📄 Лицензия: Л035-01298-77/00181332 📞 Контакты: 88003013969 🧑 Для кого: аналитиков данных и дата сайенс специалистов, владеющих Python 💻 Форма обучения: видеолекции, практические задания, итоговый проект 🎓 Документ: удостоверение о повышении квалификации установленного образца ⏳ Объём программы: 2 месяца 💰 Цена курса: от 2 083 рублей в месяц при оформлении рассрочки
Нетология — признанный лидер EdTech, чей факультет аналитики удостоен «Премии Рунета». Её онлайн-курс по математике создан как мощный фундамент для тех, кто хочет перестать использовать алгоритмы вслепую и начать осознанно управлять данными. Обучение построено без лишнего академизма: сложные концепции линейной алгебры и тервера объясняются простым языком с акцентом на их применение в машинном обучении. Каждое домашнее задание проверяется экспертами, которые дают развёрнутую обратную связь, помогая исправить ошибки в расчётах или логике. Помимо фундаментальных знаний, школа предлагает поддержку центра развития карьеры, что помогает студентам монетизировать новые навыки. Продуманная платформа и мобильное приложение позволяют учиться в любом темпе, не теряя доступа к материалам после выпуска. План обучения Матричные разложения и линейная алгебра. Основы математического анализа для Data Science, системы нелинейных уравнений. Методы оптимизации функций и поиск локального минимума. Теория вероятностей: от формулы Байеса до распределений. Визуальный анализ данных и снижение размерности. Итоговая работа по применению математического аппарата. Получаемые навыки Решение систем линейных уравнений в матричной форме. Проверка векторов на линейную зависимость и вычисление производных. Использование закона больших чисел для точной оценки ожидания. Интерпретация статистических данных для построения верных гипотез. Плюсы: Гарантированный возврат полной стоимости обучения при отказе после первых трёх занятий. Возможность официально оформить налоговый вычет 13% и вернуть часть средств. Глубокая практическая база с проверкой домашних работ действующими специалистами отрасли. Бесплатная программа содействия трудоустройству, включающая помощь в составлении резюме. Неограниченный по времени доступ к лекциям и учебным материалам курса. На что обратить внимание: Для прохождения программы критически важны базовые знания Python и библиотек NumPy/SciPy. Высокая плотность теоретического материала потребует около 10 часов на подготовку финального проекта.
Отвечаем на ваши вопросы
Что такое анализ данных простыми словами?
Анализ данных — это процесс сбора, обработки и исследования информации, чтобы найти в ней скрытые закономерности, ответить на вопросы и принять обоснованные решения.
Представьте: у вас гора деталей от Lego. Анализ — это когда вы сортируете их, находите нужные колёса и стёкла и собираете машинку. Теперь вы точно знаете, каких деталей не хватает и что докупить. В бизнесе работает так же: компания смотрит, какие товары покупали клиенты, откуда они приходили — из поиска, рекламы или соцсетей, — и на основе этой картины принимает решения: скорректировать ассортимент, перераспределить бюджет или изменить условия доставки. Вместо догадок — конкретные цифры.
Математический анализ данных — это применение статистики, линейной алгебры, теории вероятностей и оптимизации к сырой информации, чтобы не просто описать прошлое, а объяснить причины, сделать прогноз и найти оптимальное решение. Если обычный анализ отвечает на вопрос «что произошло?», то математический — на вопросы «почему?», «что будет?», «как лучше?».
Вернёмся к Lego. Обычный анализ — вы собрали машинку и узнали, чего не хватает. Математический идёт дальше: вы считаете, сколько деталей каждого типа уходит на одну модель, строите формулу оптимального запаса и прогнозируете, сколько «деталей» понадобится, если нужно собрать 50 машинок.
В бизнесе всё работает аналогично: аналитик не просто смотрит, что покупали в прошлом месяце, а строит модель зависимости спроса от цены, сезона и рекламы, проверяет, действительно ли скидка увеличила продажи или это случайность, и прогнозирует следующий квартал с конкретным доверительным интервалом.
Книги по математике для Data Science
Томас Нилд – Математика для Data Science. Управляем данными.
Никифоров – Математика для Data Scientist. Анализ данных и математическое моделирование
Ширяев – Вероятность.
Лагутина – Наглядная математическая статистика.
Боровкова – Теория вероятностей.
Какая математика нужна для анализа данных?
Для работы с данными высшая математика нужна далеко не всегда. 80% повседневных задач решаются при помощи школьных знаний, здравого смысла, логики и базовой статистики. Для сложных задач нужны знания следующих разделов.
⚖️ Статистика и теория вероятностей — даёт возможность описывать данные, проверять гипотезы и находить взаимосвязи. Это фундамент, без которого не обойтись даже на старте.
Среднее, медиана, дисперсия, стандартное отклонение — базовые метрики для описания любого набора данных.
Нормальное распределение — самая распространённая модель распределения данных в природе и бизнесе.
p-value и t-тест — инструменты проверки гипотез: позволяют понять, случаен результат или статистически значим.
Корреляция и линейная регрессия — показывают связь между переменными и помогают строить прогнозы.
📐 Линейная алгебра — объясняет, как компьютер представляет и обрабатывает данные внутри алгоритмов.
Векторы — способ представить объект с множеством характеристик одновременно.
Матрицы и операции с ними — основа работы с таблицами данных и трансформациями в машинном обучении.
Продвинутая линейная алгебра — сингулярное разложение, собственные векторы: используются в методах снижения размерности (PCA).
📈 Математический анализ – нужен тем, кто хочет разобраться в теории машинного обучения: как компьютер ищет параметры моделей и минимизирует ошибку.
Пределы, дискретные распределения — фундамент анализа, объясняет поведение функции при стремлении аргумента к какому-то значению.
Частные и производные функций нескольких аргументов — показывает, как быстро она меняется; градиентный спуск — главного метода обучения нейросетей.
Интегралы — используются для расчёта площадей под кривыми и накопленных величин: суммарного дохода за период или вероятности в непрерывных распределениях.
Теория оптимизации — методы поиска минимума и максимума функции. Именно это делает модель, когда «учится» на данных.
🎲 Теория вероятностей помогает проверить гипотезу с помощью цифр и выбрать правильный подход к задаче.
Дискретные случайные величины — вероятности событий с конечным числом исходов: броски монеты, клики по рекламе.
Непрерывные случайные величины — вероятности в диапазонах значений: время на сайте, сумма чека.
Центральная предельная теорема — объясняет, почему большинство реальных данных стремятся к нормальному распределению.
Закон больших чисел — основа статистики.
Математика — основа анализа данных: чем сложнее задачи, которые вы хотите решать, тем глубже нужно понимание статистики, линейной алгебры и матанализа. Большинство рабочих задач джуниора покрывается статистикой и логикой. Если же ваша цель — алгоритмы машинного обучения, математику придётся прокачивать целенаправленно.
