up

Математика для анализа данных

Заложите фундамент для карьеры в Data Science.

Start date will be announced later
  • Additional education for children and adults

    level of education

  • Russian

    program language

  • 24 weeks

    program duration

  • about 6 hours per week

    needed to educate

  • Cost 17 000 Р

    for studying

Изучите математические основы анализа данных и машинного обучения и научитесь применять их на практике.

Обучения по курсам специализации проходит на платформе online.hse.ru. Предварительное знакомство с материалами и оплата специализации по ссылке.

About program

За каждой стандартной моделью и конструкцией в Data Science стоит математика. Если вы хотите работать с данными на серьезном уровне и понимать, как устроены методы машинного обучения, то знание математических основ вам просто необходимо. 

В этой специализации мы изучим широкий спектр математических инструментов и рассмотрим некоторые их приложения к анализу данных. Будут рассмотрены такие важные разделы математики, как дискретная математика, линейная алгебра, математический анализ и теория вероятностей. Материалы курсов разработаны с учетом современного состояния Data Science и покрывают все темы, необходимые для для дальнейшего развития в данном направлении. Чтобы сделать обучение более практико-ориентированным, мы сопровождаем лекции примерами и задачами, возникающими при реальной работе с данными, и показываем, как решать подобные задачи с помощью Python.

Format

Обучение проходит на внутренней платформе НИУ ВШЭ.

Курсы рекомендуется проходить в том порядке, в котором они представлены на платформе. Каждый из них в той или иной мере использует материал, изученный в  предыдущих курсах.

Помимо лекций и теоретических заданий, в специализацию включены также практические задания на Python и проекты, которые позволят слушателю применить полученные в предлагаемых курсах знания для решения задач, близких к анализу данных. Некоторые задания на программирование построены на реальных данных и дают представление о простых решениях прикладных задач. 

Requirements

  • Математика на уровне школьной программы, Основы программирования на Python
  • Study plan

    1. Дискретная математика: подсчеты, графы, случайные блуждания
    2. Линейная алгебра: от идеи к формуле
    3. Теория вероятностей и ее приложения
    4. Математический анализ для работы с данными

    Education results

    Вы научитесь: 

    • Работать с наиболее распространенными источниками данных
    • Уверенно работать с командной строкой в Linux
    • Разрабатывать и запускать алгоритмы на платформах Hadoop и Spark
    • Организовывать процесс разметки собранных данных

    Education directions

    Математические науки

    Подольский Владимир Владимирович

    Доктор физико-математических наук
    Position: Ведущий научный сотрудник Международной лаборатории теоретической информатики

    Демешев Борис Борисович

    Магистр
    Position: Старший преподаватель Департамента прикладной экономики, Факультет экономических наук

    Маевский Евгений Валерьевич

    Кандидат физико-математических наук
    Position: Доцент:Факультет компьютерных наук/Департамент больших данных и информационного поиска

    Промыслов Валентин Валерьевич


    Position: Академический руководитель образовательной программы "Компьютерные науки и анализ данных"

    Courses in program