×Закрыть

Курс «Теория вероятностей для Data Science»

Состоялось
11 декабря (вторник)
Место
Киев, ул. Воздвиженская, 34А, Projector
Стоимость
7000 грн

Интенсивный курс по изучению теории вероятностей и ее применении в Data Science. 1 месяц, 2 раза в неделю.

Развитие теории вероятностей обязано игровому бизнесу. Поиск оптимальных игровых стратегий, максимизирующих выигрыш, превратился в отдельный раздел математики. Он позволяет моделировать случайные процессы, иметь дело с неопределенностями, работать с данными, в которых присутствует шум и т.д. Сейчас же теория вероятностей — это важнейший раздел математики, основа современной экономики и регулирования любой деятельности.

На этом курсе мы вспомним и научимся применять математические модели к случайным явлениям и не боятся процессов, имеющих стохастический характер. Овладеем основными подходами и научимся анализировать случайные величины.

Курс построен на прикладных задачах и интересных примерах, которые станут хорошим толчком в освоении Data Science.

7 000 грн. Интенсивный курс длится 1 месяц
9 занятий. 2 раза в неделю, по вторникам и пятницам с 19:30 до 21:30
14 мест. Мы уделяем внимание каждому студенту курса. Поэтому количество мест ограничено

Ян Цыбулькин

Co-founder Bldbox, Cloudozer, Symica. Выпускник факультета управления и прикладной математики Московского Физико-Технического Института. LinkedIn, Facebook

Кому будет полезно

— Программистам, желающим заполнить существующие пробелы в знаниях и подтянуть математику;

— Выпускникам курса Линейная алгебра для Data Science в Projector;

— Начинающим разработчикам, которые хотят получить крепкий фундамент для изучения Data Science и Machine Learning.

Необходимый уровень для поступления на курс — уверенное владение математикой на школьном уровне. Знание языков программирования не обязательно.

Для обучения вам понадобится собственный ноутбук и время на выполнение домашних заданий.

Программа курса

Как всегда в Проджекторе, курс построен на практике. Разберем базовые прикладные задачи на реальных примерах. 1 месяц, 9 занятий.

  1. Введение. Основные понятия и аксиомы.
  2. Математические основы: множества, последовательности, пределы.
  3. Перестановки, выборки и комбинации.
  4. Условные вероятности, независимость.
  5. Байесовские сети.
  6. Случайные величины.
  7. Распределение случайных величин.
  8. Двумерные случайные величины.
  9. Анализ двумерных случайных величин.

Зарегистрироваться

Google Calendar iCal
LinkedIn

1 комментарий

Подписаться на комментарииОтписаться от комментариев Комментарии могут оставлять только пользователи с подтвержденными аккаунтами.

Там в тексте пропощен мягкий знак — «не боятЬся».
Иначе не понятно, кто они — те, кто «не боятся» :)

Подписаться на комментарии