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Este programa te ayudará a aprender a construir modelos con factores aleatorios para cantidades con diferentes tipos de distribuciones. Para que le resulte más fácil dominar los materiales del curso, necesitará un conocimiento básico de los modelos lineales (generales y generalizado), conocimientos básicos de R y capacidad para crear documentos .html simples usando rmarkdown y tejer.

Reciclaje profesional (816 horas). Filología, lingüística. El programa está acreditado. Cada bloque temático finaliza con un pequeño proyecto individual; una nueva especialidad en demanda; prácticas en empresas especializadas; dos conferencias invitadas.

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Este curso está dirigido a personas que quieran aprender a describir patrones de comportamiento de cantidades cuantitativas en función de factores discretos. El curso está diseñado para quienes dominan las técnicas básicas de análisis de regresión utilizando el lenguaje R.

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Capacitación. Trabajando con datos. El curso le presentará el material necesario de matemáticas discretas, cálculo, álgebra lineal y teoría de probabilidad para comprender completamente y poder resolver problemas de análisis de datos. El objetivo del curso también es desarrollar el pensamiento matemático, que es importante en el campo moderno de la informática en general y en el análisis de datos en particular.

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Este curso es adecuado para personas que necesitan analizar datos en los que las observaciones no son independientes entre sí (por ejemplo, familias, medidas repetidas, etc.). El curso está diseñado para quienes dominan las técnicas básicas de análisis de regresión utilizando el lenguaje R, están familiarizados con el método de máxima verosimilitud y los modelos lineales generalizados.

Departamento: Facultad de Mecánica y Matemáticas. El programa está dirigido a gerentes, analistas, analistas de negocios y líderes de equipos que necesitan una presentación breve y accesible de los métodos de análisis de datos: métodos de aprendizaje automático y redes neuronales.

La ciencia de datos incluye una amplia gama de enfoques y métodos para recopilar, procesar, analizar y visualizar conjuntos de datos de cualquier tamaño. Un área separada prácticamente importante de esta ciencia es trabajar con big data utilizando nuevos principios. modelado matemático y computacional, cuando los métodos clásicos dejan de funcionar debido a su imposibilidad escalada. Este curso está diseñado para ayudar al estudiante a aprender los conceptos básicos del área temática a través de la formulación y resolver problemas típicos que un investigador de ciencia de datos puede encontrar en su trabajar. Para enseñar al estudiante a resolver este tipo de problemas, los autores del curso le proporcionan el mínimo teórico necesario y le muestran cómo utilizar la base de herramientas en la práctica.

El curso introduce a los estudiantes a los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad: espacio de probabilidad, probabilidad condicional, variables aleatorias, independencia, expectativa matemática y dispersión. Se demuestra la ley de los grandes números y algunas versiones de los teoremas de límites. Se han cubierto muchos ejemplos y problemas.

Este curso es un resumen de los conceptos básicos del álgebra lineal. Su tarea principal es recordar los hechos básicos del álgebra lineal utilizados en varias secciones de la programación práctica.

Un curso básico en línea sobre álgebra lineal, que contiene todas las aplicaciones y algoritmos clave para estadística y análisis multivariado, aunque no siempre contiene pruebas detalladas.

Un curso original desarrollado teniendo en cuenta las necesidades y capacidades de públicos de diferentes edades y niveles de formación. El material es bastante complejo, pero se presenta en un lenguaje claro y accesible, y además está ilustrado con ejemplos y explicaciones originales y variadas. La sencillez de la presentación del material permitirá dominar el curso a cualquiera que quiera comprender los conceptos básicos de la lógica matemática y aplicarlos en la vida real.

El curso introduce a los estudiantes a las secciones principales de la estadística matemática: estadística descriptiva, estimación de intervalos, prueba de hipótesis estadísticas, análisis de regresión y correlación análisis.

El curso introduce a los estudiantes a la lógica matemática, sus métodos, teoremas y aplicaciones. Durante el curso, los estudiantes podrán aprender sobre varios sistemas lógicos: lógica clásica, lógica intuicionista, diversas lógicas modales, así como la lógica de predicados clásica y las teorías construidas basado en ello.