Онлайн-курсы по математике для Data Science

Вы знали, что без математики невозможно научить компьютер различать кота от собаки на фото? Да-да, даже за такими «волшебными» алгоритмами стоит не только программирование, но и строгая наука — математика. Специалисты по Data Science знают, как превратить сложные формулы в инструменты, которые находят закономерности, предсказывают будущее и даже могут советовать вам фильмы или продукты.

Работа с числами — это не только решение уравнений, но и создание магии. Например, с помощью математики можно построить модель, которая угадает, какая акция на бирже подорожает завтра, или поймет, что нужно клиенту в интернет-магазине, еще до того, как он это осознает. Если вам кажется, что это сложно, вы удивитесь: за большинством таких решений стоят вполне базовые принципы, которые можно освоить даже без докторской степени.

Чтобы войти в мир Data Science и овладеть этой наукой, не нужно проводить годы за учебниками. Достаточно выбрать правильный курс, который научит вас главному — видеть за цифрами настоящую историю и превращать абстракцию в реальный результат. Математика для Data Science — это инструмент, с которым вы управляете будущим.

Зарплата специалистов по Data Science:

Зачем учиться:

1. Основы для алгоритмов. Все ключевые алгоритмы машинного обучения и анализа данных — от линейной регрессии до нейронных сетей — построены на математических принципах. Без понимания линейной алгебры, вероятности и статистики ты просто не сможешь работать с моделями данных на высоком уровне. Это база, без которой анализ и обработка данных теряют смысл.
2. Делает модель точнее. Хорошее понимание математики помогает правильно выбирать и настраивать алгоритмы для данных. Ты сможешь улучшить точность моделей, понимая, как работает каждая математика за этим процессом (например, как работает градиентный спуск в нейронных сетях).
3. Понимание статистики для анализа данных. В Data Science статистика — это не просто набор чисел, а способ правильно интерпретировать результаты и делать выводы. Знания о распределениях, корреляции, гипотезах и p-значениях дают возможность создавать действительно качественные исследования и прогнозы.

Кому подходит:

1. Тем, кто любит логику и структуру. Математика для Data Science — это как конструктор, где из формул и данных вы собираете целую картину. Например, вы сможете спрогнозировать, как изменится спрос на продукт, или оптимизировать процессы, чтобы сэкономить ресурсы.
2. Тем, кто хочет глубже разбираться в анализе данных. Если вы уже знаете Python или основы анализа данных, математика добавит глубины. Вы научитесь понимать, как работают модели, и сможете не только применять готовые инструменты, но и создавать свои.
3. Тем, кто ищет путь в Data Science. Математика — это фундамент профессии. Вы поймете, как работают нейронные сети, как вычисляются вероятности и как интерпретировать результаты. Это не про скучные формулы, а про реальные задачи и решения, которые вы будете применять на практике.

Дополнительные плюсы:

1. Суперсила видеть связи. С математикой вы сможете находить закономерности даже там, где другие видят хаос. Например, как погодные условия влияют на продажи или почему одни продукты становятся хитами, а другие проваливаются.
2. Навык, который везде пригодится. Финансы, IT, биология, спорт — в любой из этих сфер ценится умение работать с числами и моделями. Математика для Data Science делает вас универсальным специалистом, которого будут искать работодатели.
3. Понимание основ технологии будущего. Искусственный интеллект, машинное обучение, большие данные — всё это строится на математике. Освоив этот навык, вы станете тем, кто понимает, как устроены самые современные технологии, и сможете быть их частью.

Skillfactory - “Математика и Machine Learning для Data Science”

Ссылка на курс: skillfactory.ru

Стоимость курса: 50 040 ₽ или 2 085 ₽/мес

Длительность: 5,5 месяцев

Начало занятий: По расписанию

Уровень: С нуля

Трудоустройство: Нет

Домашние задания: С проверкой домашних заданий

Документ: Сертификат

Чему вы научитесь:

• Применять производные и численные методы оптимизации для решения задач прогнозирования и выработки оптимальной стратегии.
• Использовать статистические методы и теорию вероятностей для решения комбинаторных задач, задач оценки валидности и прогнозирования.

Что получите по окончанию курса:

• Изучите базовые концепции описательной и математической статистики.
• Овладеете навыками выполнения операций с матрицами.
• Выясните, как установить линейную зависимость, используя матричный аппарат.

Преимущества курса:

• Поддержка опытного ментора, готового помочь в сложных ситуациях.
• Сообщество единомышленников, где можно обмениваться опытом и решать проблемы
• Курс акцентирует внимание на практическом применении знаний.

Подробнее о курсе на странице школы

Яндекс Практикум - “Математика для анализа данных”

Ссылка на курс: practicum.yandex.ru

Стоимость курса: 44 000 ₽ или 8 000 ₽/мес

Длительность: 6 месяцев

Начало занятий: По расписанию

Уровень: С опытом

Трудоустройство: Нет

Домашние задания: С проверкой домашних заданий

Документ: Нет

Чему вы научитесь:

• Вычислять определитель матрицы и упрощать матричные выражения, понимая практическое значение этих операций.
• Подбирать подходящие распределения и их параметры для адекватного описания наблюдаемых данных.
• Находить неопределенные интегралы, вычислять определенные и несобственные интегралы, а также применять интегрирование по частям.

Что получите по окончанию курса:

• Изучите свойства показательной функции, модуля, обратной функции и композиции функций.
• Разберетесь с сингулярным разложением матрицы и его практическим применением.
• Приобретете навыки вычисления скалярного произведения, освоив основные нормы векторов и способы определения расстояний между ними.

Преимущества курса:

• Доступ к учебным материалам всегда под рукой.
• Обучение проходит в удобном дистанционном формате.
• Бесплатный доступ к вводному уроку.

Узнать о всех преимуществах курса!

SkillBox - “Математика для Data Science”

Ссылка на курс: skillbox.ru

Стоимость курса: 37 848 ₽ или 3 154 ₽/мес

Длительность: 4 месяца

Начало занятий: По расписанию

Уровень: Для всех

Трудоустройство: Нет

Домашние задания: С проверкой домашних заданий

Документ: Нет

Чему вы научитесь:

• Применять язык Python и его библиотеки для автоматизации рабочих процессов и задач.
• Применять статистические методы обеспечит вас инструментарием для анализа больших объемов данных, опираясь на знания математической статистики и теории вероятностей.
• Представлять практические задачи в виде математических моделей и формул.

Что получите по окончанию курса:

• Изучите математическую базу Machine Learning, раскройте роль чисел, формул и функций в создании алгоритмов машинного обучения.
• Овладеете инструментарием математической статистики и теории вероятностей для анализа и обработки больших объемов данных в вашей работе.
• Преодолеете страх перед переменными и функциями, научитесь применять их для решения реальных проблем.

Преимущества курса:

• Гибкость в выборе времени для обучения.
• Неограниченный доступ к материалам курса.
• Возможность получения налогового вычета в размере 13%.

Начать учиться со скидкой!

Нетология - “Математика для анализа данных”

Ссылка на курс: netology.ru

Стоимость курса: 23 800 ₽ или 2 083 ₽/мес

Длительность: 2 месяца

Начало занятий: По расписанию

Уровень: Для всех

Трудоустройство: Да

Домашние задания: С проверкой домашних заданий

Документ: Удостоверение

Чему вы научитесь:

• Решать системы линейных уравнений, используя матричную форму записи.
• Вычислять собственные векторы и собственные числа матриц.
• Использовать различные методы оптимизации для нахождения локальных минимумов функций.

Что получите по окончанию курса:

• Овладеете ключевыми математическими концепциями, сформировав крепкую теоретическую базу, необходимую для глубокого понимания статистики и точной интерпретации данных.
• Углубитесь в основополагающие принципы, лежащие в основе различных алгоритмов, что позволит вам обоснованно выбирать наиболее подходящие инструменты.
• Поймете, как компьютеры используют алгоритмы математического анализа для определения параметров моделей.

Преимущества курса:

• Возможность получения налогового вычета в размере 13%.
• Обучение проходит в удобном дистанционном формате.

Перейти на страницу курса!

Skillfactory - “Математика для Data Science”

Ссылка на курс: skillfactory.ru

Стоимость курса: 23 880 ₽

Длительность: 8 недель

Начало занятий: По расписанию

Уровень: Для всех

Трудоустройство: Нет

Домашние задания: С проверкой домашних заданий

Документ: Сертификат

Чему вы научитесь:

• Создавать рекомендательную систему для подбора товаров, соответствующих предпочтениям покупателей.
• Разрабатывать модели для прогнозирования кредитного рейтинга.
• Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения.

Что получите по окончанию курса:

• Изучите программирование на Python для анализа и обработки данных.
• Сможете построить модель для оптимизации продаж в розничной торговле.
• Поймете, как собирать данные из разнообразных источников, таких как базы данных, файлы и интернет.

Преимущества курса:

• Поддержка опытного ментора, готового помочь в сложных ситуациях.
• Сообщество единомышленников, где можно обмениваться опытом и решать проблемы
• Курс акцентирует внимание на практическом применении знаний.

Начать обучение на курсе

Karpov.Courses - “Математика для Data Science”

Ссылка на курс: karpov.courses

Стоимость курса: Бесплатно

Длительность: 3 дня

Начало занятий: В любое время

Уровень: С нуля

Трудоустройство: Нет

Домашние задания: Да

Документ: Сертификат

Чему вы научитесь:

• Понимать основные разделы математического анализа и линейной алгебры.
• Свободно использовать математическую символику и формулы.
• Находить решения для несложных задач из области высшей математики.

Что получите по окончанию курса:

• Разберете элементарные функции и ключевые определения.
• Изучите простые пределы и некоторые приемы их вычисления.
• Рассмотрите вопросы непрерывности и дифференцируемости.

Преимущества курса:

• Гибкость в выборе времени для обучения.
• Неограниченный доступ к материалам курса.

Узнать о всех преимуществах курса!