大家好，今天我们要谈谈新课程“数据科学数学”的发布 ，或者更确切地说是一系列课程，在我们的出版物中对此有更多介绍。
并非每个在学校学习的人都理解数学将如何对他们的生活有用。 最常见的答案是数钱，但并不是每个人都是由冷静的金融家所生。 数学老师也明白这一点；因此，他们经常在树桩甲板上教书。 因此，这个人读完了学校，为什么不懂数学，他不明白，但是他学会了数钱（包括自己和他人的钱），数了数并想在IT领域工作，例如在机器学习领域，以赚取很多钱。 那时就清楚了数学的用途！ 但是学校就像研究所一样，早已过去...
有一种相反的情况：一个从小就懂数学的人，甚至获得了奖学金，计算了数学科学家的平均工资，并意识到自己去了其他地方。 为了寻找具有良好数学仪器知识的应用领域，一个人遇到了像
Data Science这样陡峭而广受欢迎的领域。
所有这些都是序言，现在到了重点。OTUS在10月为所有以下情况的人们开设了课程：- 对于那些刚刚意识到在机器学习领域中需要数学的人来说，
- 对于那些很早以前就了解这一点，但是遇到一所大学的老师来说，他们不了解这一点，并且不想很好地教书，
- 对于那些已经完成了奖学金并且想要比数学家多一点钱的人。
数据科学的基础数学课程是为那些刚决定在机器学习领域发展的人而设计的，他们面临着这样的事实，即学校的数学知识对此完全不足。
本课程包括一本经典的绅士数学知识集，这些知识是进一步改善机器学习领域所必需的：这些是数学分析，线性代数，概率论和数学统计的基础 。 这些是将向未来的IT专业人员定性和胜任地解释的主要部分，因为该课程是
由具有10年经验的老师教授的 。 在基础数学课程结束时，您将准备学习机器学习。
对于那些在大学学习过高等数学的人来说，OTUS开设了
数据科学高级数学课程的课程 。
如果在短语“使用导数来近似函数的含义”中您理解了所有词语，而不仅是介词，并且短语“在矩阵上进行运算”唤起了学院中夫妻的记忆，而不是关于Neo的电影，那么本课程适合您 。 错过了基础知识之后，老师将只提供那些对数据科学的未来工作有用的专业知识：对线性代数，数学分析和概率论的深入研究。 本课程不是干数学，而是高级数据科学家的实际案例以及Python编程。
要进入高级数学课程，您必须通过考试，考试结果将证明您准备接受培训。
彼得·卢克扬琴科 （
Peter Lukyanchenko ）是一位对数据科学有深入了解的老师，他将为您提供有关此课程的更多信息：
如果您仍对选择哪种课程仍有疑问，则将于10月10日20:00举行
免费的开放式网络研讨会“数据科学数学：迈向高中生” 。 这是一门真正的在线课程，与数学课程的老师一起，在这个课程中，您可以提出问题，了解OTUS中通常讲授的课程，还可以找出真实的数学案例。 10月10日，彼得·卢克扬琴科（Petr Lukyanchenko）将告诉您中/高级数据科学家应该拥有哪种数学仪器以及在推荐系统上工作所需的知识，解决回归问题，AB测试，CV或NLP，还将帮助您记住许多变量功能的优化。
对于那些肯定决定在机器学习和数学学习方面进行改进的人，OTUS结合了上述课程，并在其中增加了机器学习课程。 我们提供多种组合的优惠价格购买这些课程：您可以购买数据科学的任何数学课程（ 基础课程或高级课程），以及机器学习课程。 获得更多知识，但付出更少。 有关促销的更多详细信息，请访问网站或致电+7 499 110 6165。
得益于OTUS，每个人都有真正的机会在机器学习领域进行发展，甚至不需要掌握数学领域的必要知识。
拥有丰富数据科学经验的老师将教您所需的一切，而HR OTUS专家将告诉您如何正确撰写简历。 OTUS与最大的IT公司合作，在
这里可以
找到其完整列表，并且他们都非常热衷于OTUS毕业生的就业。 毕业后，您将获得足够的知识，足以在像样的大公司中就业。
随时提出问题并在课程中见！