Машинное обучение и Data Science похожи на ядерную физику в начале 50-х или кибернетику в 60-е. Мечтают делать многие, понимают немногие, делают — совсем немногие. Главная преграда — математика. Все эти «линейные регрессии», «градиентные спуски» и «дифференцируемые функции» пугают, особенно если вы не открывали учебники со школы. Да и если открывали — матан и линал все равно немного бросают в дрожь. А без математики в Data Science никуда.

Простой пример — производные. В школе их изучение обычно привязывают к физике. Помните, там скорость разных едущих/бегущих/летящих объектов вычислялась как производная от расстояния, а ускорение — как производная от скорости… Так вот, в Data Science производные используются в обучении нейросетей. Чтобы нейросеть всё лучше переводила тексты или распознавала котиков на фото, применяют алгоритм «обратного распространения ошибки» и тот самый «градиентный спуск». А в его основе — как раз расчет производных!

Вот только в Data Science производные посложнее, чем в школьной программа. В школе нужно было найти точку с нулевой производной на двумерном графике — а здесь многомерные гиперплоскости… Разобраться в этом самому непросто. Гораздо проще понять математику в основе нейросетей, расспрашивая опытного дата-сайнтиста. Такая возможность будет сегодня в 20:00 по московскому времени онлайн — наши партнеры OTUS проведут бесплатный вебинар «Математика в Data Science». Регистрация

Что будет на вебинаре?

На вебинаре вам расскажут:

  • какая математика нужна для Data Science, а без чего можно обойтись
  • с чего правильно начинать обучение, чтобы было понятно и не страшно
  • как развиваться в Data Science и строить свою карьеру

Кто ведет?

Курс ведёт Пётр Лукьянченко — преподаватель высшей математики в НИУ-ВШЭ с 10 летним стажем и data-саентист. Учился в Лондонской школе экономики, работал Team Lead Analytics в Lamoda, занимался анализом экспериментальных данных в научной организации.

Что будет за вебинаром?

Если вебинар вам понравится, вы сможете подключиться к обучению на основном курсе «Математика в Data Science». У курса есть базовая версия для новичков — и продвинутая, для тех, кто уже начал разбираться в Data Science, но хочет прокачаться. Курс платный, ознакомиться с программой можно по ссылке.