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

Специалист по Data Science

Онлайн-программа ДПО совместно с МФТИ. Освойте востребованную профессию в интересной сфере: изучите актуальные технологии и практикуйтесь на реальных задачах.

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

Математика для анализа данных

4.5

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

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

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 02 марта

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 02 марта

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 02 марта

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 - 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...
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 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...
M
maximbar
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...
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.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...
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 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...
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 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...

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

4.1

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. Эти знания пригодятся, если вы станете инженером-программистом, займетесь аналитикой данных или решите изучать программирование на продвинутом уровне. Комбинаторика помогает программистам глубже понимать математику, смотреть под другим углом на алгоритмы и мыслить по-новому. Этот курс подойдет тем, кто продолжает изучать дискретную математику. Чтобы учиться было легче, рекомендуем заранее пройти курсы Введение в математическую логику и Теория множеств.

«Введение в анализ данных»
3.8

«Введение в анализ данных»

2.6

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.)

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

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?

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.

Прикладной анализ данных в медицинской сфере

4.8

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

Введение в квантовые вычисления

4.2

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

12 ₽
clock
18 недель, около 7 часов в неделю

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

4.1

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. 

Математика для Data Science

4.3

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения

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.

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

4.1

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.

Топ-5 учебных курсов по тематике Математика для Data Science

1. SkillFactory «Специалист по Data Science»

2. SkillFactory «Прикладной анализ данных в медицинской сфере»

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

4. Skillbox «Data Science & Machine Learning»

5. Нетология «Математика для анализа данных»

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

Дискретная математика: подсчеты, графы, случайные блуждания

4.2

Основная цель этого онлайн-курса — дать введение в разделы дискретной математики, важные для анализа данных.

бесплатно
clock
6 недель, начало По мере набора группы
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.