Чему вы научитесь
- Работать с векторами: выполнять операции, вычислять нормы, углы и проекции
- Понимать матрицы как линейные преобразования и применять операции с ними
- Решать системы линейных уравнений методом Гаусса и анализировать количество решений
- Определять линейную независимость, строить базисы и понимать размерность пространств
- Применять ортогональные проекции и метод наименьших квадратов
- Понимать математическую основу линейной регрессии
- Представлять данные в виде матриц и применять методы линейной алгебры в ML-задачах
- Понимать идею SVD-разложения и его применение
- Решать типовые задачи по линейной алгебре на технических собеседованиях
О курсе
Практический курс по линейной алгебре для подготовки к техническим собеседованиям. Вы разберёте ключевые математические концепции, научитесь решать типовые задачи из IT, анализа данных и машинного обучения, а также уверенно объяснять свои решения на интервью.
Для кого этот курс
Разработчики, готовящиеся к техническим собеседованиям в IT-компаниях
Начинающие специалисты по Data Science и Machine Learning, которым нужна математическая база
Аналитики данных, работающие с моделями и алгоритмами
Студенты технических специальностей, которым нужно систематизировать знания по линейной алгебре
Кандидаты на стажировки и позиции Junior/Middle, где проверяют математическую подготовку
Начальные требования
Знание школьной алгебры
Умение работать с уравнениями и преобразовывать математические выражения
Преподаватели курса
549
Как проходит обучение
Обучение построено вокруг последовательного изучения ключевых тем линейной алгебры.
Каждый раздел включает объяснение теории, разбор геометрического смысла и практические задачи.
После изучения базовых объектов курса вы переходите к прикладным темам.
Что вы получите
- Понимание линейной алгебры, необходимой для работы в IT и Data Science
- Навык решения задач, которые встречаются на технических собеседованиях
- Практическое понимание связи математики с машинным обучением
- Умение объяснять математические концепции и ход решения задач
- Систематизированную базу для дальнейшего изучения ML и анализа данных
- Сертификат о прохождении курса
Нагрузка
4-5 часов в неделю