Математика для Data Science для начинающих с нуля

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.

18 месяцев по 2 занятия в неделю

4.8

31 отзыв о школе

Введение в науку о данных

4.2

4.8

31 отзыв о школе

1 800 ₽

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

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

4.8

70 отзывов о школе

Введение в математическую логику

3.4

4.8

70 отзывов о школе

3 900 ₽

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

3 часа, 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 ₽

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.

5 недель, начало 28 ноября

816 отзывов о школе

Курс «Специалист по Data Science»

4.8

23 отзыва

816 отзывов о школе

115 000 ₽

8 месяцев

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

3.6

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения

Математика для Data Science

4.3

3.6

23 880 ₽

Хорошая онлайн-платформа для получения новой специальности

8 недель

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...