Чему вы научитесь
- Понимать математическую основу алгоритмов Machine Learning
- Анализировать данные и выявлять закономерности
- Проводить разведочный анализ данных (EDA)
- Визуализировать данные и интерпретировать результаты
- Применять статистические методы для анализа и проверки гипотез
- Использовать теорию вероятностей при решении задач
- Подготавливать данные для построения моделей
- Работать с Python-инструментами для анализа данных
- Сравнивать модели и оценивать их качество
- Интерпретировать результаты моделей и делать выводы
- Связывать математическую теорию с практикой Machine Learning
О курсе
Фундаментальная программа для старта в Data Science: вы изучите статистику, теорию вероятностей, анализ данных и Machine Learning. Поймёте, как работают модели «изнутри», и научитесь применять математику на практике.
Для кого этот курс
Начинающие, которые хотят войти в Data Science с нуля
Студенты технических и IT-направлений
Специалисты, переходящие в Machine Learning
Все, кто хочет понимать, как работают модели, а не просто использовать их
Начальные требования
Базовые знания Python (переменные, циклы, функции)
Понимание основ программирования
Готовность изучать математику и работать с данными
Преподаватели курса
411
Как проходит обучение
Теоретические блоки с понятными объяснениями
Практические задания после каждой темы
Работа с реальными датасетами
Визуализация и анализ результатов
Постепенное усложнение материала
Закрепление знаний через практику
Что вы получите
- Фундаментальные знания в Data Science и Machine Learning
- Понимание статистики и теории вероятностей
- Практические навыки анализа и обработки данных
- Умение применять математику в ML-задачах
- Опыт работы с реальными данными
- Уверенность в решении аналитических задач
- Базу для дальнейшего роста в Data Science
- Сертификаты по каждому курсу программы
Нагрузка
4-5 часов в неделю