Главная » Наука и технологии » Учиться никогда не поздно: математика как входной билет в Data Science
Дата публикации: 28.07.2020
Просмотров: 33



Учиться никогда не поздно: математика как входной билет в Data Science


Data Science — одна из самых перспективных и прибыльных IT-сфер. Однако её изучение требует серьёзной предварительной подготовки — прежде всего стоит углубить знания по математике. В онлайн-школе OTUS разработаны курсы «Математика для Data Science», которые дают не только теоретическую базу, но и практические инструменты для работы в этом направлении. Занятия имеют два уровня сложности: стартовать можно как со школьным багажом, так и с уровнем технического вуза.

Учиться никогда не поздно

Математика: инструкция по применению в Data Science

«Все науки стремятся к математике», сказал как-то Джордж Сантаяна. Но как именно она применима к анализу данных и какой пласт работы затрагивает в нашем случае? Во-первых, математика помогает калибровать модели, чтобы построить аппарат оптимизации и исключать возможные ошибки в расчётах. Во-вторых, для работы с данными необходимо умело ими «жонглировать» в многомерных пространствах. Наконец, математика нужна при работе с моделями линейных регрессий. Скажем, у вас есть несколько переменных, и вам необходимо настроить взаимосвязи между ними. К чему обратимся? Однозначно, к царице точных наук. В Data Science такие знания позволяют с начальных позиций совершить качественный скачок до уровня Middle и значительно повысить свой доход от любимого дела.

Необходимая база

Программа «Математика для Data Science. Базовый курс» предназначена для тех, кто никогда не сталкивался ни с высшей математикой, ни с анализом данных. Для поступления достаточно знать алгебру на школьном уровне. На занятиях будут с азов разбираться все термины, функции и формулы, чтобы сформировать крепкий фундамент для полноценного начала карьеры.

Программа включает в себя занятия по нескольким разделам: математический анализ, линейная алгебра, теория вероятности и статистика в контексте различных задач Data Science. Изучение этих областей поможет понять устройство моделей и грамотно ими оперировать. Для повышения эффективности в курс включены челленджи и домашние задания. Каждую тему ведёт практикующий преподаватель, который дополняет курс личным опытом, разбирая различные проблемы и бизнес-кейсы.

Старт курса назначен на 30 июля. Продлится он 4 месяца, занятия проводятся по 2 раза в неделю. Для вступления в ряды обучающихся необходимо пройти тестирование (длится не более 20 минут).

Учиться никогда не поздно

Следующий уровень

Если вы уже использовали свои математические знания в решении рабочих задач или имеете университетскую базу, но не чувствуете уверенности в своих навыках, то вам подойдёт «Математика для Data Science. Продвинутый курс».

Что предстоит узнать? В фокусе занятий — более конкретные методы анализа данных, разбор архитектуры моделей и решение нетривиальных рабочих задач. Теоретическая часть включает, например, способы проверки статистических гипотез, изучение методов снижения размерности данных. В качестве практики вам предстоит заняться построением рекомендательных систем, А/Б тестированием, решением задачи регрессии и многим другим, имеющим непосредственное применение в работе.

Продвинутый курс стартует 31 июля. Он также подразумевает 4 месяца тренировок по 2 раза в неделю. Для начала надо пройти тестирование (рассчитано на 45 минут), которое, кроме прочего, поможет точно понять, стоит ли браться за базовый уровень или сразу взять программу посложнее.

Пройти тестирование