ya
Курсы обучения математике для анализа данных | ML | ВШЭ | Нижний Новгород - HiBrain

Математика для анализа данных

place
НИУ ВШЭ
calendar
по мере набора групп
cost
12000
duration
2 месяца

За 2 месяца ты узнаешь основные математические теории и понятия, которые помогут в работе с анализом данных и машинным обучением. Встретимся в оффлайне на базе НИУ ВШЭ. График занятий: будни с 18 до 21 и выходные с 9 до 12

Эксперты

Друзья HiBrain — ведущие IT-компании. Вместе с ними мы разрабатываем программы курсов, чтобы наши слушатели получили самые актуальные знания и навыки. Эксперты из компаний-партнёров помогают нам в подготовке практических кейсов и даже принимают экзамены у выпускников.

expert

Калягин Валерий Александрович

Ординарный профессор НИУ ВШЭ
Калягин Валерий Александрович
Ординарный профессор НИУ ВШЭ
skill

Для кого

Тебе подходит этот курс, если хочешь изучать высшую математику “с нуля” или освежить знания.

skill2

Навыки

Необходимо уверенно пользоваться интернетом, с легкостью регистрироваться на сайтах и сервисах и устанавливать на свой компьютер различные программы.

Содержание

1. Непрерывная оптимизация. Функции многих переменных. Условия экстремума. Выпуклые функции. Алгоритмы оптимизации выпуклых функций. Линейная оптимизация. Квадратичная оптимизация. Недифференцируемая оптимизация (non smouth optimization).

content

2. Линейная алгебра. Матрицы и векторы. Нормы матриц и векторов. Спектр матрицы. Спектральное разложение матрицы. Симметричные и ортогональные матрицы. Положительно определенные матрицы. SVD разложение.

content

3. Вероятность и статистика. Вероятностное пространство. Случайные величины. Распределения. Условные распределения. Условные математическое ожидание и дисперсия. Выборка. Функция правдоподобия.

content

4. Дискретная оптимизация. Проблема сложности задач дискретной оптимизации. Точные алгоритмы. Метод ветвей и границ. Эвристические алгоритмы. Жадные алгоритмы. Алгоритмы локального поиска. Алгоритмы инспирированные природой (генетические , колонии муравьев, рой пчел).

content
platform
Площадка проведения
adress