Курс на Stepik
Обложка курса «Математика и Python для анализа данных» на Stepik
15 000 ₽

Математика и Python для анализа данных ★ 4.337

Открыть на
STEPIK.ORG

Первый курс программы «Машинное обучение и анализ данных». Этот курс мы сделали вводным. Он помогает решить две задачи: во-первых, освежить знания о базовых математических понятиях, которые нам понадобятся в программе. Во-вторых, получить базовые навыки работы с языком Python и специальными библиотеками для анализа данных.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Математика и Python для анализа данных»Учеников на курсе 1 327
Сертификаты, выданные на курсе «Математика и Python для анализа данных»Сертификатов выдано 603
Отзывы о курсе «Математика и Python для анализа данных»Отзывов получено 86
Рейтинг курса «Математика и Python для анализа данных»Рейтинг курса 4.337
Уроки в курсе «Математика и Python для анализа данных»Количество уроков 34
Тесты в курсе «Математика и Python для анализа данных»Количество квизов 137
Задачи с кодом в курсе «Математика и Python для анализа данных»Количество задач с кодом 4
Время прохождения курса «Математика и Python для анализа данных»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Математика и Python для анализа данных»Стоимость курса 15 000 ₽ —
Обновления курса «Математика и Python для анализа данных»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Математика и Python для анализа данных»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Математика и Python для анализа данных»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Математика и Python для анализа данных» 5 разделов Уроки в курсе «Математика и Python для анализа данных» 34 урока Тесты в курсе «Математика и Python для анализа данных» 137 тестов Задачи в курсе «Математика и Python для анализа данных» 4 задачи Время прохождения курса «Математика и Python для анализа данных» 36 ч. Последнее обновление курса «Математика и Python для анализа данных» обн. 2 года назад

Введение

6 уроков
1. Знакомство с курсом ↗
2. Python, уровень 0 ↗
3. Знакомство с синтаксисом Python ↗
4. Знакомство с синтаксисом Python. Часть 2 ↗
5. Производная и её применения ↗
6. Вебинар «Простые операции в Python, производная и предел...» ↗

Библиотеки Python и линейная алгебра

9 уроков
1. Библиотеки NumPy, Matplotlib, SciPy, Pandas ↗
2. Библиотеки NumPy, Matplotlib, SciPy, Pandas. Часть 2 ↗
3. Линейная алгебра. Векторы ↗
4. Линейная алгебра. Векторы. Часть 2 ↗
5. Линейная алгебра. Матрицы ↗
6. Линейная алгебра. Матрицы. Часть 2 ↗
7. Вебинар «Удивительные числа» ↗
8. Вебинар «Линейная зависимость векторов» ↗
9. Вебинар «Основы работы с Matplotlib (построение графиков)» ↗

Оптимизация и матричные разложения

7 уроков
1. Градиент и оптимизация гладких функций ↗
2. Оптимизация негладких функций ↗
3. Матричные разложения ↗
4. Вебинар «Спектральное и сингулярное разложение матриц» ↗
5. Вебинар «Зачем может быть нужен минимум функции...» ↗
6. Вебинар «Кошачья задача - суть и хитрые приёмы» ↗
7. Вебинар «Частные производные, градиент, построение 3D графиков.. ↗

Случайность

10 уроков
1. Вероятность и случайные величины ↗
2. Вероятность и матричные величины. Часть 2 ↗
3. Статистики ↗
4. Статистики. Часть 2 ↗
5. Вебинар «Теория вероятности - основы и примеры задач» ↗
6. Вебинар «Основные ошибки и проблемы задания на проверку ЦПТ» ↗
7. Вебинар «Основы ООП в Python» ↗
8. Вебинар «Работа в DS и специализация - подводные камни...» ↗
9. Бонусный урок ↗
10. Ваши впечатления о курсе ↗

Дополнительные задания

2 урока
1. Тест ↗
2. Задание на взаимную оценку ↗