О курсе
🎓 Теория вероятностей и комбинаторика для Data Science
Автор курса — Руслан Сенаторов
👨🏫 t.me/RuslanSenatorov — Преподаватель и Президент IT-организации (CEO)
💻 github.com/SENATOROVAI
📊 Курс по математике для Data Science и машинного обучения с нуля.
🔍 Основан на реверс-инжиниринге математики, применяемой в реальных задачах анализа данных.
💡 Что вы получите:
🔸 Полное понимание основ теории вероятностей — от классических схем до сложных распределений.
🔸 Практическое освоение комбинаторики — перестановки, размещения, сочетания.
🔸 Интуитивное и формальное понимание случайных величин 📈 и законов распределения.
🔸 Реализация задач на Python 🐍 — симуляции, визуализация, статистический анализ.
🔸 Подготовка к машинному обучению 🤖 через вероятностные модели (напр. Байес, Naive Bayes).
🧠 Курс подойдёт:
-
начинающим в Data Science;
-
студентам и специалистам, желающим укрепить математическую базу;
-
тем, кто хочет понять как математика работает внутри алгоритмов ИИ.
📘 В программе:
-
🎲 Классическая и геометрическая вероятность
-
🔢 Дискретные и непрерывные случайные величины
-
📐 Основы подсчёта: перестановки, сочетания
-
🧮 Математическое ожидание, дисперсия
-
🧰 Практика: задачи + код + визуализация
Начнём с нуля — дойдём до понимания вероятностных моделей, на которых строятся ИИ и алгоритмы машинного обучения 🚀