Projector logo
Курсы

смело заполняйте заявку

охотно
помогаем
и не рекомендуем
лишнего

Продолжая, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности

Dev & Data Science

Linear Algebra

интенсивный курс по прикладной линейной алгебре для работы с Data Science и Machine Learning

опыт

знание математики на школьном уровне

старт

25 октября 2024

группа

25 мест

длительность

3 месяца

язык

язык лекций — украинский, материалов курса — английский

если вы:

  • 01

    программист и желаете заполнить пробелы в знаниях, подтянуть математику

  • 02

    начинающий разработчик и хотите получить крепкий фундамент для изучения Data Science и Machine Learning

sFor whom

...тогда это мэтч!

Мы создали 3-месячный курс, чтобы помочь освежить основные понятия линейной алгебры. А также на реальных примерах увидеть, как они работают в современных приложениях и алгоритмах.

В конце обучения в течение трех недель вы выполните курсовой проект, над которым будете работать самостоятельно, применяя полученные во время курса знания. Задачей будет построение предиктивной модели на базе данных.

навыки,
которыми овладеем

hard skills:

  • знания по линейной алгебре для манипуляций с матрицами и векторами
  • решение переопределенной системы линейных уравнений
  • понимание матричных операций
  • построение прогнозируемой модели

soft skills:

  • идентификация, оценка и поиск решения проблем
  • донесение математических концепций до неспециалистов
  • эффективное сотрудничество с командой

программа курса

от векторов до ранга матрицы

график занятий

вебинары — вторник в 19:30 видеолекции — п’ятница

01.vectors
02.normed vector spaces
03.inner product space
04.hyperplanes
05.matrices
выделите время, потому что на курсе будут: 10 видеолекций, 13 живых вебинаровикурсовый проект

авторпрограммы
Ян

Цибулькин

VP Data Science в Workpack.

Ян Цибулькин

Являлся основателем нескольких технологических компаний в различных отраслях, в частности в области микроэлектроники. Работал над алгоритмами ускорения проверки топологии чипов, используя тысячи серверов.

 

Последние 3 года фокусируется на разработке AI ассистентов, помогающих специалистам американской строительной отрасли работать с 2D чертежами, превращая их в цифровые модели. Интересуется робототехникой, в частности, автономными мобильными роботами.

Studying process

что вас ждет

обучение по-проджекторному

  • регулярная обратная связь, которая направляет к решению «это оно»
  • учебный проект, готовый сиять в портфолио — собираете все, что проходили на обучении в полноценную работу над курсовой
  • интерактивные онлайн-встречи, где слушать на фоне — не получится, потому что превращаете знания из лекций в навыки, разбирая проекты с куратором и одногруппниками
  • сертификат за достижения — выполнение домашек и успешная защита курсового проекта

платить помесячно

payment option

12 600 грн/мес.

при рассрочке цена курса 37 800 грн

оплатить за весь курс
со скидкой

payment option

12 000 грн/мес.

при оплате одним платежом цена курса 36 000 грн

определились?
вот как попасть на курс

  • 1зарегистрироваться

  • 2заполнить анкету

  • 3пройти отбор

  • 4стать студентом

Вступление

отзывы.
что говорят выпускники

София Леонидова
София Леонидова
Relevance Analyst в Jooble
Очень понравились домашние задания, вебинар по линейной регрессии, подготовка и реализация финального проекта, открытость и компетентность куратора, возможность применить математические концепты на моделях машинного обучения. Куратор действительно пытался помочь с материалом и домашними заданиями. Отдельно хочу отметить предпоследний вебинар, на котором мы обсуждали анализ датасета для проекта. Очень многие рассказывают о том, как сделать анализ, и мало кто говорит о том, что с ним потом делать, так что это было очень ценно!
Елена Николенко
Елена Николенко
Junior Data Scientist в Gyfted
Каждое домашнее задание и лекция на курсе показывали, как применять линейную алгебру в реальных задачах Data Science. Мы изучали теорию и сразу переводили ее на применение в алгоритмах машинного обучения. Это помогло начать смотреть на данные по перспективе математики и развязало руки для более смелых экспериментов. Уже во время курса мне пришлось опробовать свои знания, когда я проходила собеседование на должность Data Science Intern. И только благодаря более глубокому пониманию математических оснований ML алгоритмов я начала свою карьеру в DS.
Максим Орлюк
Максим Орлюк
ML/MLOps Engineer в Tango
Все было очень круто!) Сначала были определенные сомнения по поводу формата (материал преподносится в виде видеоуроков), но, как оказалось, это невероятно удобно! Можно подстроить изучение нового материала под себя, а на вебинарах разбирать практические задачи и необъяснимые вещи из материала.
Игорь Козлов
Игорь Козлов
Big Data Tech Lead в Levi9 Ukraine
Очень понравился подход к преподаванию и продуманности домашних заданий. Они были связаны с реальными прикладными темами, в лекциях или упражнениях упоминалась реальная задача, которую можно было бы решить, опираясь на пройденный материал. Информация хорошо разложена по блокам, дополняющим друг друга.
Олег Омельченко
Олег Омельченко
Product Analyst в MacPaw
Я ожидал разобраться с нуля в теме, где обычно сложно разобраться самостоятельно. С помощью куратора удалось понять материал курса и определить направление дальнейшего развития в теме линейной алгебры и Data Science.
92,7% студентов довольны обучением в Проджектор, а 82,2% студентов удалось реализовать цели с помощью курсов

*Согласно результатам исследования Projector.
В исследовании учавствовали 567 респондетнов
среди выпускников курсов в 2022.

медиа.
узнайте больше

Линейная алгебра в машинном обучении: данные, кластеризация, скалярное произведение, SVM
Линейная алгебра в машинном обучении: данные, кластеризация, скалярное произведение, SVM
статья
Использование алгебраических методов для поиска векторных объектов
Использование алгебраических методов для поиска векторных объектов
лекция
Большие данные, обработка языка, 3D. Как и где используется линейная алгебра в Data Science
Большие данные, обработка языка, 3D. Как и где используется линейная алгебра в Data Science
Projector Mag
За кафедрой Александр Руппельт: как строят линейку Data Science в Projector
За кафедрой Александр Руппельт: как строят линейку Data Science в Projector
Projector Mag
10 тыс. часов, 6 советов. Как войти в Data Science и не сбежать в панике
10 тыс. часов, 6 советов. Как войти в Data Science и не сбежать в панике
статья

остались вопросы?
подготовили ответы

что такое Linear Algebra?
как проходит коммуникация на курсе и в каком формате куратор дает фидбек?
вебинары будут записываться?
можно ли смотреть занятия в любой удобный день?
будут ли мне доступны видеозаписи лекций после завершения курса?

регистрация.
первый шаг за вами

Consultant

Хотите спростить еще что-то? Пишите на hello@prjctr.com.ua или звоните по номеру +38 067 418-95-78.

регистрация.
первый шаг за вами
выбери язык: