Получить доступ
Эксклюзивный партнер
Skillbox в Киргизии
burger
Каталог
close
list Каталог
Каталог Аналитика и Data Science Математика для Data Science

Математика для Data Science

Вы разберётесь в базовых разделах математики, изучите методы статистики и теории вероятностей, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.

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

  • Понимать математические термины

    Изучите основную терминологию и сможете читать сложные статьи по Data Science для решения рабочих задач.

  • Работать с формулами и функциями

    Перестанете бояться переменных и функций и начнёте с их помощью решать практические задачи.

  • Применять основные методы статистики

    Освоите инструменты математической статистики и теории вероятностей и сможете использовать их в работе с большими данными.

  • Разбираться в основах машинного обучения

    Изучите математические основы Machine Learning — узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.

  • Автоматизировать решение задач

    Узнаете, как использовать Python и его библиотеки для решения рабочих задач.

  • Описывать прикладные задачи на языке математики

    Сможете сформулировать практическую задачу с помощью математических формул.

О Skillbox

Skillbox —
по качеству обучения. Вся теория записана с топовыми экспертами рынка, а практика максимально приближена к реальным рабочим задачам. Послушайте, что говорят те, кто уже достиг своих целей вместе со Skillbox.

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%
4 305 сом/мес
9 566 сом/мес
В рассрочку на 6 мес
Скидка по промокоду:
Кешбэк 30%: 7 748 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?

    Конечно! У вас всё получится даже без специальных знаний — просто уделяйте больше внимания практике и читайте дополнительную литературу. В остальном помогут практикующие эксперты, которые будут сопровождать вас на протяжении всего курса.

  • Что нужно знать будущим участникам курса?

    Чтобы успешно выполнять учебные задания, желательно знать основы языка Python — они понадобятся для работы с большими данными и сложными вычислениями. Глубоких познаний не требуется, но будет здорово, если вы понимаете синтаксис языка, разбираетесь в типах переменных и можете писать простые функции.

  • Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой?

    Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, все видео будут доступны и по окончании курса, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент.

  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять обучению на платформе?

    Всё зависит только от вас. В среднем пользователи платформы занимаются от 3 до 5 часов в неделю.

  • Кто будет мне помогать в обучении на платформе?

    У вас будут проверяющие эксперты и куратор в Telegram-чате курса. Они прокомментируют практические работы, дадут полезные советы и ответят на любые вопросы. Вы сможете перенять их опыт, профессиональные знания и лайфхаки.

  • Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?

    Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.