Перейти на сайт курса
Перейти на сайт курса
Математика — неотъемлемая часть Data Science. Любой практикующий специалист по анализу данных или лицо, заинтересованное в построении карьеры в науке о данных, должны иметь знания в конкретных математических областях.
Карьера в области науки о данных требует математического изучения, так как алгоритмы машинного обучения, а также анализ и генерация идей для оптимизации бизнес-процессов напрямую завязаны на математические методы. Хотя этот предмет и не единственное требование для успешного образовательного и карьерного пути в Data Science, но является одним из самых важных критериев. Выявление и понимание бизнес-задач и их преобразование в математические задачи — считается одним из наиболее важных шагов в рабочем процессе специалиста по Data Science.
Предприятиям во всех отраслях нужны специалисты по анализу данных, которые помогут компаниям полноценно работать и ежедневно добиваться успеха. Понимание того, как вы можете использовать математику в практических сценариях, может помочь вам разобраться, зачем предприятиям нужны специалисты по анализу данных и как математика решает задачи бизнеса.
Математика является основным образовательным предметом для специалистов по анализу данных, независимо от будущего карьерного пути в отрасли. Её знание гарантирует, что вы сможете помочь организации быстрее решать проблемы и внедрять инновации, оптимизировать производительность, строить перспективные модели и эффективно применять сложные данные для решения бизнес-задач.
Таким образом, работа в Data Science требует знаний математики, которая позволяет глубоко анализировать и систематизировать огромные массивы данных. Чтобы стать аналитиком данных, нужно владеть теорией вероятностей, математическим анализом и линейной алгеброй, ведь они используются в машинном обучении и нейросетях. Оценка взаимосвязей между данными, поиск в них закономерности и управление обработкой информации — залог успешной работы в этой профессии. А ещё хорошее владение математикой поможет вам легко читать научные статьи по Data Science и без проблем проходить собеседования.
Убедится, что вы выбрали правильный набор навыков и математических возможностей помогут онлайн-курсы. Эксперты школ проведут вас через все области математики, которые нужны начинающим специалистам в построении успешной карьеры в области Data Science. Любой курс из подборки по математике для Data Science поможет вам подтянуть математическую базу знаний и быстрее решать рабочие задачи.
Курс «Основы математики для Data Science» от Skillbox
| Длительность | 4 месяца |
| Уровень | С нуля |
| Для кого подходит | Всем, кому интересен анализ данных |
| Формат | Видеолекции + домашнее задание + фидбек от ментора |
| Гарантии | Доступ к материалу навсегда |
| Итоги | Диплом |
| Цена |
|
| Ссылка на курс | Узнать подробности |
Содержание. Учебный план включает в себя разбор следующих тем:
Преподаватели:
Николай Герасименко — Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science».
Вячеслав Архипов — консультант программы, Data Scientist в стартапе Banuba.
После окончания курса вы сможете:
- читать сложные статьи, не испытывая трудностей с терминологией;
- работать с переменными и функциями;
- разрабатывать алгоритмы машинного обучения;
- с помощью математических формул определять практическую задачу;
- использовать Python для решения сложных математических задач.
Курс «Математика для анализа данных» от Нетологии
| Длительность | 1 месяц |
| Уровень | Начинающие |
| Для кого подходит | Аналитикам данных |
| Формат | Онлайн-лекции + практика + фидбек от ментора |
| Гарантии | Неограниченный доступ к материалам, помощь с трудоустройством |
| Итоги | Сертификат + портфолио |
| Цена |
|
| Ссылка на курс | Узнать подробности |
Содержание. Обучающие материалы включают в себя разбор тем:
Преподаватели:
Алексей Кузьмин — директор разработки и работы с данными в ДомКлик.
Денис Волк — Ex-Senior Data Scientist в KPMG, кандидат физико-математических наук.
После окончания курса вы сможете:
- видеть взаимосвязь в массивах данных и делать точные прогнозы;
- исследовать данные и избавляться от лишних;
- выбирать подходящий алгоритм для решения разных задач;
- владеть базой для машинного обучения.
Курс «Теория вероятностей и математическая статистика» от GeekBrains
| Длительность | 1 месяц |
| Уровень | с нуля |
| Для кого подходит | начинающим аналитикам данных и специалистам по машинному обучению |
| Формат | онлайн-вебинары + домашние задания |
| Итоги | сертификат |
| Цена | 15 000 ₽ |
| Ссылка на курс | полная информация |
Полную программу смотрите на сайте.
Преподаватели
Сергей Ширкин — специалист по data science, работал со «Сбербанком» и «Росбанком», приглашённый преподаватель Высшей школы экономики, декан факультета «Искусственного интеллекта» школы GeekBrains.
Елена Неизвестных — биостатистик в области клинических исследований сервиса по поиску и обработке научной информации для медицины и фармацевтики Sciencefiles.
И ещё 4 преподавателя. Подробнее о них смотрите на сайте.
Чему вы научитесь
- решать задачи математической статистики,
- проверять гипотезы,
- фильтровать данные,
- проводить корреляционный и спектральный анализ данных,
- проводить А/B-тестирование,
- проводить многомерный анализ,
- работать с большими данными и проводить статистические зависимости.
Курс «Математика для Data Science» от Otus
| Длительность | 6 месяцев |
| Уровень | новичкам, опытным |
| Кому подойдёт | дата-инженерам, математикам, для корпоративного обучения |
| Чему научитесь | линейная алгебра, математический анализ, математическая статистика, А/B-тестирование, Machine Learning |
| Формат | онлайн-вебинары + домашние задания + обратная связь от преподавателя |
| Гарантии | доступ навсегда |
| Итоги | диплом + проекты в портфолио |
| Цена | по запросу |
| Преимущества |
|
| Ссылка на курс | полная информация |
Курс по математике для Data Science от SkillFactory
| Длительность | 2 месяца |
| Уровень | Начинающие |
| Для кого подходит | Аналитикам данных, программистам |
| Формат | Видеолекции + практические занятия + фидбек от ментора |
| Итоги | Сертификат |
| Цена |
|
| Ссылка на курс | Узнать подробности |
Содержание. Учебный план включает 4 части:
- линейная алгебра;
- основы матанализа;
- основы теории вероятности и статистики;
- временные ряды и прочие математические методы.
Преподаватель:
Аяна Шелике — преподаватель статистики и линейной алгебры МИЭФ ВШЭ.
После окончания курса вы сможете:
- решать задачи линейной зависимости с помощью матриц;
- искать выигрышную стратегию с помощью производных и численных методов оптимизации;
- проверять и прогнозировать результаты проекта с помощью методов статистики и теории вероятности;
- прогнозировать бюджет с помощью временных рядов;
- владеть основой для разработки моделей машинного обучения.
Курс «Математика и Machine Learning для Data Science» от SkillFactory
| Длительность | 20 недель |
| Уровень | С нуля |
| Для кого подходит | Новичкам, начинающим аналитикам данных |
| Формат | Видеолекции + практика + фидбек от ментора |
| Итоги | Сертификат |
| Цена |
|
| Ссылка на курс | Узнать подробности |
Содержание. Учебный план включает в себя 2 курса:
- математика — изучение линейной алгебры, матана, теории вероятности и статистики;
- Machine Learning — введение, работа с данными, регрессия, кластеризация, алгоритмы, рекомендательные системы и хакатон в конце.
Преподаватель:
Аяна Шелике — преподаватель статистики и линейной алгебры МИЭФ ВШЭ.
Эмиль Магеррамов — COO Data Lab, компания EORA.
Антон Киселев — Head of R&D, компания EORA.
Сергей Веренцов — CTO, компания EORA.
После окончания курса вы сможете:
- применять знания теории вероятности и математической статистики для решения различных задач в анализе данных;
- создавать рекомендательные системы и заниматься машинным обучением.
Курс «Математика и статистика для data science» от robot_dreams
| Длительность | 2 месяца |
| Уровень | новичкам, опытным |
| Кому подойдёт | аналитикам, бизнес-аналитикам, маркетологам |
| Чему научитесь | Python, NumPy, Pandas, Plotly, Scikit-learn, линейная алгебра, математическая статистика, Machine Learning, Big Data |
| Приложения и сервисы | Seaborn, Matplotlib, Jupyter Notebook |
| Формат | вебинары + воркшопы + домашние задания + обратная связь от преподавателя |
| Гарантии |
|
| Итоги | диплом + дополнительные дипломы и сертификаты (если есть) + проекты в портфолио + стажировка |
| Цена |
|
| Преимущества |
|
| Ссылка на курс | полная информация |
Подведём итоги
Будете ли вы специалистом по анализу данных, инженером по ML, архитектором данных или другим специалистом отрасли Data Science — везде нужна математика. Возможно, вы ещё не знаете точно, по которому пути пойдёте. Но взгляните на различные типы математических преобразований и то, для чего они используются в Data Science. Вы лучше поймёте свои навыки и интересы и сможете в конечном итоге точнее выбрать математическое образование.
Линейная алгебра используется в нейролингвистическом программировании (НЛП) для встраивания слов и методов обучения без учителя, таких как моделирование тем и прогнозная аналитика. Примеры использования НЛП включают чат-ботов, языковой перевод, распознавание речи и анализ настроений. Линейная алгебра также используется для компьютерного зрения. Когда люди думают о компьютерном зрении, им на ум приходят такие компании, как Tesla, со своими беспилотными автомобилями. Эта область гораздо шире и её часто используют в таких отраслях, как сельское хозяйство для повышения урожайности или здравоохранение для классификации заболеваний и улучшения диагностики.
Математическая статистика полезна для проверки эффективности маркетинговых стратегий и проверки гипотез. Она также применяется для понимания поведения потребителей. К примеру, почему потребители покупают у конкретного бренда.
Знание того, как строить линейные уравнения, является критически важным критерием при разработке алгоритма машинного обучения. Они используются для проверки и наблюдения за наборами данных. Для машинного обучения линейная алгебра используется в функциях потерь, регуляризации, ковариационных матрицах и вспомогательной векторной машинной классификации.
Специалист науки о данных разрабатывает на основе массивов данных модели, которые помогают развиваться предприятиям науки и бизнесу. А математика помогает ему в этом не ошибаться. Понимание математического анализа, математической статистики и линейной алгебры нужно для качественной систематизации данных и управления огромными массивами информации. При этом хорошая математическая подготовка позволяет ускорить работу и брать более сложные задачи, что повышает ваш уровень как специалиста. Если вам не хватает знаний в этой области, то любой курс из списка выше поможет их восполнить и стать профессионалом.
Если вы учились на одном из этих курсов и есть чем поделиться, напишите честный отзыв в комментариях!
