ТОП курсеви математике
мисцеланеа / / November 27, 2023
Аналитичар података
Предмет-професија Аналитичар података. Пробајте 3 дана бесплатно. — Научите нову професију од нуле и почните да помажете пословању доносећи кључне одлуке на основу података. — Истражите могућности аналитичких услуга, БИ алата, Питхон-а и СКЛ-а за анализу података и стекните високо плаћене вештине. — Помоћи ћемо вам да пронађете посао и остварите приход од 200.000 рубаља месечно
4,2
Рачунарска лингвистика
Стручна преквалификација (816 часова). Филологија, лингвистика. Програм је акредитован. Сваки тематски блок завршава се малим појединачним пројектом; нови специјалитет у потражњи; пракса у специјализованим предузећима; два гостујућа предавања.
2,9
Мешовити линеарни модели
Овај курс је погодан за људе који треба да анализирају податке у којима запажања нису независна једна од друге (на пример, породице, поновљене мере итд.). Курс је намењен онима који су савладали основне технике регресионе анализе користећи Р језик, упознати су са методом максималне вероватноће и генерализованим линеарним моделима.
4,2
Финансијски аналитичар
Узмите програм Финансијски аналитичар и стекните једну од најперспективнијих професија: почните од нуле или побољшајте своје вештине. Научите да процените економску ситуацију компаније, креирате финансијске моделе за пословање, припремите извештаје менаџмента и анализирате буџет. Зарадићете од 70.000 рубаља. без искуства на почетку каријере и од 200.000 рубаља ако сте специјалиста са више од 3 године искуства.
4,2
Математика за ученике који студирају у школи са хуманитарном пристрасношћу. Интензивно
Обуке, семинари и сертификације. Обим програма је 24 сата. Позивамо студенте 1. и 2. године. Добићете неопходну количину знања за савладавање дисциплина које се односе на квантитативне процене у статистици, маркетингу и логистици.
Ванредно студирање
2,6
Математика за анализу података
Обука. Рад са подацима. Курс ће вас упознати са неопходним материјалом из дискретне математике, рачунања, линеарне алгебре и теорије вероватноће да бисте у потпуности разумели и били у стању да решите проблеме анализе података. Циљ предмета је и развијање математичког мишљења које је важно у савременој области рачунарства уопште, а посебно у анализи података.
Редовно образовање
2,9
Линеарни модели са дискретним предикторима
Овај курс је намењен људима који желе да науче како да опишу обрасце понашања квантитативних величина у зависности од дискретних фактора. Курс је намењен онима који су савладали основне технике регресионе анализе користећи Р језик.
4,2
Финансијски директор
— Постаћете професионалац у развоју финансијске стратегије и управљању финансијама компаније, тима и пројеката. — Научите да процените трошкове онлајн пословање, израчунајте економију јединица, изградите ДЦФ моделе и радите са финансијским извештајима - Ми ћемо вам помоћи да пронађете посао и остварите приход од 200.000 рубаља / месец
3,8
Генерализовани линеарни модели
Овај програм ће вам помоћи да научите како да направите моделе са случајним факторима за количине са различитим типовима дистрибуција. Да бисте лакше савладали материјале за курс, биће вам потребно основно разумевање линеарних модела (опште и уопштено), основно познавање Р и способност креирања једноставних .хтмл докумената помоћу рмаркдовн и книтр.
4,2
„Увод у анализу података“
Катедра: Машинско-математички факултет. Програм је намењен менаџерима, аналитичарима, пословним аналитичарима и вођама тимова којима је потребна кратка и приступачна презентација метода анализе података – метода машинског учења и неуронских мрежа.
2,6
Увод у науку о подацима
Наука о подацима укључује широк спектар приступа и метода за прикупљање, обраду, анализу и визуелизацију скупова података било које величине. Посебна практично важна област ове науке је рад са великим подацима користећи нове принципе математичко и рачунарско моделовање, када класичне методе престају да раде због своје немогућности скалирање. Овај курс је осмишљен да помогне студенту да научи основе предметне области кроз формулацију и решавање типичних проблема са којима се истраживач науке о подацима може сусрести у свом или њеном рад. Да би научили студента да решава овакве проблеме, аутори курса пружају студенту неопходан теоријски минимум и показују како да користи базу алата у пракси.
4,2
Математичка логика и теорија алгоритама
Оригинални курс развијен узимајући у обзир потребе и могућности публике различитог узраста и нивоа обуке. Материјал је прилично сложен, али је представљен јасним и приступачним језиком, а илустрован је оригиналним и разноврсним примерима и објашњењима. Једноставност презентације материјала омогућиће свакоме ко жели да разуме основе математичке логике и примени је у стварном животу да савлада курс.
4