Фильтры
Уровень сложности
Цена
Тип обучения
Формат обучения
Длительность курса
Вид обучения
Начало курса
Онлайн-платформы
Разработчик курса
Гарантия трудоустройства
С сертификатом
Можно в рассрочку
Зачетные единицы
по популярности по рейтингу по цене по отзывам по дате начала

Data Science & Machine Learning

4.6

Программа бакалавриата по аналитике данных и машинному обучению. Стань востребованным IT-специалистом, получи диплом государственного вуза и измени мир с помощью высоких технологий. Учитесь очно и заочно онлайн: слушайте лекции и закрывайте сессию не выходя из дома. В конце обучения — диплом бакалавра РАНХиГС государственного образца.

Очно-заочное обучение
311 000 ₽
clock
4 года, начало 01 сентября 2024 г.

Факультет Искусственного интеллекта

Получите одну из самых востребованных IT-профессий. Машинное обучение от профессиональных преподавателей.

175 032 ₽
clock
18 месяцев по 2 занятия в неделю

Инженерия машинного обучения

4.8

ОНЛАЙН-МАГИСТРАТУРА СОВМЕСТНО С УрФУ. Станьте ML-инженером — ценным специалистом, решающим задачи бизнеса с помощью нейросетей и методов ML. Разработайте свою первую систему ИИ во время обучения.

120 000 ₽
clock
2 года, начало 23 сентября

Математика для анализа данных

4.5

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

Курс «Специалист по Data Science»

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.

112 000 ₽
clock
8 месяцев, начало 28 сентября

Введение в квантовые вычисления

4.3

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

12 160 ₽
clock
18 недель, около 7 часов в неделю

Математика для Data Science. Специализация. Тариф «Перельман»

4.1

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

22 000 ₽
clock
5 недель, начало 23 сентября

Data Scientist

4.4

Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения.

Отзывы о курсах

K
Klyukvin
Хорошая онлайн-платформа для получения новой специальности
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...
T
thefishisdead
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 дан...
D
daryamanannikova
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.ads...
M
mzr2004
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...
S
sergen355
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...
T
turick7
Шаблонные ответы, ощущение что вокруг одни боты.
Достоинства: Интересная платформа и форма обучения Недостатки: Финансовые вопросы Всем привет. Начал свое знакомство с яндекс. практикум в июле 2020 по бесплатному вводному курсу по "Специалист...

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

4.2

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.

Введение в математическую логику

3.4

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

3 900 ₽
clock
3 часа, начало 23 сентября
Математика для анализа данных
3.8

Математика для анализа данных

2.8

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.

«Введение в анализ данных»
3.8

«Введение в анализ данных»

2.7

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.

3.8
20 000 ₽
clock
13 нед. (1.5 мес.)

Часто задаваемые вопросы по курсам тематики Математика для Data Science

Что я освою после прохождения курса Математики для Data Science?

Какая продолжительность обучения Математике для Data Science?

Смогу ли я трудоустроиться после прохождения обучения Математике для Data Science?

В чем плюсы платных курсов по Математики для Data Science?

Минусы бесплатных курсов по Математике для Data Science?

Какой формат обучения?

Data Scientist с нуля до PRO

4.4

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

Введение в науку о данных

4.2

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.

1 800 ₽
clock
5 недель, около 6 часов в неделю, начало 23 сентября

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

4.2

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.

Комбинаторика

3.4

На этом курсе вы изучите комбинаторику и базовые инструменты решения комбинаторных задач. 

3 900 ₽
clock
3 часа, начало 23 сентября

Математика для Data Science

4.3

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения

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

4.2

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

4.4

Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.

Data Analyst с нуля до Junior

4.2

Вы научитесь решать задачи бизнеса с помощью данных. Сначала получите необходимую подготовку подтянете математику и статистику, а затем изучите SQL, Python, Power BI и через год станете дата-аналитиком.

Топ-5 учебных курсов по тематике Математика для Data Science

1. SkillFactory «Специалист по Data Science»

2. SkillFactory «Инженерия машинного обучения»

3. Skillbox «Data Science & Machine Learning»

4. SkillFactory «Прикладной анализ данных в медицинской сфере»

5. Яндекс Практикум «Курс «Специалист по Data Science»»

Обработка и анализ больших данных

4.2

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.

бесплатно
clock
2 недели, около 36 часов в неделю

Прикладной анализ данных в медицинской сфере

4.6

Получите диплом магистра Data Science от престижного вуза. Сможете работать на стыке IT и медицины. Выйдете на новый уровень в профессии и карьере.

Альтернативный трек
3.6

Альтернативный трек

2.5

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.

4.8
рейтинг подборки
Ваша оценка:
Часто задаваемые вопросы по курсам тематики Математика для Data Science
Что я освою после прохождения курса Математики для Data Science?

Вы освоите большой объем навыков и умений в области Математики для Data Science. Знания, полученные в ходе обучения, позволят быстро найти работу и легко войти в профессию. Большинство программ, представленных на нашем сайте, нацелены на формирование следующих умений и навыков: Big Data, Deep Learning, Python, NLP, Computer Vision, Алгоритмы ML, Инжиниринг данных

Все эти навыки пригодятся как новичкам в области Математики для Data Science, так и специалистам, которые хотят повысить свою квалификацию и выйти на новый уровень дохода.

 

Какая продолжительность обучения Математике для Data Science?

Срок обучения Математике для Data Science — от менее месяца до более года. Обычно ученики выбирают программы средней длительности — полгода. Чем дольше длится курс, тем больший объем знаний, умений и навыков можно получить в процессе обучения.

 

Смогу ли я трудоустроиться после прохождения обучения Математике для Data Science?

К сожалению, преподаватели курсов Математики для Data Science не берут на себя ответственность за трудоустройство учеников. Они лишь дают знания, умения и навыки, необходимые для работы в этой области. Но за сам процесс поиска подходящей компании, переговоры с потенциальным работодателем и прохождение интервью они не отвечают.

 

В чем плюсы платных курсов по Математики для Data Science?

Возможность получить хорошие, глубокие знания по теме.

Возможность закрепить полученные знания на практике.

Возможность получать обратную связь от преподавателей в удобном онлайн-формате.

Минусы бесплатных курсов по Математике для Data Science?

На бесплатных курсах преподаватели более поверхностно освещают материал.

Далеко не на всех курсах вручают сертификат и/или диплом.

Нет полного погружения в профессию, сложно стать специалистом «с нуля»

 

Какой формат обучения?

Обучение организовано в онлайн-формате. Помимо занятий под руководством преподавателя вы получите доступ к записям лекций. Вы будете сами решать, когда, где и в каком темпе осваивать учебный материал. Для закрепления знаний будете выполнять домашние работы и получать обратную связь от куратора по каждому сделанному заданию.