Математика для Data Science
Подготовительный курс Skillbox, закрывающий главный пробел новичков в Data Science — математику. За 4 месяца обещают дать фундамент и основы ML; спикеры — эксперты Сбера, ВТБ и МАИ. Цена 3 647 ₽ со скидкой выглядит доступной для такого объёма. Минусы: это вводный курс — самостоятельной профессией он не станет, после него всё равно потребуется полноценное обучение Data Science; какие именно разделы математики входят в программу, из описания не ясно.
Это партнёрский материал. По ссылке «Перейти на курс» мы можем получить комиссию от школы — на цену для вас это не влияет.
Вердикт редакции
«Практикум по математике для DS на Python со SymPy: 25 заданий за 4 месяца за 43 764 ₽, но «с нуля» условно — нужны базовые знания Python»
Плюсы
- Цена подтверждена блоком расчёта: 43 764 ₽ (3 647 ₽/мес на 12 мес) со скидкой от 87 528 ₽
- 25 практических заданий на данных из реальных задач Data Science за 4 месяца
- Программа закрывает минимум для ML: матанализ (функции, производные), линейная алгебра (векторы, матрицы, градиент, собственные значения, линейная регрессия) и статистика (гипотезы, теорема Байеса, A/B-тесты)
- Работа в Python с SymPy — привязка к инструменту, а не абстрактная математика на бумаге
- Рейтинг 4,8 из 5 на основе 654 отзывов
Минусы
- Заявлено «с нуля», но в описании программы прямо указано: «нужно знать основы языка Python» — без него будет тяжело
- Всего 3 крупных модуля вместо развёрнутой пошаговой программы — детализация ниже, чем у аналогичного курса Яндекс Практикума (8 модулей, ~241 час, с тренажёром собеседований)
- Нет проекта в портфолио и помощи с трудоустройством — это курс навыков, а не курс на профессию
- Документ по итогам — сертификат, а не диплом о переподготовке
Программа курса
- 1Базовые математические объекты и SymPy, функции одной переменной, интерполяция
- 2Аппроксимация и производные; функции нескольких переменных, частные производные
- 3Векторы, матрицы, градиент; линейная регрессия, разложения матриц, собственные векторы
- 4Введение в теорию вероятностей: случайные события и величины, распределения
- 5Статистические тесты
- 6Продвинутая статистика: теория вероятностей в Python, оценивание, проверка гипотез
- 7Совместные распределения, исследование зависимостей, элементы временных рядов
- 8Дополнительные главы: теорема Байеса, линейная регрессия, A/B-тестирование
По данным страницы курса на сайте школы — актуальный учебный план уточняйте перед оплатой.
Что получишь
- Математический аппарат для анализа данных
- Понимание основ машинного обучения
- Применение математических методов к задачам DS
- Интерпретация метрик и результатов моделей
- Осознанное чтение ML-литературы и документации
Кому подойдёт
- Гуманитарии, готовящиеся к обучению Data Science
- Начинающие аналитики, укрепляющие математическую базу
- Студенты и джуны, планирующие переход в ML
Частые вопросы
Похожие курсы
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики
Нетология10 месяцев
«Серьёзный ML-курс с практикой и дипломом, но вход не с нуля: нужны уверенный Python и математика»
44 700 ₽ за 18 месяцев рассрочки
Симулятор Data Science
KARPOV.COURSES90 дней
«Тренажёр-подписка: 100+ бизнес-задач DS и командные пет-проекты, но вход — с базой Python/SQL, а 35 000 ₽ дают только 90 дней доступа»
35 000 ₽ за 24 месяца рассрочки
Нейросети для финансов и инвестиций
Нетология9 недель
44 700 ₽ за 18 месяцев рассрочки
Не уверены, что выбрать?
Сравните курс с похожими по цене, срокам и программе — и решите за минуту.