Курсы - Математика и IT образование

Курс состоит из 10 уроков:1. Основы работы в Excel Учимся писать первые формулы и работать с таблицами данных и математическими функциями2. Поиск данных и логика Используем ВПР для связывания данных, разбираем логические функции и учимся комбинировать несколько функций в одной.3. Работа с текстом и датой Используем функции для работы с датой и текстовыми функциями.4. Фильтры, сортировка, условное форматирование Сортируем строки разными способами, фильтруем данные и автоматически подкрашиваем ячейки с помощью условного форматирования.5. Сводные таблицы Готовим удобные и понятные отчеты с помощью сводных таблиц. Учимся группировать данные, встраивать формулы и переменные, создавать автоматические отчеты.6. Диаграммы и графики Визуализируем данные с помощью диаграмм и графиков. Разбираемся, как редактировать все элементы диаграммы: легенду, оси, подписи и метки данных.7. Основы Google Sheets Работаем с Google Таблицами, учимся использовать в них привычные функции из Excel и строим сводные таблицы.8. Продвинутая работа с Google Sheets Импортируем данные в Google Таблицы из внешних источников: другие Google-таблицы, веб-сайты, RSS-ленты. Визуализируем данные с помощью диаграмм и графиков.9. Обзор популярных плагинов Разбор семантики плагином SEO-Excel. Морфология, генерирование, выдача, парсинг. Учимся создание SiteMap, MindMPap.10. Применние Exel в работе SEO-специалиста Узнаем, как использовать каждую из функций в работе SEO-специалиста.

Введение в теорию вероятностей и математическую статистику

Вы научитесь применять математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику для задач анализа данных и машинного обучения.Вы разберетесь, как устроены разные модели и методы анализа, и сможете их правильно выбирать, улучшать и адаптировать.К концу курса вы будете уверенно владеть математическим аппаратом, который необходим, чтобы подняться на уровень специалиста Middle+ в Data Science.
Карта курсов направления Data Science в OTUS
Для кого этот курс?
Для тех, кто хочет построить карьеру в Data Science.Для обучения достаточно школьных знаний.
Как использовать математику в Data Science?
Data Science построен на математических принципах. Без владения линейной алгеброй, математическим анализом и теорией вероятностей невозможно выявить закономерности в больших массивах данных. Если вы хотите стать Middle-специалистом, то без уверенного знания математической базы не обойтись! Именно такие профессионалы получают интересные задачи и высокие зарплаты — в среднем 180 тыс. рублей по данным из открытых источников на октябрь 2021 г.На курсе, помимо теоретической подготовки, вы будете заниматься проверкой статистических гипотез, исследованием признаков, научимся методам снижения размерности данных.В практической части курса будем строить рекомендательные системы, проводить А/Б тестирования и решать разнообразные задачи регрессии.Что важно освоить:• основы линейной алгебры: линейные комбинации, зависимость и независимость, векторные точки и произведение, матричные преобразования и матричное умножение,• математический анализ;• математическую статистику;• теорию вероятностей;• обратные функции;• обработку математических выражений и статических данных, инструменты визуализации.
Как организована практика?

Интересные домашние задания, где придется самостоятельно находить решения без шаблонов и образцов

Каждую тему ведет преподаватель, который использует этот инструмент в работе. Он дополняет теорию личным опытом, разбирая проблемы и бизнес-кейсы

Для начала обучения не нужен Pytho

Занятия в формате живых вебинаров, а мы умеем увлекать и объяснять. Вы все поймете и полюбите математику!

Повторим с вами необходимые области математики: теорию информации, теорию вероятности, линейную алгебру и основы анализа.
Изучим основные библиотеки и фреймворки для машинного обучения работы с нейронными сетями: от NumPy до TensorFlow.
Решим классические задачи глубокого обучения по всем основным направлениям: "Компьютерное зрение", "Обработка естественных языков", "Обучение с подкреплением", "Генеративные сети".

После прохождения курса вы:

Сможете пройти собеседование на должность Junior Deep Learning Engineer;
Научитесь решать задачи машинного обучения с помощью нейронных сетей, такие как: генерация рукописных цифр, самообучающийся бот для игры в крестики-нолики, классификация изображений и т. д.;
Будете знать теорию, необходимую для прохождения продвинутых курсов.

Карта курсов направления Data Science в OTUS

Научитесь работать с нейронными сетями с использованием фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras

Изучите теорию и практику по таким важным направлениям Deep Learning, как Computer Vision, NLP, обучение с подкреплением

Самый современный материал про глубокое обучение

Программа подготовлена признанным экспертом по глубокому обучению

В рамках этого курса мы поможем вам подготовить свою IT функцию к тем вызовам которые поставит перед вами бизнеса. Мы вместе разберёмся с местом и важностью цифровой трансформации в современном мире. Проведём анализ и поймём какая трансформация и для каких целей нужна в вашей компании. Построим стратегию по внедрению трансформации и, что важно, построим стратегию по изменению IT функции таким образом чтобы соответствовать целям и задачам трансформации., Подготовим инфраструктуру и подготовимся к внедрению цифровой трансформации. Научимся считать эффекты трансформации, обсудим как вовлечь коллег в трансформацию, как работать с их сопротивлением. К окончанию курса вы будете иметь готовый план трансформации в своей компании и будете готовы к её реализации.

Цели курса:

Дать понимание места и важности цифровой трансформации в современном мире
Дать необходимые знания и подготовить всё для проведения цифровой трансформации в свой компании
Дать разносторонние кейсы позволяющие взглянуть на ЦТ под разными углами зрения

Кому подойдет курс:

Руководитель IT отдела
Руководителям направлений в средних и крупных компаниях
-level менеджерам
Руководителям проектов внедрения в компаниях-интеграторах
Руководителям проектов в консалтинговых компаниях

По итогу курса студенты будут:

Иметь разработанный план цифровой трансформации
Применять инструментарий для цифровизации процессов в компании
Понимать бизнес составляющую в цифровой трансформации. Избегать цифровизации ради цифровизации
Уметь строить многоуровневые карты процессов в компании. Оценивать эффективность трансформации в той или иной части бизнес процессов
Оценивать риски внедрения цифровых продуктов
Производить внедрение цифровых технологий в бизнес процессы

Практика на курсе
На курсе с каждым модулем вы пройдете по всем этапам цифровой трансформации начиная с анализа ситуации и заканчивая измерением эффектов. По каждому этапу у вас будут домашние задания, которые будут проверять опытные эксперты в отрасли и по итогам каждого модуля вы будете сдавать проработанный этап перед остальными студентами и преподавателем на воркшопе и получать обратную связь.
По итогам всех домашних заданий будет проектная где вы суммируете всю работу за курс и подготовите все необходимое к цифровой трансформации.

За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.

Вы научитесь решать задачи бизнеса с помощью данных. Сначала получите необходимую подготовку подтянете математику и статистику, а затем изучите SQL, Python, Power BI и через год станете дата-аналитиком.

Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.

Курс «Математика и Machine Learning для Data Science» ★ Онлайн-обучение специалистов в области Machine Learning. Запишитесь на курс прямо сейчас и получите скидку до 50%!

Научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных и научитесь реализовывать это языке Python.