Прикладная математика и основы ML — это понимание, как работают модели: умение видеть не только результат, но и причины, по которым алгоритмы принимают решения. На курсе вы разберётесь в ключевых математических основах машинного обучения на практике — без сложной академической теории. Это фундамент, который усиливает ML-навык и помогает расти быстрее.
Узнай больше о профессии и сделай осознанный выбор
Программа разработана для разных уровней подготовки
Пошаговый процесс обучения от теории к практике
Видеолекции: 10 ед. Практические задания: 10 ед. Тесты: 10 ед. Итоговый проект: 1
28 академических часов. Из них: Видеолекции: 6,2 ак.ч. Практическая работа: 22 ак. ч.
Интенсив: 4–5 ч/день - 1 нед. Комфорт: 1-2 ч/день - 2–3 нед. Каждая тема рассчитана на ~2,5 ак.ч.
Глубокое понимание работы моделей ML и их улучшение для реальных бизнес-задач.
Общайтесь, закрепляйте знания и исправляйте ошибки. Дополнительно - заказ индивидуальных и групповых занятий, если возникли трудности. Сопровождение выпускников в реальных рабочих задачах.
Понимание математики, как инструмента для машинного обучения и применение на реальных ML - задачах.
Просмотр лекций, выполнение заданий и тестов, оформление итогового проекта. По завершении - сертификат и готовый проект для портфолио.
Начальные позиции: Data Analyst, Научный Сотрудник, Математик-программист
Получите конкретные навыки и знания по завершении программы
Поймёте, как работает математика в Data Science и ML и научитесь применять её на практике
Научитесь готовить данные для анализа, понимать, как строятся модели, и настраивать их для получения точных результатов
Освоите ключевые методы статистики, научитесь находить закономерности в данных и принимать обоснованные решения
Поймёте, как интерпретировать данные через графики и использовать их для объяснения результатов
Разберётесь в основе работы алгоритмов машинного обучения
Поймёте, как работают линейная регрессия и другие базовые модели, и сможете применять их на практике
Научитесь проверять, насколько хорошо работает модель, и понимать, где она даёт ошибки
Разберётесь, как модели обучаются и как улучшать их результаты
Структура программы и содержание модулей
После успешного завершения курса студент получает сертификат об обучении.
Опытные специалисты, которые помогут вам достичь цели
Получите доступ к программе, материалам и следующему шагу обучения в одном понятном действии.
Ответы на популярные вопросы о нашей платформе