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
Лекторы нудные, слушать возможно только в записи на скорости x2. Инфраструктуру для выполнения ДЗ не предоставляют, не понятно за что такая цена. Был оплаченный работодателем курс, внезапно обучающие материалы скрыли и просят оплатить полную стоимость. Если у них окажутся ваши контакты, то завалят письмами и звонками.
Источник: Яндекс.Отзывы
dmpinform
08.10.2021
10
Насыщенная программа с практическим подходом, то что нужно.
Очень понравилось, продуктивно и информативно. Много узнал и применил на практике из современной web разработки. Отдельное спасибо Сурену за супер-подачу материала с прикладным применением в большом объеме за одно занятие. Занятия Леонида Орлова по Django тоже были отличные, доступно и понятно, по урокам можно проект сделать, очень целостно и последовательно! По организации тоже на высоте! Обратная связь и проверка домашек без вопросов. Всё было круто! Всем спасибо)
Аким Гаменюк
