Подробнее
Программа курса
- Давайте знакомиться!
- О курсе
- Объекты и целевая функция
- Функция потерь
- Зачем искать точку минимума?
- Множества
- How-to по доказательствам и функции
- Материалы первой недели и фидбек
- Знакомство с последовательностями и пределом
- Единственность предела и предел суммы
- Конец бесплатной ознакомительной части
- Предел частного
- Материалы второй недели и фидбек
- Пределы функций и непрерывные функции
- Производные: интуиция без доказательств
- Производные: формально с доказательствами
- Производные: вычисления без доказательств
- Исследование функций при помощи производных
- Материалы третьей недели и фидбек
- Одномерный градиентный спуск
- Задачи на одномерный градиентный спуск
- R^n: расстояния и векторы
- Дифференциал
- Частная производная
- Направление и градиент
- Материалы четвертой недели и фидбек
- Градиентный спуск
- Линейная регрессия и градиентный спуск
- Cтохастический градиентный спуск и English
- Градиентный спуск с моментом
- RMSprop
- Adam
- Работа в DS и ML и как жить дальше
- Материалы пятой недели и фидбек
- Векторные пространства и линейные отображения
- Матрицы
- Нейронные сети
- Подпространства, базис, размерность
- Ранг матрицы и метод Гаусса
- Определитель, обратные матрицы, замена базиса
- Скалярное произведение, углы, расстояния
- Ортогональные матрицы
- Матричные разложения
- Собственные векторы и SVD
- Backpropagation
- Вероятностное пространство, события, исходы
- Равновероятные исходы
- Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса
- Перестановки и биномиальные коэффициенты
- Дискретная случайная величина, распределение
- Математическое ожидание, дисперсия
- Ряды и счётное пространство исходов
- Интеграл и непрерывное пространство исходов
- Непрерывная случайная величина, распределение
- Плотность распределения, математическое ожидание, дисперсия
- Закон больших чисел
- Центральная предельная теорема
- Основы статистики: статистические тесты
- Точечные оценки
- Несмещённые оценки
- Состоятельные оценки
- Метод максимума правдоподобия
- Интервальные оценки
- Закон больших чисел
- Центральная предельная теорема
- Статистические тесты – общий случай
- Уровень значимости, критическое множество
- z-критерий Фишера и t-критерий Стьюдента
- Критерий хи-квадрат
- Ранговые критерии
01Часть первая. Математический анализ
- Давайте знакомиться!
- О курсе
- Объекты и целевая функция
- Функция потерь
- Зачем искать точку минимума?
- Множества
- How-to по доказательствам и функции
- Материалы первой недели и фидбек
- Знакомство с последовательностями и пределом
- Единственность предела и предел суммы
- Конец бесплатной ознакомительной части
- Предел частного
- Материалы второй недели и фидбек
- Пределы функций и непрерывные функции
- Производные: интуиция без доказательств
- Производные: формально с доказательствами
- Производные: вычисления без доказательств
- Исследование функций при помощи производных
- Материалы третьей недели и фидбек
- Одномерный градиентный спуск
- Задачи на одномерный градиентный спуск
- R^n: расстояния и векторы
- Дифференциал
- Частная производная
- Направление и градиент
- Материалы четвертой недели и фидбек
- Градиентный спуск
- Линейная регрессия и градиентный спуск
- Cтохастический градиентный спуск и English
- Градиентный спуск с моментом
- RMSprop
- Adam
- Работа в DS и ML и как жить дальше
- Материалы пятой недели и фидбек
02Часть вторая. Линейная алгебра
- Векторные пространства и линейные отображения
- Матрицы
- Нейронные сети
- Подпространства, базис, размерность
- Ранг матрицы и метод Гаусса
- Определитель, обратные матрицы, замена базиса
- Скалярное произведение, углы, расстояния
- Ортогональные матрицы
- Матричные разложения
- Собственные векторы и SVD
- Backpropagation
03Часть третья. Теория вероятностей
- Вероятностное пространство, события, исходы
- Равновероятные исходы
- Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса
- Перестановки и биномиальные коэффициенты
- Дискретная случайная величина, распределение
- Математическое ожидание, дисперсия
- Ряды и счётное пространство исходов
- Интеграл и непрерывное пространство исходов
- Непрерывная случайная величина, распределение
- Плотность распределения, математическое ожидание, дисперсия
- Закон больших чисел
- Центральная предельная теорема
- Основы статистики: статистические тесты
04Часть четвертая. Математическая статистика
- Точечные оценки
- Несмещённые оценки
- Состоятельные оценки
- Метод максимума правдоподобия
- Интервальные оценки
- Закон больших чисел
- Центральная предельная теорема
- Статистические тесты – общий случай
- Уровень значимости, критическое множество
- z-критерий Фишера и t-критерий Стьюдента
- Критерий хи-квадрат
- Ранговые критерии
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Математика для Data Science. Специализация. Тариф «Коши»» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 12 августа 2026 г.

Stepik 

















