Одним из главных принципов уникальной «системы Физтеха», заложенной в основу образования в МФТИ, является тщательный отбор одаренных и склонных к творческой работе представителей молодежи. Абитуриентами Физтеха становятся самые талантливые и высокообразованные выпускники школ всей России и десятков стран мира.

Студенческая жизнь в МФТИ насыщенна и разнообразна. Студенты активно совмещают учебную деятельность с занятиями спортом, участием в культурно-массовых мероприятиях, а также их организации. Администрация института всячески поддерживает инициативу и заботится о благополучии студентов. Так, ведется непрерывная работа по расширению студенческого городка и улучшению быта студентов.

Адрес e-mail:

Математика и Python для анализа данных

Кафедра интеллектуальных систем МФТИ

Кафедра дискретной математики МФТИ 

Центр инновационных образовательных технологий МФТИ

Центр дополнительного профессионального образования МФТИ 

представляют 

программу курса повышения квалификации

«Математика и Python для анализа данных» 




Краткие данные курса:


Категория слушателей: студенты, аспиранты, профессорско-преподавательский состав, специалисты.

Форма обучения: заочная, дистанционная в формате Coursera;

Режим обучения: четыре недели, 18 часов в неделю, 2-3 часа в день;

Объем учебной программы: 72 часа;

Документ об окончании обучения: сертификат Coursera, удостоверение о повышении квалификации установленного образца;

Регистрация на курс: непрерывно на сайте Coursera.org;

Начало занятий: с 27 июня 2016 года;



Перейти в Cousera.org для записи на курс





Math-Python.png

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. 

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:

  1. Ознакомление широкого круга слушателей c основными математическими понятиями, используемыми для анализа данных;
  2. Изучение базовых принципов и синтаксиса языка программирования Python;
  3. Изучение основных библиотек, которые применяются на практике для анализа данных: NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas;
  4. 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”



Примеры медиа-материалов курса

(нажмите для увеличения)


   



В качестве основы лекционного материала будут взяты видеолекции на открытом образовательном портале coursera.org.           

Взаимодействие со слушателями курса будет осуществляться дистанционно с помощью системы управления образовательным процессом (далее СДО) на базе coursera.org. Посредством СДО слушатели будут получать доступ к интерактивным лекциям в формате видеолекций. Контроль изучения этих материалов будет организован, как автоматически с помощью средств СДО, так и через тестовые задания. Дистанционный цикл будет проводиться одновременно для всех участников без ограничения их количества. Задания с открытым вариантом ответа будут проверяться в режиме перекрестной проверке слушателями курса, а также при помощи автоматической проверки кода.

По итогам успешного прохождения программы повышения квалификации слушатели курса будут получать сертификат сoursera, удостоверение МФТИ о повышении квалификации установленного образца.


Перейти в Cousera.org для записи на курс


Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

© 2001-2016 Московский физико-технический институт
(государственный университет)

Техподдержка сайта

МФТИ в социальных сетях

soc-vk soc-fb soc-tw soc-li soc-li
Яндекс.Метрика