, wie ein neuronales Netzwerk lernt.
Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
Erfahren Sie, wie Entscheidungen auf der Grundlage statistischer Daten getroffen werden. Sie werden den Satz von Bayes und andere Formeln der Wahrscheinlichkeitstheorie verstehen. Erfahren Sie, was ein A/B-Test, ein Konfidenzintervall und ein Bootstrap sind.
Simulation des Mathematikteils des Interviews
In unserem Simulator durchlaufen Sie eine Simulation des mathematischen Teils eines Vorstellungsgesprächs für die Position eines Analysten oder Data Science-Spezialisten.
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