Новые профессии со скидкой до 60% : : Узнать больше Новые профессии со скидкой до 60%
Образовательная платформа
Найди себя в Skillbox Скидка 30% действует 0 дней 00:00:00
Курс

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.

Станьте IT-специалистом и получите поддержку от государства

Сотрудники аккредитованных IT-компаний могут:

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, которую мы постоянно улучшаем. 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

    Мы 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.

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

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: 25 декабря
  • Осталось: 9 мест

Стоимость курса

Скидка действует 0 дня 00:00:00

  • 3 940 ₽/мес
  • -30%
2 758 ₽/мес
  • В рассрочку на 12 месяцев

Записаться на консультацию или оплатить на сайте

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

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных, с правилами пользования Платформой и публичной офертой, правилами акций «Поможем найти работу или вернем деньги» и «Учись сейчас — плати потом»

Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Вам может понравиться

    Где работают участники курсов Skillbox

    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.