Сделайте свое резюме привлекательным
для крупных компаний
для крупных компаний
Каждый, кто начинает свой путь в Data Science, стремится когда-нибудь дорасти до уровня senior. Но требования к специалистам такого уровня, особенно в крупных компаниях, очень высоки. Большинство соискателей не могут пройти собеседование.
Чтобы уверенно решать не типовые задачи и создавать собственные архитектуры, мало владеть основными методами машинного обучения и нейронных сетей: важно понимать законы математики и статистики у них «под капотом».
Существующие курсы по этим темам рассказываются сухим и академичным языком и не нацелены на практику, а на русском языке таких курсов еще меньше. Именно поэтому мы решили создать первый специализированный курс по математике и статистике для Data Science!
Чтобы уверенно решать не типовые задачи и создавать собственные архитектуры, мало владеть основными методами машинного обучения и нейронных сетей: важно понимать законы математики и статистики у них «под капотом».
Существующие курсы по этим темам рассказываются сухим и академичным языком и не нацелены на практику, а на русском языке таких курсов еще меньше. Именно поэтому мы решили создать первый специализированный курс по математике и статистике для Data Science!
Медианная зарплата специалиста по Data Science
120 000 ₽
4344 вакансий
доступно прямо сейчас*
*данные взяты с сайта
Для кого курс
Для специалистов Data Science, которые нацелены на уровень senior.
Преимущества курса
- Мы рассказываем о математике и статистике понятно и доходчиво. Наша цель — не сделать из вас гения фундаментальной математики, а заложить фундамент для вашего роста в Data Science. С остальным вы разберетесь сами, наша задача — помочь вам втянуться.
- Курс содержит много практики, которая не ограничивается решением классических уравнений и абстрактных заданий. Мы показываем, как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.
- Мы рассматриваем применение математических и статистических закономерностей в машинном обучении и нейронных сетях, чтобы вы в дальнейшем могли работать не только с типовыми моделями и архитектурами.
- У нас есть не только сообщество единомышленников, с которыми вы можете обсудить затруднения и поделиться наболевшим, но и поддержка ментора, который поможет выйти из тупика. Вы не останетесь с трудностями один на один.
Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных
Разработать модель предсказания кредитного рейтинга
Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи
Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе
Этот курс входит в программу Профессия «Data Scientist»
Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет
Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке
Получите навыки уровня middle в Data Science
Вы научитесь:
Уже к середине курса вы сможете
Мини-курс по нейросетям в подарок новым студентам
Преподаватель
Аяна Шелике
Преподаватель статистики и линейной алгебры МИЭФ ВШЭ
Выпускница мехмата МГУ
Выпускница мехмата МГУ
Помогали в разработке
- Веренцов СергейCTO, компания EORA
- Павел БратченкоData Scienst, Сбербанк
Программа курса
Часть 1
Часть 1
Линейная алгебра
Изучаем вектора и виды матриц
Учимся проводить операции над матрицами
Определяем линейную зависимость с помощью матриц
Изучаем обратные, вырожденные и невырожденные матрицы
Изучаем системы линейных уравнений, собственные и комплексные числа
Осваиваем матричное и сингулярное разложение
Решаем задачи линейной зависимости с помощью матриц
Оптимизируем с помощью метода главных компонент
Закрепляем математические основы линейной регрессии
Учимся проводить операции над матрицами
Определяем линейную зависимость с помощью матриц
Изучаем обратные, вырожденные и невырожденные матрицы
Изучаем системы линейных уравнений, собственные и комплексные числа
Осваиваем матричное и сингулярное разложение
Решаем задачи линейной зависимости с помощью матриц
Оптимизируем с помощью метода главных компонент
Закрепляем математические основы линейной регрессии
Часть 2
Часть 2
Основы матанализа
Изучаем функции одной и многих переменных и производные
Осваиваем понятие градиента и градиентного спуска
Тренируемся в задачах оптимизации
Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига
Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации
Закрепляем математические основы градиентного спуска и имитации отжига
Осваиваем понятие градиента и градиентного спуска
Тренируемся в задачах оптимизации
Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига
Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации
Закрепляем математические основы градиентного спуска и имитации отжига
Часть 3
Часть 3
Основы теории вероятности и статистики
Изучаем общие понятия описательной и математической статистики
Осваиваем комбинаторику
Изучаем основные типы распределений и корреляции
Разбираемся в теореме Байеса
Изучаем наивный байесовский классификатор
Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвера
Закрепляем математические основы классификации и логистической регрессии
Осваиваем комбинаторику
Изучаем основные типы распределений и корреляции
Разбираемся в теореме Байеса
Изучаем наивный байесовский классификатор
Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвера
Закрепляем математические основы классификации и логистической регрессии
Часть 4
Часть 4
Временные ряды и прочие математические методы
Знакомимся с анализом временных рядов
Осваиваем более сложные типы регрессий
Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов
Закрепляем математические основы классических моделей машинного обучения
Осваиваем более сложные типы регрессий
Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов
Закрепляем математические основы классических моделей машинного обучения
Как проходит обучение
Изучаете подготовительный материал
Вы сможете проходить обучение из любой точки планеты. Новые модули будут открываться раз в неделю. Специально разработанный контент и дополнительные материалы помогут разобраться в теме.
Выполняете практические задания
Практика состоит из трех частей: выполнения простых упражнений на вычисления; выполнения упражнений на базе Python; решения жизненных задач из области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.
Сдаете выпускной экзамен
В конце курса вас ждет специальное задание, в котором вы сможете применить все полученные навыки и подтвердить успешное изучение материала.
- Сертификат о прохождении курса
- Много готовых решений для использования на практике
На курсе обучение не заканчивается
Курс стартует: скоро
Осталось 6 мест
Стоимость обучения
Банки партнеры:
19 200
р
32 000 р
Запишитесь на курс
12 : 10 : 44 : 16
40%
скидка до
дней
часов
минут
секунд
-41%
В рассрочку на 12 мес
Нажимая кнопку, я соглашаюсь с Положением о персональных данных и даю согласие на их обработку и хранение.
Получить бесплатную консультацию
Нажимая кнопку, я соглашаюсь с Положением о персональных данных и даю согласие на их обработку и хранение.
Get a free lesson
Just type your contacts
It's totally free
Есть ли курсы лучше?
Есть. Наш флагманский курс — Профессия Data Scientist. Да, он дольше и дороже, чем этот. Но зато математика и статистика там подаются в связке со всеми другими темами по Data Science. С ним вы станете уверенным специалистом на рынке и, более того, сразу middle-уровня. Рекомендуем.
Как получить скидку на обучение?
Обучение за счет работодателя
Для запроса документов забронируйте курс через форму и выберите пункт «Оплатить как юрлицо» или напишите на почту info@skillfactory.ru.
Реферальная программа
Вы можете получить скидку 20%, пригласив друзей на наши курсы.
Программы лояльности
После оплаты одного из курсов вы получаете скидку на другой.
Репост
Поделитесь ссылкой у себя в соцсетях и получите дополнительную скидку 5%.
* Если хотите подробнее узнать про скидку, свяжитесь с менеджером
Среди наших студентов сотрудники компаний
Начните карьеру в Data Science
Работа в Data Science требует знания не только алгоритмов анализа данных и программирования, но и основ математики. На курсе будет много практики — решение реальных задач дата-сайентиста. Это поможет заложить фундамент новой карьеры.
Наша специализация поможет освоить профессию Junior Data Scientist с нуля всего за год. Обучение ориентировано на практику, поэтому в курсе 20% теории и 80% практики на реальных данных. К концу обучения вы сможете продемонстрировать работодателям Git-репозиторий с решенными кейсами и овладеете всеми необходимыми навыками, библиотеками и технологиями для старта карьеры!
Наша специализация поможет освоить профессию Junior Data Scientist с нуля всего за год. Обучение ориентировано на практику, поэтому в курсе 20% теории и 80% практики на реальных данных. К концу обучения вы сможете продемонстрировать работодателям Git-репозиторий с решенными кейсами и овладеете всеми необходимыми навыками, библиотеками и технологиями для старта карьеры!
Часто задаваемые вопросы
Курс предназначен для начинающих дата-сайентистов и всех, кто хочет построить карьеру в Data Science или использовать сложные вычисления в своей работе или бизнесе.
На курсе вы научитесь использовать математику и статистику для решения реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.
На курсе вы научитесь использовать математику и статистику для решения реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.
Знание основ Python (также вам потребуется установить его на компьютер), около 6-8 часов в неделю и желание получить новые знания и навыки.
Наш курс — не замена бесплатным продуктам. Напротив, онлайн-курсы — это хорошо и полезно. Но у нашей программы есть неоспоримое преимущество: фокус на практику.
Вы будете учиться по принципу одно занятие = одна задача. Освежите знания по математике, а потом углубитесь в науку, чтобы качественно использовать ее в работе
Вы будете учиться по принципу одно занятие = одна задача. Освежите знания по математике, а потом углубитесь в науку, чтобы качественно использовать ее в работе
Самые важные разделы математики для анализа данных — это:
- линейная алгебра;
- теория вероятностей и математическая статистика;
- математический анализ и методы оптимизации;
- временные ряды.
Чтобы решать рабочие задачи, аналитику нужно понимать законы математики и статистики.
Аналитик, который планирует расти в профессии до уровня senior, должен знать:
линейную алгебру, основы матанализа, основы теории вероятности и статистики,
временные ряды и другие математические методы. Всему перечисленному вы научитесь на курсе «Математика для Data Science» от Skillfactory.
Аналитик, который планирует расти в профессии до уровня senior, должен знать:
линейную алгебру, основы матанализа, основы теории вероятности и статистики,
временные ряды и другие математические методы. Всему перечисленному вы научитесь на курсе «Математика для Data Science» от Skillfactory.
Научитесь использовать науку о данных, строить и тестировать математические модели на курсе «Профессия Data Scientist».
Выполните 10 реальных проектов и освойте фундаментальную профессию за два года на «Полном курсе по Data Science». А еще учитесь у лучших менторов, качайте скиллы на тренажерах, участвуйте в хакатонах.
Откройте новые карьерные перспективы на курсе «Математика и Machine Learning для Data Science». За три месяца вы научитесь решать нетиповые задачи и понимать законы математики для построения моделей.
Выполните 10 реальных проектов и освойте фундаментальную профессию за два года на «Полном курсе по Data Science». А еще учитесь у лучших менторов, качайте скиллы на тренажерах, участвуйте в хакатонах.
Откройте новые карьерные перспективы на курсе «Математика и Machine Learning для Data Science». За три месяца вы научитесь решать нетиповые задачи и понимать законы математики для построения моделей.
Мы разрабатываем курсы для людей старше 16 лет. Если вам еще не исполнилось 16, но есть желание попробовать IT и оценить свои силы, есть бесплатные мероприятия и материалы на странице. Вы сможете лучше сориентироваться в мире IT-профессий, понять, что интереснее и больше подходит, оценить сложность материала.
Мы стараемся гибко подходить к вашим потребностям. Поэтому учитываем обстоятельства и возвращаем стоимость обучения полностью или частично, когда это предусмотрено договором. Если вы передумали проходить курс или хотите оформить возврат по другой причине, позвоните на горячую линию — менеджер расскажет об условиях. Они также описаны в разделе 4 нашей оферты
Учитесь из любой точки в удобное время
Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате