TOP Matematyka dla Data Science dla początkujących od podstaw

Analiza danych obejmuje szeroką gamę podejść i metod gromadzenia, przetwarzania, analizowania i wizualizacji zbiorów danych dowolnej wielkości. Oddzielnym, istotnym praktycznie obszarem tej nauki jest praca z big data z wykorzystaniem nowych zasad modelowanie matematyczne i obliczeniowe, gdy klasyczne metody przestają działać ze względu na ich niemożność skalowanie. Celem kursu jest pomoc studentom w opanowaniu podstaw danego obszaru tematycznego poprzez sformułowanie i rozwiązywanie typowych problemów, jakie badacz danych może napotkać w swojej pracy praca. Aby nauczyć studenta rozwiązywania takich problemów, autorzy kursu przekazują mu niezbędne minimum teoretyczne i pokazują, jak wykorzystać bazę narzędziową w praktyce.

Tutaj jest trudno, ale ciekawie. Badanie trwa 8 miesięcy. Dużo teorii, jeszcze więcej praktyki, ludzi i metodologii – wszystko po to, abyście opanowali zawód specjalisty Data Science.

4,6

23 recenzja

Program licencjacki w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego. Zostań poszukiwanym informatykiem, zdobądź dyplom państwowej uczelni i zmieniaj świat za pomocą zaawansowanych technologii. Studiuj stacjonarnie i niestacjonarnie online: słuchaj wykładów i ukończ sesję bez wychodzenia z domu. Na zakończenie szkolenia otrzymasz państwowy tytuł licencjata wydany przez RANEPA.

Opanuj od podstaw najbardziej poszukiwany zawód analityki danych. Jeszcze w trakcie studiów zdobędziesz wszystkie niezbędne umiejętności z zakresu programowania, matematyki i uczenia maszynowego, aby szybko rozpocząć pracę w zawodzie.

Szkolenie. Kurs online „Matematyka dla analizy danych” wprowadzi Cię w niezbędny materiał z analizy matematycznej, algebra liniowa, teoria prawdopodobieństwa i matematyka dyskretna dla pełnego zrozumienia i umiejętności rozwiązywania problemów analitycznych dane. Celem zajęć jest także rozwijanie myślenia matematycznego, co jest istotne we współczesnej informatyce w ogóle, a w szczególności w analizie danych.

Na tym kursie poznasz kombinatorykę i podstawowe narzędzia do rozwiązywania problemów kombinatorycznych. Wiedza ta przyda się, jeśli zostaniesz inżynierem oprogramowania, zajmiesz się analityką danych lub zdecydujesz się na naukę programowania na poziomie zaawansowanym. Kombinatoryka pomaga programistom głębiej zrozumieć matematykę, spojrzeć na algorytmy z innej perspektywy i myśleć w nowy sposób. Ten kurs jest odpowiedni dla osób kontynuujących naukę matematyki dyskretnej. Aby ułatwić naukę, zalecamy wcześniejsze uczestnictwo w kursach „Wprowadzenie do logiki matematycznej” i „Teorii mnogości”.

Odświeżysz swoją wiedzę matematyczną, poznasz podstawowe wzory i funkcje oraz zrozumiesz podstawy działania maszyn szkolenia i możesz rozpocząć karierę w Data Science – takich specjalistów szukają firmy IT na całym świecie.

Nauczysz się rozwiązywać problemy biznesowe za pomocą danych. Najpierw zdobądź niezbędne szkolenia, udoskonal swoją matematykę i statystykę, a następnie studiuj SQL, Python, Power BI, a za rok zostaniesz analitykiem danych.

Tym, którzy mają doświadczenie w IT, ale nie mają mocnych podstaw matematycznych, alternatywna ścieżka pomoże im zdobyć brakującą wiedzę z matematyki i dołączyć do jednego z pozostałych czterech obszarów.