Математика для Data Science

18 месяцев по 2 занятия в неделю

4.8

Наука о данных включает большой спектр подходов и методов сбора, обработки, анализа и визуализации массивов данных любого размера. Отдельным практически важным направлением данной науки является работа с большими данными с помощью новых принципов математического и вычислительного моделирования, когда классические методы перестают работать ввиду невозможности их масштабирования. Настоящий курс призван помочь обучающемуся изучить основы предметной области через постановку и решение типичных задач, с которыми исследователь в области науки о данных может столкнуться в своей работе. Чтобы научить слушателя решать такие задачи, авторы курса предоставляют обучающемуся необходимый теоретический минимум и показывают, как пользоваться инструментальной базой на практике.

Введение в науку о данных

4.2

4.8

1 800 ₽

Избранные разделы высшей математики в контексте Data Science с упором на решение задач. Для сильных духом.

5 недель, около 6 часов в неделю, начало 28 ноября

Математика для Data Science. Специализация. Тариф «Перельман»

4.8

60 отзывов о школе

Математика для Data Science. Специализация. Тариф «Перельман»

4.1

4.8

60 отзывов о школе

22 000 ₽

Поможем специалистам по Data Science освоить математические концепции: видеть взаимосвязь в массивах данных и делать точные прогнозы

5 недель, начало 28 ноября

4.9

1000 отзывов о школе

Математика для анализа данных

4.5

4.9

7 недель

Курс «Специалист по Data Science»

4.8

23 отзыва

Здесь трудно, но интересно. Учёба занимает 8 месяцев. Много теории, ещё больше практики, люди и методология — всё направлено на то, чтобы вы освоили профессию специалиста по Data Science.

816 отзывов о школе

115 000 ₽

8 месяцев

4.8

Цель курса: освоить основные разделы методов оптимизации и алгоритмов анализа данных, необходимые для успешного применения в области Data Science. Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по методам оптимизации и алгоритмам анализа данных для старта в области Data Science.

Математика для Data Science. 3 часть. Методы оптимизации и алгоритмы анализа данных

4.1

4.8

32 490 ₽

На этом курсе вы изучите язык математики и узнаете его базовые правила — они помогут яснее рассуждать и доносить свои мысли.

40 ак.ч.

4.8

70 отзывов о школе

Введение в математическую логику

3.4

4.8

70 отзывов о школе

3 900 ₽

Подразделение: Механико-математический факультет Программа ориентирована на менеджеров, аналитиков, бизнес-аналитиков, руководителей групп, нуждающихся в кратком и доступном изложении методов анализа данных – методов машинного обучения и нейросетей.

3 часа, начало 28 ноября

3.8

«Введение в анализ данных»

2.6

3.8

20 000 ₽

Хорошая онлайн-платформа для получения новой специальности

13 нед. (1.5 мес.)

Достоинства: Теория и практика в одном месте, реальный опыт от грамотных специалистов. Недостатки: Требуется уровень подготовки выше среднего. Обучаюсь в Практикуме с января 2020. Специальность - специалист по data-science. К Практикуму подтолкнолу желание сменить текущий вид деятельности на более спокойную и менее напряженную работу. Процессом обучения доволен. Пробегусь по всем аспектам...

Хороший вариант, но со своими особенностями

Достоинства: Много практики. Полезный и нужный материал. Хорошая организация процессов. Удобный интерфейс. Недостатки: Нагрузка варьируется от месяца к месяцу. Всем доброго времени суток! На данный момент я седьмой месяц обучаюсь в Яндекс Практикуме по программе Data Science (всего обучение по данной программе составляет 8 месяцев, поэтому очевидно - мне есть, что рассказать). Как все начало...

Я получил то, что хотел

Достоинства: Системность подхода к обучению- необходимый минимум теории и практики в тренажере дополняется еженедельными консультациями наставников для приближения всего изученного к жизни. Недостатки: Ревьюеры кода используют стандартные формулировки при комментировании проектов - ощущение, будто разговариваешь с NPC из плохой РПГ В книге Бориса Акунина "Нефритовые четки" один из персонажей...

Пример идеальных онлайн-курсов

В Яндекс. Практикуме я изучаю профессию DataScience, достаточно модное сейчас направление, и как оказалось достаточно непростое, как говорится, тяжело в учении - легко в бою. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Сложностей на моем пути было много, времени не хватало(сдавала диплом и работала), силы понимать статистику периодически покидали меня, короновирус запирал нас всех дома наед...

Это здорово, это очень хорошо.

Всем, привет! С июля 2020 я прохожу обучение по направлению DataScience в Яндекс. Практикум и решил поделиться своими впечатлениями. Точнее даже ЧАВО (часто задаваемые вопросы), а если уж совсем быть точным, то ЧАПС (часто посещаемые сомнения), только что придумал это сокращение. Ну вот они: Сомнение №1: А зачем мне все это? Иногда маскируется под "а может бросить?" или "у меня все равно ничего не...

Отличный образовательный проект

Достоинства: собственный тренажер, ревью по проектам, консультации, сообщество в Slack, помощь по каждому вопросу Недостатки: единственный минус - в некоторых темах отсутствие полного материала в тренажере, требуется дополнительное время на самостоятельный поиск информации Я обучался на Data Science факультете. Хороший формат обучения. Кому-то заходит, кому-то нет. Но по мне, это максимально...

3.6

Разработан совместно с заведующим кафедрой мат. логики и теории алгоритмов МГУ им. М.В. Ломоносова→ Научитесь создавать прогнозные модели для бизнеса→ Тренируйтесь на реальных проектах и кейсах→ Начните работать удаленно из любой точки мира

Data Scientist с нуля до PRO

4.4

3.6

244 440 ₽

Повышение квалификации. Онлайн-курс «Математика для анализа данных» познакомит вас с необходимым материалом из математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и дискретной математики для полноценного понимания и умения решать задачи анализа данных. Целью курса является также развитие математического мышления, которое важно в современной области Computer Science в целом и в анализе данных в частности.

24 месяца

3.8

Математика для анализа данных

2.8

3.8

15 000 ₽

1 месяц

4.8

Основная задача курса – познакомить слушателей с бурно развивающейся областью науки и технологии на стыке физики и компьютерных наук – квантовыми вычислениями.

Введение в квантовые вычисления

4.2

4.8

12 ₽

10 недель, около 7 часов в неделю

4.8

Цель курса: освоить основные разделы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для успешного применения в области Data Science. Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по теории вероятностей и математической статистики для старта в данной сфере.

Математика для Data Science. 2 часть. Теория вероятностей и математическая статистика

4.1

4.8

27 990 ₽

40 ак.ч.

Часто задаваемые вопросы по курсам тематики Математика для Data Science

3.6

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения

Математика для Data Science

4.3

3.6

23 880 ₽

8 недель

4.8

Цель курса: освоить основные разделы математического анализа и линейной алгебры, необходимые для успешного применения в области Data Science. Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по математическому анализу и линейной алгебры для старта в данной сфере.

Математика для Data Science.1 часть. Математический анализ и линейная алгебра

4.1

4.8

26 990 ₽

40 ак.ч.

4.8

Программа посвящена технологиям работы с большими объемами данных. В настоящее время ИКТ изменили всю нашу жизнь - и личную, и производственную сферы. В первую очередь, это связано с накоплением во всех областях детальности человека огромных массивов данных, которые нужно уметь находить, извлекать, структурировать, сохранять в компактном виде, быстро находить необходимые элементы, агрегировать и анализировать. Анализ данных может помочь решить множество профессиональных задач, например, такие: каков ожидаемый спрос на тот или иной товар? Когда этот спрос был максимальным? Каковы тенденции в изменении цен на рынке? И т.д. Наука о данных занимается большим спектром вопросов.

Обработка и анализ больших данных

4.2

4.8

бесплатно

2 недели, около 36 часов в неделю

Дискретная математика: подсчеты, графы, случайные блуждания

4.8

Основная цель этого онлайн-курса — дать введение в разделы дискретной математики, важные для анализа данных. Курс является частью специализации "Математика для анализа данных".

Дискретная математика: подсчеты, графы, случайные блуждания

4.2

4.8

бесплатно

11. Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

6 недель, начало По мере набора группы

7. Открытое образование

12. Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

13. Университет ИТМО

14. Школа анализа данных

15. Санкт-Петербургский государственный университет

Тем, у кого есть опыт в IT, но нет сильной математической базы, альтернативный трек поможет добрать недостающие знания по математике и влиться в одно из четырёх других направлений.

3.6

Альтернативный трек

2.5

3.6

нет данных