Главная Каталог курсов Программирование Математика для Data Science
Весенняя перезагрузка Скидка 25% действует 0 дней 00:00:00
Курс

Математика для Data Science

Вы восполните пробелы в своих знаниях математики, выучите важнейшие формулы и функции, разберётесь в основах Machine Learning и получите возможность начать карьеру в Data Science — профессионалы в этой области необходимы топовым IT-студиям во всём мире.

О профессии

Математика — основа для работы в сфере Data Science.

Специалисты с сильной математикой могут читать современные статьи по анализу данных, внедрять новые подходы в работе и тем самым продвигаться по карьерной лестнице.

Чему вы научитесь

  • Пониманию математической терминологии

    Изучите базовые термины, научитесь читать сложные публикации по теме и будете получать актуальную информацию без регулярных обращений к поисковым системам.

  • Взаимодействию с формулами и функциями

    Лишитесь страха перед переменными и, используя их, будете легко решать практические задачи.

  • Пониманию базовых нюансов машинного обучения

    Получите представление о математической базе предмета, разберётесь в роли чисел в области написания алгоритмов.

  • Описанию задач на математическом языке.

    Узнаете, как грамотно формулировать практические задачи, пользуясь для этого формулами.

  • Автоматизации решения задач

    Научитесь пользоваться Python для разрешения трудных задач.

Как проходит обучение на платформе

  • Иллюстрация этапа обучения
    Регистрация

    Знакомитесь с платформой

    Платформа Skillbox — собственная разработка компании Skillbox, платформа постоянно улучшается. Вас ждут видео, практические задания и общение с кураторами Доступ к материалам откроется сразу после покупки курса

  • Иллюстрация этапа обучения
    Теория

    Получаете знания

    Курсы состоят из тематических видео разной длительности Смотрите их когда и где угодно Доступ бессрочный, чтобы вы всегда могли вернуться и повторить теорию

  • Иллюстрация этапа обучения
    Практика

    Выполняете задания

    В Skillbox уверены, что навыки отрабатываются только через практику. Поэтому после теории вас ждёт практическая работа или тест Все задачи приближены к реальным — их можно с гордостью положить в портфолио

  • Иллюстрация этапа обучения
    Обратная связь

    Работаете с куратором

    Проверкой заданий занимаются кураторы Это эксперты по теме курса Они помогут с трудными задачами и подскажут, как улучшить ваши проекты Общаться с проверяющими кураторами можно прямо на платформе

Содержание курса

Вас ждут вебинары и практика на основе реальных рабочих задач в Data Science. Опытные наставники помогут освоить материал без пробелов в знаниях.

Чтобы начать обучение на платформе, нужно знать основы языка Python.

  • 4 месяца обучения
  • 25 практических заданий

  1. Основы математики для Data Science

      1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
      2. Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты.
      3. Функции одной переменной, их свойства и графики.
      4. Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции.
      5. Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия.
      6. Аппроксимация и работа с производными.
      7. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
      8. Частные производные функции нескольких переменных.
      9. Векторы и матрицы. Градиент.
      10. Линейная регрессия и системы линейных уравнений.
      11. Разложения матриц. Собственные векторы и значения.

  2. Основы статистики и теории вероятностей

      1. Введение в теорию вероятностей. Основные определения, свойства и методы.
      2. Случайные события.
      3. Случайная величина. Дискретные распределения.
      4. Непрерывные распределения. Общие сведения.
      5. Основные виды непрерывных распределений.
      6. Статистические тесты.

  3. Основы статистики и теории вероятностей. Продвинутый уровень

      1. Gentle Introduction. Теория вероятностей в Python.
      2. Оценивание: основные свойства и методы.
      3. Проверка гипотез: теория и практика.
      4. Совместные распределения.
      5. Исследование зависимостей.
      6. Элементы случайных событий и временных рядов. Введение.
      7. Дополнительные главы: теорема Байеса, линейная регрессия, A/B-тестирование, энтропия.

Спикеры

Николай
Герасименко Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science»

Опыт преподавания высшей математики более 4 лет. Многократный призёр математических олимпиад.

Александр
Горяинов Доцент Московского авиационного института. Спикер курса «Основы статистики и теории вероятностей» 

15+ лет преподаёт математику, руководитель 20+ дипломных работ у специалистов, бакалавров и магистров

Василий
Сизов Team Lead команды «Модели управления жизненным циклом клиента» в ВТБ. Спикер курса «Основы статистики и теории вероятностей»

Выпускник МГТУ им. Н.Э.Баумана, с 2020 года Data Scientist в ВТБ

Отзывы участников

Дарья Коллегова Курс «Основы математики для Data Science»
Очень нравится подача материала в курсе «Основы математики» — всё понятно, есть разбор практики, комментарии спикера очень толковые)
  • Старт курса: 1 мая
  • Осталось: 5 мест

Стоимость курса

Скидка действует 0 дня 00:00:00

  • 16 659 ₸/мес
  • -25%
12 494 ₸/мес
  • В рассрочку на 12 месяцев
  • 0%∙0₸∙24
  • Бонусный курс
  • Год английского бесплатно

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Часто задаваемые вопросы

  • Я не разбираюсь в математике. У меня получится?
    Естественно! При грамотном подходе к образованию, своевременном выполнении самостоятельных и домашних работ вы достигнете успеха даже без начальных базовых знаний. Вас поддержат опытные наставники, которые будут помогать вам в течение всего периода обучения.
  • Что нужно знать, чтобы начать обучение на этом курсе?
    Для обучения на курсе нужно знать Python на уровне импорта библиотек, объявления переменных и вызова функций.
  • Какой график обучения? Получится ли совмещать его с работой?
    У вас будет возможность изучать материалы в удобном лично вам темпе, уделяя внимание личной жизни и работе. Программа построена таким образом, чтобы вы могли найти идеальный баланс между обучением и повседневными делами без потери качества. Кстати, все уроки будут доступны даже после завершения курса, так что вы в любой момент сможете уточнить то, что вылетело из головы.
  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?
    Сколько времени заниматься учёбой ― исключительно ваш выбор. Наши студенты обычно уделяют образованию от трёх до пяти часов в неделю.
  • Я смогу общаться с преподавателями?
    У вас будет личный куратор в Telegram-чате, а также преподаватель, который проверяет домашние задания. Он будет давать комментарии и полезные советы по результатам проверок самостоятельных работ. Из них вы сможете получить новые знания, крутые профессиональные лайфхаки.
  • Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?
    Конечно! Если вы купите курс в рассрочку, то сможете планировать свой долгосрочный бюджет, разбив полную сумму на небольшие ежемесячные платежи.