Агрегатор онлайн-курсов Checkroi.ru Блог Подборки курсов по аналитике Подборка лучших курсов по математике для анализа данных

Подборка лучших курсов по математике для анализа данных

от Илья Насонов
Опубликовано: Страница обновлена: 1657 просмотров Время прочтения: 15 минут
Курс
Школа
Стоимость со скидкой
В рассрочку
Длительность
Основы математики для Data Science
Перейти на сайт курса
Skillbox
26 312 ₽
от 2 392 ₽/мес.
4 месяца
Математика для анализа данных
Перейти на сайт курса
Нетология
17 250 ₽
от 1 725 ₽/мес.
1 месяц
Теория вероятностей и математическая статистика
Перейти на сайт курса
GeekBrains
15 000 ₽
1 месяц
Математика для Data Science
Перейти на сайт курса
Otus
по запросу
по запросу
6 месяцев
Курс по математике для Data Science
Перейти на сайт курса
SkillFactory
17 900 ₽
есть
2 месяца
Математика и Machine Learning для Data Science
Перейти на сайт курса
SkillFactory
47 900 ₽
есть
20 недель
Математика и статистика для data science
Перейти на сайт курса
robot_dreams
32 000 ₽
5866 ₽/мес.
2 месяца

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

Записаться на 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
  • полная – 37 587 ₽
  • со скидкой–26 312 ₽
  • рассрочка — 2 392 ₽ в месяц
Ссылка на курс Узнать подробности

Содержание. Учебный план включает в себя разбор следующих тем:

Программа курса «Основы математики для Data Science» от Skillbox

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.

Мнение редакции «Основы математики для Data Science» от Skillbox

На сайт курса

 

Ежедневные советы от диджитал-наставника Checkroi прямо в твоем телеграме!
Подписывайся на канал
Подписаться

Курс «Математика для анализа данных» от Нетологии

Записаться на 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
  • полная – 23 000 ₽
  • со скидкой – 17 250 ₽
  • рассрочка – 1 725 ₽ в месяц
  • возврат налогового вычета
Ссылка на курс Узнать подробности

Содержание. Обучающие материалы включают в себя разбор тем:

Программа курса «Математика для анализа данных» от Нетологии

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.

Мнение редакции «Математика для анализа данных» от Нетологии

На сайт курса

 

Курс «Теория вероятностей и математическая статистика» от GeekBrains

Записаться на курс «Теория вероятностей и математическая статистика» 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

Учебные блоки курса Теория вероятностей и математическая статистика

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.

Мнение редакции «Теория вероятностей и математическая статистика» от GeekBrains

На сайт курса

 

Курс «Математика для Data Science» от Otus

Записаться на 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
  • возможна оплата от юрлица
  • корпоративное обучение
  • закрытая группа в мессенджере
Ссылка на курс полная информация 

Мнение редакции «Математика для Data Science» от Otus

На сайт курса

 

Курс по математике для Data Science от SkillFactory

Записаться на 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
  • полная – 29 833 ₽
  • со скидкой — 17 900 ₽
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.

Мнение редакции Курс по математике для Data Science от SkillFactory

На сайт курса

 

Курс «Математика и Machine Learning для Data Science» от SkillFactory

Записаться на 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
  • полная – 79 900 ₽
  • со скидкой — 51 900 ₽
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.

Мнение редакции «Математика и Machine Learning для Data Science» от SkillFactory

На сайт курса

 

Курс «Математика и статистика для data science» от robot_dreams

Записаться на 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
  • помощь с трудоустройством
  • диплом
Итоги диплом + дополнительные дипломы и сертификаты (если есть) + проекты в портфолио + стажировка
Цена
  • полная — 32 000 ₽
  • рассрочка — 5866 ₽/мес.
Преимущества
  • практика на реальных кейсах
  • нетворкинг
Ссылка на курс полная информация

Мнение редакции «Математика и статистика для data science» от robot_dreams

На сайт курса
Хотите узнать, какие из современных технических профессий подойдут женщине? Переходите в подборку профессий для девушек-математиков.

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!

0 Коментариев
0

Почитаем еще?

Оставьте комментарий

Мы иногда используем cookie-файлы, чтобы получше узнать вас и персонализировать контент :) Замечательно!