Курс по математике для Data Science

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения
Онлайн
из любой точки мира
24 мая
дата старта
8 недель
длительность курса
Сделайте своё резюме привлекательным
для крупных Data Science-based 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!
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 курсом один на один.
Забронируйте место на курсе сегодня
и получите скидку на обучение

Курс из специализации Data Science

Программа курса
Часть 1
Часть 1
Линейная алгебра
Изучаем вектора и матрицы
Учимся проводить операции над матрицами
Осваиваем матричное разложение
Решаем задачи оптимизации с помощью матриц
Решаем задачи визуализации с помощью метода главных компонент
Закрепляем математические основы линейной регрессии

Часть 2
Часть 2
Основы матанализа
Изучаем производные и экстремумы функций
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
Разбираемся в теореме Байеса
Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвера
Закрепляем математические основы классификации и метода марковских цепей

Часть 4
Часть 4
Временные ряды и прочие методы машинного обучения
Знакомимся с анализом временных рядов
Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов
Закрепляем математические основы основных моделей машинного обучения

Получить программу
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 базе Python; решения жизненных задач из области анализа данных, прогнозирования и оптимизации; закрепления в machine learning
Общаетесь с однокурсниками и получаете фидбэк ментора
Вы будете постоянно общаться со своими сокурсниками в закрытых каналах в Slack. Если вы что-то не поймете или не справитесь с задачей - мы поможем разобраться.
Сдаете выпускной экзамен
В конце курса вас ждет специальное задание, в котором вы сможете применить все полученные навыки и подтвердить успешное изучение материала.
На курсе обучение не заканчивается

Сертификат о прохождении курса
Консультация по дальнейшему развитию
Много готовых решений для использования на практике
Чат выпускников и полезные знакомства


Запишитесь на курс
Стоимость обучения

currentPrice basePrice
priceComment


Можно в рассрочку
installmentPrice в месяц

24 мая
дата старта
Онлайн
формат обучения
8 недель
длительность курса
Как получить курс дешевле?
Оплатите курс целиком
При оплате курса целиком вы экономите
10-30%
Обучение за счет работодателя
У нас есть возможность оплаты обучения работодателем. Для запроса документов заполните форму или напишите на почту
Реферальная программа
Вы можете получить скидку 20%, пригласив друзей на наши курсы.
Программы лояльности
После оплаты одного из курсов вы получаете скидку на другой курс
Быстрая оплата
Внесите предоплату за курс в размере 5000руб в течение 3х дней после регистрации и получите скидку
Репост
Поделитесь ссылкой на курс у себя в соц.сетях и получите скидку 5%
Среди наших студентов сотрудники компаний
Часто задаваемые вопросы
Зачем мне это нужно?
Рынку нужны специалисты по машинному обучению и нейронным сетям. Как пишет HeadHunter, количество вакансий, в которых упоминается машинное обучение, с 2012 по 2016 годы увеличилось в 18 раз: с 113 до 2037. А по версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий Америки.

Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130-300 тысяч рублей. В крупных компаниях уровень заработка выше. Но крупные компании предъявляют к своим специалистам более высокие требования, которые в том числе включают в себя знания математики и статистики из релевантных областей.

Для работы с менее типовыми решениями в области machine learning и тем более самостоятельной сборки моделей и архитектур нейронных сетей понимание математических принципов их работы необходимо.
Насколько это сложно?
Для комфортного обучения на курсе вам необходимо знание синтаксиса и базовые навыки работы в Python (если у вас их нет, вы можете предварительно пройти обучение на курсе Python для анализа данных или наработать основы в любом удобном для вас тренажере).

Программа курса предполагает знание математики на уровне выпускника школы. Если вы изучали высшую математику в вузе, освоить курс вам будет легче, если же нет - придется больше времени уделить изучению дополнительных материалов и практике.
Для кого этот курс?
Курс предназначен для начинающих Data Scientist, разработчиков с опытом и всех, кто хочет освоить профессию Data Scientist или использовать возможности машинного обучения в своей работе или бизнесе.
Студентам с инженерным / техническим / экономическим образованием освоить программу курса будет легче, но и для выпускников других специальностей это будет посильно. Наша цель — дать вам в первую очередь прикладное понимание математики и статистики.
Что потребуется для успешного обучения?
Знание Python (также вам потребуется его установить на компьютер), базовое знакомство с темой Machine Learning, около 6-8 часов в неделю и желание получить новые знания.
Чем вы лучше бесплатных курсов?
Основной ответ такой — наш курс не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно, и мы будем рекомендовать их для изучения в качестве дополнительных материалов. Но у наших курсов есть неоспоримые преимущества: фокус на практике, современный подход к изучению и поддержка группы и менторов.

Вместе с опытным data scientist'ом вы разберете применение математики и статистики в реальных задачах из области анализа данных и машинного обучения, выполните множество упражнений для закрепления и решите полтора десятка практических кейсов.

Если вы столкнетесь с проблемой при выполнения задания, вам всегда будет, к кому обратиться: вы сможете получить совет от одногруппников в закрытом сообществе в Slack и помощь ментора.
Это действительно востребовано?
Просто посмотрите статистику Data Science/Machine Learning/Deep Learning на русскоязычных и зарубежных кадровых сайтах