⏳ Время прокачать алгоритмы с 40-процентной скидкой до конца октября

На собеседовании не просят бездумно написать шаблонное решение. Важно понимать, как работают алгоритмы под капотом.

🔹 В курсе ты научишься:

— искать ошибки с помощью редакционного расстояния;
— работать с балансированными деревьями и графами;
— решать задачи с динамическим программированием;
— и многое другое, что пригодится на собеседованиях.

🤔 Решаешь задачи только в тг каналах? Пройди курс и отправляйся на реальные собеседования!

🔗 Подробнее о курсе

💡 Задача с собесеседования

Недавно в одном известном всем банке кандидату была предложена задача:

Есть клиент, который за месяц делает 1000 транзакций.
Нужно посчитать вероятность того, что среди них окажется хотя бы одна дублирующаяся сумма, если каждая сумма округляется до 2 знаков после запятой.

Вероятности, распределения, матожидание, градиенты — всё это может всплыть на интервью, и даже в продовых задачах.

🎓 Proglib запускает экспресс-курс «Математика для Data Science» — для тех, кто хочет закрыть эти пробелы и понять математику быстро, качественно и без боли.

🔍 На курсе вас ждет:

— линейная алгебра, анализ, теория вероятности и статистика;
— градиенты, матрицы и экстремумы функций;
— математики и алгоритмы машинного обучения;
— много практики.

📅 Старт: 6 ноября
⏰ Формат: 10 вебинаров и 3 практических проекта
💬 Поддержка: менторы + Telegram-чат
💰 Стоимость: 37 000 ₽ (есть рассрочка)

🔗 Узнать больше и записаться

😵‍💫 Устал от бесконечной подготовки к собесам?

Тогда залетай к нам, есть задачка попроще.

Пройди в нашем боте мини-тест по математике и узнай, готов ли ты к Data Science или стоит что-то подтянуть.

📱 Перейти в бота

💥 Математика, которая не «для галочки»

Разработали курс «Математика для Data Science» специально для вас — чтобы закрыть все пробелы в математике и уверенно пройти любое собеседование на позицию Data Scientist.

🧠 За 2 месяца ты разберёшь:

➡️ линейную алгебру — работа с векторами и матрицами, их разложения, собственные значения и обратные матрицы;

➡️ мат. анализ — пределы, производные, экстремумы, применение градиентного спуска;

➡️ теорию вероятностей и статистику — случайные величины, распределения, статистические гипотезы, A/B-тесты;

➡️ математику в ML и аналитике — как использовать всё это в алгоритмах, логистической регрессии, методах ближайших соседей, байесовских подходах.

📚 Формат: 10 вебинаров, 3 практических проекта, тесты и чат с менторами.

🔥 При оплате до 19 октября получите курс по базовой математике в подарок.

🔗 Записаться на курс