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!
Неплохой курс. Помог освежить знания по математике, заполнить пробелы и попрактиковаться в практическом применении знаний для решения задач машинного обучения.
Из недостатков могу выделить сумбур в организации домашних заданий. Я выполнил все ДЗ, которые были заданы, но при этом оказывается есть еще одно. Где его искать я так и не понял, просмотрел свой кабинет несколько раз. Нет возможности в одном месте посмотреть все ДЗ и проконтролировать процесс.
03.02.2021
Хочется поблагодарить преподавателей курса за то, что позволили достаточно быстро вспомнить основные разделы математики, специфичные именно для области Data Science. Особенно приятными и, я бы даже сказал, познавательными были лекции Петра Лукьянченко с экскурсами в историю математики и рассказами о роли великих математиков в разработке основ разделов современного здания этой области знания, Сергея Жесткова с его очень удачными примерами, помогающими значительно проще сформировать представление о весьма абстрактных на первый взгляд понятиях мира линейной алгебры, и конечно же Дмитрия Музалевского, продемонстрировавшего массу уместных примеров из своей богатой практики. Отмечу, что курс я проходил именно для того, чтобы вспомнить большую часть тем, при этом понимая, что напрямую не имел дела с такими задачами уже более 15 лет. Поэтому мог бы рекомендовать курс тем, кто уже знаком с материалом на базовом уровне, и хочет также освежить или углубить свои знания. Материал упакован достаточно плотно, курс весьма насыщенный, домашних заданий много, поэтому возможности расслабляться не представится. Однако те, кто пройдут это испытание, смогут почувствовать себя гораздо увереннее и открыть перед собой новые горизонты как карьерного, так и личностного роста. Оно того стоит)
07.02.2021
Курс полезный и последовательный. Есть небольшие шероховатости в виде задержек начала лекций минут на 10-15 и порядка начальных лекций, но, в общем, мне понравилось. Рекомендую всем, кому надо вспомнить-подтянуть математику. Александр Горяинов is da BOMB!
08.04.2021
Отличный курс. Все доступно и понятно.
Есть одно пожелание для такого вида курсов: думаю, что если привлекать именно преподавателей именно пофильных ВУЗов это повысит их ценность для слушателей.
04.06.2021
Хороший курс, позволяет подтянуть математическую базу.
Преподаватели отзывчивые, на вопросы отвечают, доп материалы предоставляют.
Хорошие домашние задания, которые позволяют закрепить теоретический материал практикой.
Из пожеланий, возможно стоит немного увеличить количество занятий - в первых лекциях материал дается плотно и немного сумбурно.
Рекомендую проходить курс тем, кто прочитав оглавление видит для себя новые темы - некоторые темы изучить самостоятельно довольно сложно, когда не знаешь ни названий методов, ни преобразований, какими они решаются, даже не понимаешь, что гуглить.
11.06.2021
Курс позволил не только структурировать имевшиеся ранее разрозненные знания в области машинного обучения, но и получить новые, что дало исчерпывающий взгляд на эту область информационных технологий.
Преподаватели отзывчивы и компетентны, информация чёткая, структурированная, исчерпывающая.
26.10.2021
ОЖИДАЕМО и ОЧЕНЬ доволен. Многое зависит от уровня, навыков и мотивации самого студента.
В общих чертах ОЖИДАЕМО и ОЧЕНЬ доволен. Есть нюансы. 1. Жалею, что не делал домашку. (Было бы полезнее и приятнее в плане порядка). Я тянул параллельно вопрос по реализации фронтенда и не хотел отвлекаться от главной идеи: То, что я сдал как диплом - бэкенд). 2. Как я и предполагал, материала так много, что некоторые части обидно быстро "пролетали". (Когда оплачивал курс уже был настроен на то, что нужно будет быстрее ориентироваться и хватать темы самостоятельно... Не всё успел). Nest.js получился очень "обломной" темой. С ним можно было бы (на мой взгляд) поработать бережнее. Я бы без всякого сожаления выбросил ряд несколько тем в пользу Nest.js. Да и на его фоне можно было бы вернуться к некоторым темам, пользуясь мощью Nest-а (быстро добавил модуль и вперёд...) Скорее всего я не прав в том смысле, что тогда Nest закрыл бы собой "низкоуровневую механику"... 3. Положительно также то, что у меня нет возможности работать в команде. Здесь получилось посмотреть на живой код, пообщаться.
Минусы: Всё в очень быстром темпе. Понимал это при оплате курса. Но можно доработать. Часть лекций я бы убрал...
Источник: otzovik.com
immon4ik
04.06.2020
10
Хороший курс. Удобная платформа обучения.
Я работаю администратором сервисов, плюс занимаюсь внедрением devops практик в частные коммерческие проекты.Курс «DevOps практики и инструменты» подходил мне по направлению деятельности и хотелось проверить свои знания.Самим курсом очень доволен.Интересные преподаватели, удобная платформа обучения, много модулей. Для полноценной погружения всем рекомендую выполнять все задания со *.
Плюсы: Очень понравилось обилие практических занятий. Получилось саккумулировать разрозненные знания в единую концепцию. Помогло расширить пул инструментов для выполнения рабочей деятельности.
Минусы: Скорость актуализации методических материалов, в частности перед каждым потоком курса учитывать актуальную версию рассматриваемых инструментов.
Аким Гаменюк
