Math for Data Science

магия
для
анализа данных

B R A I N S B U R G

Готовишься стать аналитиком

или работаешь им уже?

надежный математический фундамент - залог твоего успеха!

Готов погрузиться в мир точных расчётов?

Получить пробный урок

LET'S GO!

Ты работаешь аналитиком

и понимаешь что тебе не хватает

знаний для карьерного роста

Раньше ты имел дело только

с гуманитарными науками или программированием

Ты не знаком с математикой,

но планируешь стать аналитиком

Ты студент вуза

и получаешь некачественные знания

Вы увидите,

На более чем 300 задачах и видео уроках ты изучишь необходимую для работы с данными математику:

◾️производные

◾️регрессия

◾️корреляция

◾️распределения вероятностей, ◾️стат.анализ: p-value, Z Score и т.д.

И получишь уникальную возможность бесплатно заказывать новые задачи и видео уроки под собственные запросы

Ты познакомишься с наиболее частой практикой, которая встречается в анализе данных:

◾️расчёт траектории комет

◾️прогнозирования погоды

◾️задачи об оптимизации работы

службы доставки

◾️и многое дрегое

И сможешь выстроить индивидуальный план подготовки, а так же получать персональные рекомендации о дополнительной литературе

как математические формулы работают
с реальными событиями и как использовать
эти знания на практике при анализе данных

Индивидуальная консультация
с преподавателем

Узнай

План подготовки
под ваши запросы и знания

Мы представили сложную тему
через наглядные примеры

Формат пробного урока

Вот несколько примеров того,
как они выглядят:

Наш курс состоит
более чем из 130 уроков

Из раздела мат. анализа

Что такое корреляция

Как строится линейная регрессия

Что есть нормальное распределение

Как анализируются ошибки 1 и 2 рода

Из раздела мат. анализа

Из раздела теории вероятностей

Из раздела статистики

Нас часто спрашивают:

Что я получу, изучив курс?+

✅ понимание того, где и какая тема математики в задачах анализа данных применяется;

✅ важные навыки А/В тестированиия и работы с ошибками 1 и 2 родов;

✅ знания о байесовских вероятностях, Z-SCORE, видах распределений и других необходимых понятиях из теорвера;

✅ умение создавать графики аналитических процессов и алгоритмы их анализа;

✅ обязательное понимание основ регрессии (это когда по данным прошлого предсказывают будущее);

✅ возможность описывать сложные процессы простыми формулами, которые Вы научитесь разрабатывать сами;

✅ использовать статистику для анализа датасетов (выборок);

✅ и многое другое.

Могу ли я изучать профессию "Аналитик данных" без математического бэкграунда?+

Нет. Большинство курсов по аналитике данных не сосредоточены на математике. В них предполагается, что Вы уже владеете нужными знаниями.

Если Вы приступите к обучению или самой работе без предварительной подготовки, то столкнётесь с непреодолимыми трудностями.

Наша программа поможет Вам существенно облегчить вход в профессию, освоить актуальные методы анализа и даст уверенность в работе.

Если в курсе нет нужной мне темы, я могу её заказать?+

Конечно. Если Вам нужно изучить тему, которой нет в курсе, просто скажите об этом автору через наше сообщество во ВКонтакте или Telegram

Например: "Хочу узнать больше про двойные интегралы"

Команда учтет Ваш запрос, а так же запросы от других студентов и добавит новые уроки в курс. А если Ваш вопрос можно разобрать проще и без нового видео, Вам порекомендуют книги или статьи, где можно быстро найти ответы.

Будут ли в этом курсе представлены практические примеры для анализа данных?+

Да. Более того, кроме необходимых предварительных навыков, в третьем блоке Вы получите экзаменационную практику по анализу оптимальной рекламной кампании реального продукта.

На какой период останется доступ к материалам курса?+

Все видео материалы и практика остаются с Вами навсегда.

Какой уровень знаний в математике необходим для прохождения этого курса?+

Достаточно поверхностно помнить школьную математику. Но даже если Вы что-то забыли, не переживайте! В курсе есть всё, чтобы вспомнить нужное быстро и легко!

Как преподносится материал курса?+

Каждое занятие – видеоурок в едином стиле по авторской методике. После просмотра видео идут его краткие текстовые итоги, а после - Вы можете закрепить материал на практике.

Какова продолжительность курса?+

Курс можно пройти за 3-4 месяца, посвящая занятиям 8-10 часов в неделю.

Какова длительность видеоуроков?+

В среднем 12 минут. Это лучшее академическое время для освоения нужной темы.

Какие ресурсы будут доступны для поддержки студентов во время прохождения этого курса?+

Прямая связь с командой автора через ВКонтакте или Телеграм. Также на самих уроках Вы получите рекомендации по материалам для самостоятельного изучения