Курсы по математике с сертификатом

Профессиональная переподготовка (816 часов). Филология, лингвистика. Программа аккредитована. Каждый тематический блок завершается небольшим индивидуальным проектом; новая востребованная специальность; стажировка в профильных компаниях; две гостевые лекции.

Этот курс ориентирован на людей, которые хотят научиться описывать закономерности поведения количественных величин в зависимости от дискретных факторов. Курс рассчитан на тех, кто освоил базовые приемы регрессионного анализа с использованием языка R.

Подразделение: Факультет почвоведения

Пройдите обучение по программе «Финансовый аналитик» и получите одну из самых перспективных профессий: начните работу с нуля или повысите квалификацию. Научитесь оценивать экономическое положение компании, составлять финансовые модели для бизнеса, готовить управленческую отчётность и анализировать бюджет. Будете зарабатывать от 70 000 руб. без опыта на старте карьеры  и от 200 000 руб., если вы специалист с опытом более 3-х лет.

Для тех, кто хочет развиваться в аналитике и Data Science

Эта программа поможет научиться строить модели со случайными факторами для величин с разными типами распределений. Чтобы легче осваивать материалы курса, вам пригодятся базовые представления о линейных моделях (общих и обобщенных), базовые знания R и умение создавать простейшие .html документы при помощи rmarkdown и knitr.

Курс-профессияАналитик данных Попробовать 3 дня бесплатно — Освоите новую профессию с нуля и начнёте помогать бизнесу, принимая ключевые решения на основе данных — Изучите возможности сервисов аналитики, BI-инструментов, языка Python и SQL для анализа данных и получите высокооплачиваемые навыки — Поможем найти работу и выйти в доход в 200 000 рублей/месяц

Повышение квалификации. Работа с данными. Курс познакомит вас с необходимым материалом из дискретной математики, математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей 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.

Подразделение: Механико-математический факультет

Этот курс подойдет людям, которым необходимо анализировать данные, наблюдения в которых не являются независимыми друг от друга (например, семьи, повторные измерения и т.п.). Курс рассчитан на тех, кто освоил базовые приемы регрессионного анализа с использованием языка R, знаком с методом максимального правдоподобия и с обобщенными линейными моделями.

— Станете профессионалом в разработке финансовой стратегии и управлении финансами фирмы, командой и проектами.— Научитесь оценивать стоимость онлайн-бизнеса, считать юнит-экономику, строить DCF-модели и работать с финансовой отчетностью.— Поможем найти работу и выйти в доход в 200 000 рублей/месяц

Подразделение: Механико-математический факультет Программа повышения квалификации для преподавателей математики в старших классах

В этом курсе мы разберем основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками.

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.

Не обязательно иметь полное представление о том, как работает теория вероятностей и математическая статистика, чтобы посмотреть на элементарные характеристики своих данных.

Подразделение: Центр развития электронных образовательных ресурсов Программы повышения квалификации, 72 ак. ч.

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.

Подразделение: Центр развития электронных образовательных ресурсов Программы повышения квалификации, 72 ак. ч.

Подразделение: Центр развития электронных образовательных ресурсов Общеобразовательные программы, 72 ак. ч.

Подразделение: Исторический факультет. Программа повышения квалификации.

Подразделение: Центр развития электронных образовательных ресурсов Программы повышения квалификации, 72 ак. ч.

Подразделение: Центр развития электронных образовательных ресурсов Общеобразовательные программы, 108 ак. ч.

Подразделение: Центр развития электронных образовательных ресурсов Программы повышения квалификации, 108 ак. ч.

Подразделение: Центр развития электронных образовательных ресурсов Общеобразовательные программы, 108 ак. ч.

Подразделение: Центр развития электронных образовательных ресурсов Общеобразовательные программы, 108 ак. ч.

Подразделение: Механико-математический факультет

Подразделение: Факультет вычислительной математики и кибернетики

Подразделение: Экономический факультет. Программа повышения квалификации.

Курс знакомит слушателей с базовыми понятиями математического анализа производными и интегралами (неопределенными и определенными).

Вы освоите умение совершать в уме разные нетривиальные арифметические действия.

Курс знакомит слушателей с базовыми понятиями математического анализа: последовательностями, пределами, непрерывностью.

Курс знакомит слушателей с основными разделами математической статистики: описательной статистикой, интервальным оцениванием, проверкой статистических гипотез, регрессионым анализом и корреляционным анализом.

Данный курс представляет собой краткое изложение основ линейной алгебры. Основная его задача - напомнить базовые факты линейной алгебры, использующиеся в тех или иных разделах практического программирования.

Практикум для начинающих осваивать Python с наборами дополнительных задач и материалов для углублённого и более детального изучения программирования и математики. Подходит для отработки навыков при обучении анализу данных.

Курс знакомит слушателей с базовыми понятиями теории вероятностей: вероятностным пространством, условной вероятностью, случайными величинами, независимостью, математическим ожиданием и дисперсией. Доказываются закон больших чисел и некоторые версии предельных теорем. Разобрано много примеров и задач.

Курс знакомит слушателей с математической логикой, её методами, теоремами, приложениями. В процессе изучения курса слушатели смогут узнать о различных логических системах – о классической логике, интуиционистской логике, различных модальных логиках, а также о классической логике предикатов и теориях, построенных на её основе.

Курс содержит минимальные сведения из линейной алгебры: теории матриц и определителей, систем линейных алгебраических уравнений.

Оригинальность предлагаемого курса Макроэкономика заключается в том, что объединяет элементы вводного и промежуточного уровня. Он ориентирован на магистрантов, не имеющих базового экономического образования, которым должны будут изучать макроэкономику продвинутого уровня. Магистранты, уже изучавшие Макроэкономику в бакалавриате с помощью этого курса, смогут освежить свои базовые компетенции по этой дисциплине. 

Курс знакомит слушателей с дискретными случайными процессами: процессом Пуассона, ветвящимся процессом, процессом восстановления, цепях Маркова и случайных блужданиях.

Курс представляет собой введение в общую алгебру с акцентом на морфизмах и частичном упорядочении структур.