Слив Курса Подготовка к собеседованию в Data Science

[Megan]

Подготовка к собеседованию в Data Science
Подготовка к собеседованию на Data Science позиции с упором на математику. Алгоритмы ML, теория вероятностей, математическая статистика, линейная алгебра и математический анализ от преподавателей из ведущих университетов (МГУ, Физтех и ВШЭ)

Ближайший старт: 24 марта

2900₽ в неделю

Программа курса

Программа по Алгебре
1 неделя
Комплексные числа и многочлены.

2 неделя
Линейная зависимость векторов. Базис и размерность векторного пространства. Системы
линейных уравнений. Ранг матрицы.

3 неделя
Операции над матрицами. Линейные отображения их задание матрицами. Ядро и образ линейного отображения.

4 неделя
Определители матриц, их свойства и методы вычисления.

5 неделя
Спектральная теория: собственные векторы и значения, диагонализируемость.

6 неделя
Билинейные и квадратичные формы. Приведение квадратичной формы к диагональному виду. Закон инерции. Критерий Сильвестра.

7 неделя
Геометрия евклидовых пространств. Ортогонализация Грама–Шмидта.

8 неделя
Самосопряжённые и ортогональные операторы и матрицы, их канонический вид

Программа по Математическому анализу

1 неделя
Основы теории множеств. Предел числовых последовательностей.

2 неделя
Числовые ряды.

3 неделя
Предел функции. Непрерывность.

4 неделя
Дифференцируемость.

5 неделя
Интегрирование функций одной переменной.

6 неделя
Функции многих переменных.

7 неделя
Дифференциальное исчисления функций многих переменных.

8 неделя
Основные теоремы дифференциального исчисления.

9 неделя
Кратные интегралы.

10 неделя
Несобственные интегралы. Критерии сходимости.

Программа по Теории вероятностей

1 неделя
Классическая вероятность. Комбинаторика. "Карты, кости, два слона"

2 неделя
Условная вероятность. Формулы полной вероятности Теорема Байеса.

3 неделя
Математическое ожидание дискретных случайных величин.

4 неделя
Геометрические вероятности.

5 неделя
Случайные величины. Распределение случайных величин.

6 неделя
Математическое ожидание непрерывных случайных величин.

7 неделя
Случайные векторы.

8 неделя
Простейшее случайное блуждание. Предельные теоремы.

Программа по Математической статистике

1 неделя
Выборочное пространство, выборка и выборочное распределение. Виды статистик.

2 неделя
Оценки и их свойства.

3 неделя
Метод моментов и метод максимального правдоподобия.

4 неделя
Эффективные оценки. Доверительные интервалы.

5 неделя
Визуальные методы анализа. Основы проверки гипотез.

6 неделя
Критерий Вальда, критерии, основанные на нормальности данных, корреляционный анализ.

7 неделя
Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов.

8 неделя
Проверка гипотез о параметрах регрессионной модели.

Программа по Алгоритмам машинного обучения

1 неделя
Основные задачи и инструменты машинного обучения

2 неделя
Кластеризация: метрики и алгоритмы

3 неделя
SVD, рекомендательная модель

4 неделя
Линейная регрессия

5 неделя
Логистическая регрессия, обобщенная линейная модель

6 неделя
Переобучение: признаки, причины, методы устранения. Регуляризация

7 неделя
Решающие деревья для регрессии и классификации

8 неделя
Ансамбли алгоритмов

Продажник: shadhelper.com/ds_interview

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться