Чему вы научитесь
- Понимать основные понятия прикладной статистики и типы данных
- Анализировать выборки и вычислять основные статистические показатели
- Работать с распределениями данных и интерпретировать статистические результаты
- Строить доверительные интервалы и проводить проверку статистических гипотез
- Понимать базовые понятия теории вероятностей: события и вероятностное пространство
- Применять формулы сложения и умножения вероятностей
- Работать с условной вероятностью и формулой Байеса
- Вычислять математическое ожидание, дисперсию и анализировать вероятностные распределения
- Понимать основные понятия математического анализа: отображения, функции и их свойства
- Работать с числовыми множествами и разбираться в аксиоматике действительных чисел
- Анализировать свойства функций и классифицировать их по различным признакам
- Понимать понятия супремума, инфимума и ограниченности множеств
- Работать с числовыми последовательностями и анализировать их поведение
- Понимать строгие определения предела последовательности и функции
- Вычислять пределы функций с использованием основных правил и приёмов
- Применять правило Лопиталя и сравнивать скорости роста функций
- Вычислять производные функций различной сложности
- Использовать производные для исследования функций и анализа их поведения
- Находить экстремумы и интервалы монотонности функций
- Применять теоремы Ферма, Ролля, Лагранжа и формулу Тейлора при решении за
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Базовые знания школьной математики
Преподаватели курса
466
Как проходит обучение
Обучение строится на коротких текстовых лекциях, которые объясняют ключевые математические концепции просто, ясно и без лишней воды
Каждая лекция сопровождается сотнями интерактивных заданий и тестов, которые мгновенно проверяют ваши решения и дают обратную связь
Задания основаны на реальных задачах анализа данных и практических кейсах Data Science, что позволяет сразу применять теорию на практике
Обучение идёт по принципу от простого к сложному: сначала фундаментальные понятия, затем сложные задачи и их практическое применение
Вы получаете вечный доступ ко всем материалам и заданиям — можно возвращаться и повторять темы в любое время
Поддержка преподавателя всегда доступна: задавайте вопросы и получайте подробные разъяснения
Курс развивает логическое мышление, аналитические навыки и умение решать комплексные задачи, необходимые для Data Science, аналитики и машинного обучения
Что вы получите
- Навыки фундаментального математического анализа, необходимых для работы с данными и построения моделей Data Science
- Возможность сразу применять теорию на практике через интерактивные задания и тесты
- Доступ к вечным материалам курса, чтобы возвращаться и повторять темы в любое время
- Поддержку преподавателя — задавайте вопросы и получайте развернутые ответы
- Сертификаты Stepik по каждому курсу для подтверждения ваших навыков
- Проекты и кейсы для добавления в портфолио аналитика или Data Scientist
- Подготовку к экзаменам, собеседованиям и практическим задачам по Data Science
- Развитие аналитического мышления, системного подхода и умения решать комплексные математические задачи