TOP matemātikas kursi ar sertifikātu

Šī programma palīdzēs jums uzzināt, kā izveidot modeļus ar nejaušiem faktoriem daudzumiem ar dažāda veida sadalījumiem. Lai atvieglotu kursa materiālu apguvi, jums būs nepieciešamas pamatzināšanas par lineārajiem modeļiem (vispārīgi un vispārināts), pamatzināšanas par R un spēju izveidot vienkāršus .html dokumentus, izmantojot rmarkdown un knitr.

Profesionālā pārkvalifikācija (816 stundas). Filoloģija, valodniecība. Programma ir akreditēta. Katrs tematiskais bloks noslēdzas ar nelielu individuālu projektu; pieprasīta jauna specialitāte; praksi specializētos uzņēmumos; divas vieslekcijas.

Kursa profesija datu analītiķis. Izmēģiniet 3 dienas bez maksas. — Apgūstiet jaunu profesiju no nulles un sāciet palīdzēt uzņēmējdarbībai, pieņemot galvenos lēmumus, pamatojoties uz datiem. — Izpētiet analītikas pakalpojumu, BI rīku, Python un SQL iespējas datu analīzei un iegūstiet augsti apmaksātas prasmes. — Palīdzēsim atrast darbu un sasniegt ienākumus 200 000 rubļu/mēn

Šis kurss ir paredzēts cilvēkiem, kuri vēlas iemācīties aprakstīt kvantitatīvo lielumu uzvedības modeļus atkarībā no diskrētiem faktoriem. Kurss paredzēts tiem, kuri ir apguvuši regresijas analīzes pamatmetodes, izmantojot R valodu.

Izmantojiet programmu Finanšu analītiķis un iegūstiet vienu no daudzsološākajām profesijām: sāciet no nulles vai uzlabojiet savas prasmes. Iemācīties novērtēt uzņēmuma ekonomisko situāciju, veidot biznesa finanšu modeļus, sagatavot vadības ziņojumus un analizēt budžetu. Jūs nopelnīsiet no 70 000 rubļu. bez pieredzes karjeras sākumā un no 200 000 rubļu, ja esat speciālists ar vairāk nekā 3 gadu pieredzi.

Apmācība. Darbs ar datiem. Kurss iepazīstinās ar nepieciešamo materiālu no diskrētās matemātikas, aprēķiniem, lineārās algebras un varbūtību teorijas, lai pilnībā izprastu un spētu risināt datu analīzes problēmas. Kursa mērķis ir arī attīstīt matemātisko domāšanu, kas ir svarīga mūsdienu datorzinātņu jomā kopumā un jo īpaši datu analīzē.

— Kļūsi par profesionāli finanšu stratēģijas izstrādē un uzņēmuma, komandas un projektu finanšu pārvaldībā — Iemācīsies novērtēt izmaksas tiešsaistes bizness, aprēķināt vienības ekonomiku, veidot DCF modeļus un strādāt ar finanšu pārskatiem. - Mēs palīdzēsim jums atrast darbu un sasniegt ienākumus 200 000 rubļi/mēn

Šis kurss ir piemērots cilvēkiem, kuriem nepieciešams analizēt datus, kuros novērojumi nav neatkarīgi viens no otra (piemēram, ģimenes, atkārtoti pasākumi utt.). Kurss paredzēts tiem, kuri ir apguvuši regresijas analīzes pamatmetodes, izmantojot R valodu, pārzina maksimālās ticamības metodi un vispārinātos lineāros modeļus.

Katedra: Mehānikas un matemātikas fakultāte. Programma ir paredzēta vadītājiem, analītiķiem, biznesa analītiķiem un komandu vadītājiem, kuriem nepieciešama īsa un pieejama prezentācija par datu analīzes metodēm - mašīnmācīšanās metodēm un neironu tīkliem.

Datu zinātne ietver plašu pieeju un metožu klāstu jebkura izmēra datu kopu vākšanai, apstrādei, analīzei un vizualizēšanai. Atsevišķa praktiski svarīga šīs zinātnes joma ir darbs ar lielajiem datiem, izmantojot jaunus principus matemātiskā un skaitļošanas modelēšana, kad klasiskās metodes pārstāj darboties to neiespējamības dēļ mērogošana. Šis kurss ir paredzēts, lai palīdzētu studentam apgūt mācību priekšmeta pamatus, formulējot un risinot tipiskas problēmas, ar kurām var saskarties datu zinātnes pētnieks strādāt. Lai iemācītu studentam risināt šādas problēmas, kursa autori nodrošina studentam nepieciešamo teorētisko minimumu un parāda, kā izmantot rīku bāzi praksē.

Kurss iepazīstina studentus ar varbūtības teorijas pamatjēdzieniem: varbūtības telpa, nosacītā varbūtība, gadījuma lielumi, neatkarība, matemātiskā gaidīšana un dispersija. Ir pierādīts lielo skaitļu likums un dažas robežteorēmu versijas. Ir apskatīti daudzi piemēri un problēmas.

Šis kurss ir lineārās algebras pamatu kopsavilkums. Tās galvenais uzdevums ir atgādināt lineārās algebras pamatfaktus, ko izmanto dažādās praktiskās programmēšanas sadaļās.

Lineārās algebras pamata tiešsaistes kurss, kas satur visas galvenās statistikas un daudzfaktoru analīzes lietojumprogrammas un algoritmus, lai gan ne vienmēr satur detalizētus pierādījumus.

Oriģināls kurss, kas izstrādāts, ņemot vērā dažāda vecuma un sagatavotības līmeņu auditorijas vajadzības un iespējas. Materiāls ir diezgan sarežģīts, taču ir sniegts skaidrā un pieejamā valodā, kā arī ilustrēts ar oriģināliem un daudzveidīgiem piemēriem un skaidrojumiem. Materiāla izklāsta vienkāršība ļaus apgūt kursu ikvienam, kurš vēlas izprast matemātiskās loģikas pamatus un pielietot tos dzīvē.

Kurss iepazīstina studentus ar galvenajām matemātiskās statistikas sadaļām: aprakstošo statistiku, intervālu novērtējums, statistisko hipotēžu pārbaude, regresijas analīze un korelācija analīze.

Kurss iepazīstina studentus ar matemātisko loģiku, tās metodēm, teorēmām un pielietojumiem. Kursa apguves procesā studenti varēs apgūt dažādas loģiskās sistēmas – klasisko loģiku, intuicionistiskā loģika, dažādas modālās loģikas, kā arī klasiskā predikātu loģika un konstruētas teorijas pamatojoties uz to.