Математика для Data Science

18 месяцев по 2 занятия в неделю

Математика для Data Science. Специализация. Тариф «Перельман»

4.8

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

Математика для Data Science. Специализация. Тариф «Перельман»

4.1

4.8

22 000 ₽

5 недель, начало 27 февраля

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 ₽

5 недель, около 6 часов в неделю, начало 27 февраля

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.

Инженерия машинного обучения

4.8

640 000 ₽

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

2 года, начало 01 сентября

4.9

999 отзывов о школе

Математика для анализа данных

4.5

4.9

999 отзывов о школе

17 500 ₽

7 недель

4.9

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.

Data Scientist

4.4

4.9

109 451 ₽

6 месяцев, начало 27 февраля

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

4.2

4.8

32 490 ₽

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

40 ак.ч.

3.6

78 отзывов о школе

Data Scientist с нуля до PRO

4.4

3.6

24 месяца

Обучение проходил в данном заведении с 2019 года по 2021 год. Факультет искусственного интеллекта. Обучение растянуто. Математика очень слабая, даже на первый курс не тянет. Тоже самое статистика. Все, что относится к ML на 3 с небольшим. Техподдержка отвечает на запрос через несколько дней. Помощь в трудоустройстве - обман. Реально ничем не помогают, деньги не возвращают.

Являюсь студентом факультета искусственного интеллекта. Обучаюсь с мая 2022 года. Сначала занятия проходили по расписанию, домашние работы проверялись. Летом занятия начали постоянно откладываться и переноситься, занятий не было почти месяц. Сейчас вебинары постоянно переносятся, преподаватели не выходят на связь, домашние задания перестали проверять. По последнему курсу (библиотеки python для dat...

Учусь на факультете искусственного интеллекта. Много практических навыков. Пока подрабатываю фрилансом на python, java.

Отучился на факультете ИИ Заплатил полную стоимость, а через месяц можно было заплатить по акции вдвое меньше. И так регулярно. Почувствовал себя обманутым Касательно обучения: Есть преподаватели что работают по специальности, имеют опыт и им делятся. Их курсы полезные и интересные Большинство же преподавателей не имеют отношения к профессии, тупо читают курсы, например, по статистике и матанализ...

Всё очень печально стало. Прохожу в данный момент обучение на факультете искусственного интеллекта. Преподаватели куда-то делись с двух последних курсов. Обучение теперь ведётся по видео урокам, проверять некому дз так ответила тех поддержка. А изначально обещали, что как раз GB отличается от других наличием живых уроков. Да и по началу, год назад, так и было. Сейчас складывается впечатление, что...

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.

3.8

Математика для анализа данных

2.8

3.8

15 000 ₽

1 месяц

Прикладной анализ данных в медицинской сфере

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

Прикладной анализ данных в медицинской сфере

4.8

912 000 ₽

2 года, начало 01 сентября

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 ₽

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения

40 ак.ч.

Часто задаваемые вопросы по курсам тематики Математика для Data Science

3.6

78 отзывов о школе

Математика для Data Science

4.3

3.6

78 отзывов о школе

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

10. Санкт-Петербургский государственный университет

6 недель, начало По мере набора группы

7. Открытое образование

11. Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

12. Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

13. Университет ИТМО

14. Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н.Ельцина

15. Школа анализа данных

16. Московский физико-технический институт

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