Получить доступ
Эксклюзивный партнер
Skillbox в Казахстане
burger
Каталог Курсы по Аналитика и Data Science от Skillbox Математика для Data Science

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.

Кому подойдёт этот курс

  • Тем, кто интересуется Data Science

    Познакомитесь с базовыми формулами и функциями, изучите математические основы Machine Learning и сделаете первый шаг к карьере в Data Science.

  • Начинающим специалистам

    Узнаете больше о машинном обучении, освоите сложные математические концепции, научитесь быстро решать задачи с помощью Python и повысите свой уровень.

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.

О Skillbox

Skillbox —
в странах СНГ. На платформе вы сможете получить актуальные знания и освоить востребованную профессию из любой точки мира.

Как проходит обучение на платформе

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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.
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Имя
Телефон
Электронная почта
Отправить
Ознакомиться с условиями публичного договора
success
error
warning

Кураторы-эксперты и живая обратная связь

Кураторы дадут комментарии к вашим работам и помогут сделать их лучше. Это эксперты с опытом работы в отрасли от 5 лет, они прошли методическое обучение — умеют объяснять сложное и вдохновлять на развитие.

Помогаем разобраться и справиться

Оперативно ответим на вопросы по домашнему заданию и пришлём качественный разбор 💙

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

Студенты довольны обучением

  • 93% выпускников отмечают, что Skillbox помог достичь поставленной цели
  • 78% выпускников готовы рекомендовать обучение в Skillbox

Данные независимого опроса выпускников Skillbox, проведённого Высшей школой экономики (НИУ ВШЭ)

4 500+ оценок на разных независимых площадках

  • 4,7
    4 967 оценок
  • 4,7
    974 оценки
  • 4,8
    490 оценок
  • 4,5
    2 368 оценок
  • 4,7
    559 оценок
  • 5,0
    321 оценка
  • 4,5
    230 оценок
  • 4,7
    232 оценки

Отзывы участников

Николай Стольный Курс Основы математики для Data Science
У большинства спикеров очень понятная подача материала. Приятно осознавать рост нагрузки и чувствовать напряжение. В Telegram-чате собрались участники с разным прогрессом, а некоторые стремятся, особо не задумываясь, найти в нём лёгкое решение для любой задачи. Поэтому у меня нет мотивации общаться в чате. Предпочитаю самостоятельно разбираться в материале. В некоторых модулях нет явного указания на то, что получить практическую работу нужно определённым образом, например, через GitLab. Видео иногда подтормаживает, хотя другие видеоресурсы воспроизводятся без проблем.
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)
Записаться на курс
-55%
13 194 ₸/мес
29 319 ₸/мес
В рассрочку на 12 мес
Скидка по промокоду:
Кешбэк 30%: 47 496 баллов на Lerna
Математика для Data Science
Длительность: 4 мес
Старт курса: после оплаты
Заполните контактные данные
Имя
Телефон
E-mail
Промокод
Название компании
Отправить заявку
Ознакомиться с условиями публичного договора
success
error
warning

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.