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Cours "Mathématiques pour l'analyse des données" - cours 30 000 roubles. de Yandex Workshop, formation 4 mois, date 30 novembre 2023.
Miscellanea / / December 02, 2023
Les entretiens testent généralement les connaissances en statistiques et en théorie des probabilités. Et les statistiques sont utilisées dans le travail: stat. signification, distributions, corrélation - nous utilisons tout cela périodiquement. Mais pour bien comprendre les statistiques, c'est-à-dire non seulement les mémoriser, mais les comprendre en profondeur, il faut savoir et autres domaines des mathématiques: combinatoire, théorie des probabilités, algèbre linéaire, mathématiques analyse. Et si vous souhaitez développer l'apprentissage automatique, maîtriser de plus en plus d'outils par vous-même, vous ne pourrez certainement pas vous passer de linal et de matan. C’est la base sur laquelle tout est construit.
Cours d'introduction gratuit
Vous apprendrez quels outils d'analyse de données et de science des données chaque section de mathématiques doit comprendre. Vous passerez par une courte simulation d’entretien sur la plateforme.
Algèbre linéaire
Apprenez à utiliser des matrices, des vecteurs, des normes, des déterminants. Vous serez capable de lire des symboles et d’utiliser des formules. Découvrez pourquoi la distance cosinusoïdale est utilisée pour comparer des textes. Vous comprendrez les caractéristiques de l'utilisation de l'algèbre linéaire dans l'analyse des données.
Analyse mathematique
Comprendre les familles de fonctions et les caractéristiques. Apprenez la signification pratique de la dérivée et de l’intégrale. Vous comprendrez l'algorithme de descente de gradient, qui sous-tend les réseaux de neurones et l'augmentation de gradient.
Applications de l'algèbre linéaire dans l'analyse des données
Vous comprendrez comment fonctionnent les méthodes de régression linéaire et de décomposition en valeurs singulières. Découvrez comment les valeurs propres sont liées aux décompositions matricielles PCA et SVD et apprenez à les calculer. Apprenez à réduire la dimensionnalité du Big Data et à le visualiser. Apprenez à résoudre la régression linéaire en utilisant la descente de gradient et comprenez mieux comment un réseau neuronal apprend.
Théorie des probabilités et statistiques
Découvrez comment les décisions sont prises sur la base de données statistiques. Vous comprendrez le théorème de Bayes et d'autres formules de la théorie des probabilités. Découvrez ce que sont un test A/B, un intervalle de confiance et un bootstrap.
Simulation de la partie mathématique de l'entretien
Vous passerez par une simulation de la partie mathématique d'un entretien pour le poste d'analyste ou de spécialiste de la Data Science dans notre simulateur.
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