Математика и Python для анализа данных

Московский Физико-Технический Институт (МФТИ) приглашает Вас пройти актуальный курс повышения квалификации: «Математика и Python для анализа данных». Программа рассчитана на один месяц обучения в дистанционной форме (заочно), 18 часов в неделю.

Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Данный курс направлен на то, чтобы сформировать этот фундамент. Мы обойдёмся без сложных формул и доказательств и сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов.

Для успешного применения методов анализа данных нужно уметь программировать. Фактическим стандартом для этого в наши дни является язык Python. В данном курсе мы предлагаем познакомиться с его синтаксисом, а также научиться работать с его основными библиотеками, полезными для анализа данных.

Формат и форма обучения	Продолжительность	Итоговая аттестация	Получаемый документ
Заочно (дистанционно)	72 ак. часа (1,5 мес.)	Зачеты	Удостоверение о повышении квалификации МГУ

В этом курсе вы познакомитесь с фундаментальными математическими понятиями, необходимыми для анализа данных, и получите начальный навык программирования на Python. Курс состоит из двух больших частей. Первая часть курса – практическая, она посвящена языку программирования Python. Вы познакомитесь с синтаксисом и идеологией языка, научитесь писать простые программы.

Также вы узнаете о библиотеках, которые часто применяются на практике для анализе данных, например, NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas. Вторая часть курса посвящена таким разделам математики как линейная алгебра, математический анализ, методы оптимизации и теория вероятностей. При этом, упор делается на разъяснение математических понятий и их применение на практике, а не на вывод сложных формул и доказательство теорем.

Программа «Математика и Python для анализа данных» направлена на решение следующих научно – образовательных задач:

Ознакомление широкого круга слушателей c основными математическими понятиями, используемыми для анализа данных;
Изучение базовых принципов и синтаксиса языка программирования Python;
Изучение основных библиотек, которые применяются на практике для анализа данных: NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas;
Получение базовых практических навыков в анализе данных.

Преподавателями курса являются научные сотрудники исследовательской группы «Фабрики данных Яндекса», специалисты в области Data mining и Machine Learning.

Эмели Драль — ведущий аналитик и преподаватель “Фабрики данных Яндекса”
Виктор Кантор — старший преподаватель ФИВТ МФТИ, руководитель группы “Фабрики данных Яндекса”
Евгений Соколов — преподаватель и руководитель группы “Фабрики данных Яндекса”
Евгений Рябенко — кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ, Data Scientist “Фабрики данных Яндекса”

Самый дешевый вариант: изучить курс «Математика и Python для анализа данных» на Coursera. Это стандартный массовый онлайновый курс (MOOC): видеолекции доступны бесплатно, задания, форум, и сертификат coursera — за небольшую плату (около 4 тыс рублей).

Курс повышения квалификации, в отличие от MOOC-курса на cousera, стоит больше, но вы получаете дополнительные возможности:

видеолекции дополняются вебинарами: всего курс содержит 8 вебинаров, по 2 в неделю. Вебинары дают возможность общаться в преподавателем непосредственно и задавать ему вопросы, что значительно увеличивает эффективность обучения;
дополнительные задания: курс повышения квалификации содержит больше заданий, причем их сложность выше, что тоже повышает качество обучения;
более насыщенная итоговая аттестация: по итогам обучения Вы выдерживаете настоящий онлановый экзамен, в случае успешной сдачи которого Вы получаете…
удостоверение о повышении квалификации МФТИ установленного образца. В отличие от сертификата Coursera, это серьезный документ, признающийся в качестве аттестационного документа выдаваемого учебными учреждениями МОН России. Такой документ поможет, например, проходить периодическую переаттестацию в российский госучреждениях.
Всего объем курса по сравнению с MOOC-курса на cousera возрастает более чем вдвое: с 32 до 72 часов.

Модули программы