Майская распродажа Скидка 25% действует 0 дней 00:00:00
Математика для Data Science
Курс

Математика для Data Science

Вы освежите знания по математике, 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

На рынке не хватает специалистов по Data Science

Кому подойдёт этот курс

  • Тем, кто интересуется Data Science 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 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 без обращений к поисковику.

  • 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.

Как проходит обучение на платформе

  • Иллюстрация этапа обучения
    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.

  • 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

    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.

  • 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
  • 143 видеоматериала
  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
Николай
Герасименко
Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science». Опыт преподавания высшей математики более 4 лет

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

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

Преподаёт математику более 15 лет, руководит дипломными работами специалистов, бакалавров и магистров.

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

3 года опыта коммерческой работы в Data Science.

Отзывы участников

  • Очень нравится подача материала в курсе «Основы математики» — всё понятно, есть разбор практики, комментарии спикера очень толковые)
  • 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.
  • Отзывы студентов Иван Медведев, г. Ивантеевка Курс «Профессия Инженер по тестированию»
    Если какой-то материал тяжело даётся, есть вопрос по ДЗ, достаточно написать преподавателю, который поможет разобраться с информацией и подскажет, как решить задачу.
    По итогу 9-месячной учёбы стал по-другому смотреть на сайты. Замечаю баги, разбираюсь в вёрстке, веду репорты. Узнал, как работать со специфическим ПО.
    Уже сейчас нисколько не жалею, что выбрал Skillbox. Спасибо!!!
  • Отзывы студентов Валентина Нарушевич, г. Санкт-Петербург Курс «Графический дизайнер с нуля до PRO»
    Благодаря курсу я научилась создавать классные постеры и векторные изображения. Также мой список новых скилов пополнили ретушь и обтравка изображений — одни из главных навыков профессионального графического дизайнера.
    Ну, и умение верстать журналы! Теперь я, как самый настоящий графический дизайнер, с лёгкостью могу создать разворот какого-нибудь модного журнала.
  • Отзывы студентов Яна Щербицкая, г. Санкт-Петербург Курс «Photoshop с нуля до PRO»
    Курс очень круто структурирован, там есть все знания, которые мне нужны, чтобы освоить программу. Сама бы я точно что-нибудь пропустила.
    Преподаватели всё спокойно и терпеливо объясняют. Если ты что-то не понял, снимут дополнительный видеоролик и покажут ещё раз.
    Самое крутое в курсах Skillbox — постоянная связь с теми, кто подскажет, как правильно.
  • Отзывы студентов Алла Комиссаренко Курс «UX-дизайнер с нуля до PRO»
    Работать дизайнером мне очень нравится, от UX я вообще в восторге, тяга к аналитике у меня была всегда. После долгих поисков работы в новой сфере подруга помогла мне получить заказ на редизайн сайта большой компании.
    Отдельно хочу сказать спасибо куратору Александру Свободе, он очень подробно расписывал все недочёты и ошибки решений в дизайне.
  • Отзывы студентов Елена Кальво, г. Ницца, Франция Курс «Копирайтинг от А до Я 2.0»
    «Почему бы не сделать из хобби источник заработка?» — однажды подумала я.
    Недолго размышляя, записалась на курс в Skillbox и встала в ряд претендентов на гордое звание копирайтера.
    Работа с текстом помогла мне вернуть свою жизнь, вдохновила. Я начала снова ухаживать за собой, читать. Увидела, что я не только мать, но и писатель.

  • Отзывы студентов Ирина Семёнова, г. Бельцы, Молдова Курс «Профессия SMM-специалист»
    Я узнала, что такое охваты, KPI и прочие слова, которые раньше пугали. Поняла, что чем проще и понятнее, тем лучше. Разобралась в сложной иерархии рекламного кабинета и научилась настраивать аудиторию и рекламу.

    Я уже в теме и не боюсь назвать своих более опытных друзей коллегами.
  • Особенно нравится доступность объяснения материала, а также развёрнутые ответы на возникающие вопросы от проверяющего куратора при проверке практических заданий.
  • Старт курса: 1 июня
  • Осталось: 8 мест

Стоимость курса

Скидка действует 0 дня 00:00:00

  • 1 146 лей/мес
  • -25%
859 лей/мес
  • В рассрочку на 6 месяцев

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?
    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.