Математика для Data Science — Лучшие онлайн курсы

Программа

1. Линейная алгебра.
2. Математический анализ.
3. Теория вероятностей.

Чему научитесь

• Сможете выполнять проверку векторов на линейную зависимость.
• Научитесь производить решение линейных уравнений, используя матричную форму.
• Сможете выполнять вычисления собственных векторов и их числа для матрицы.
• Обучитесь вычислению производной функции сразу нескольких аргументов.
• Научитесь правильно использовать формулу Байеса для вычисления апостериорной вероятности.

Особенности

• После обучения у каждого студента будет впечатляющее портфолио, полностью подтверждающее его опыт.
• На курсе также помогут правильно составить резюме, найти те вакансии, которые подойдут выпускнику и расскажут, как правильно пройти собеседование.
• Для максимально успешного обучения понадобится знание Python на базовом уровне, а также умение работать с библиотеками NumPy, SciPy, Matplotlib.

Программа

1. Линейная алгебра.
2. Основы матанализа.
3. Основы теории вероятности и статистики.
4. Временные ряды и прочие математические методы.

Чему научитесь

• Сможете программировать с использованием языка Python, а также использовать данный язык для выполнения анализа данных и обработки полученных сведений.
• Научитесь собирать данные из различных источников (например, из файлов, интернета или любых баз данных).
• Сможете использовать в работе разнообразные модели и алгоритмы машинного обучения, а также решать с их помощью различные практические задачи.

Особенности

• На платформе действуют программы лояльности, которые позволяют после оплаты одного курса получить весьма ощутимую скидку на другой.
• Есть возможность получить скидку до 20% просто пригласив друзей пройти тот же курс.
• В основном, этот курс предназначен для действующих специалистов по Data Science, которые хотят получить уровень Senior.

Программа

1. До старта.

• Знакомство с платформой.
• Общение с кураторами/преподавателям.
• Полезные советы по поддержанию здоровья аналитика.
• Soft Skills, эффективное управление временем.
• Английский язык.

2. Основной блок.

• Профессиональные навыки.
• Ключевые IT-инструменты.
• Языки программирования.
• Стандарты кодирования.
• Информатика.
• Операционные системы.
• Алгоритмы.
• Базы данных, системы аналитики.
• Математика.

3. Специализации. Выберите вашу роль в области аналитики.

• Программист.
• Тестировщик.
• Аналитик.
• Project-менеджер.
• Product-менеджер.

Чему научитесь?

• Эффективно управлять вашим временем.
• Пользоваться продвинутыми аналитическим инструментарием.
• Работать с БД, структурами, алгоритмами.
• Анализировать большие объёмы информации.
• Составлять грамотные отчёты.
• Владеть английским языком на уверенном уровне.

Отличный курс длительностью в 5 месяцев, который позволит изучить все особенности математики для Data Science. Курс ведут специалисты по аналитике из Сбера и Visa, поэтому сомневаться в их компетентности не приходится. Курс научит пользователя не только правильно работать с инструментами дата-сайентиста, но также обучит мыслить аналитически. Программа курса состоит из 49 модулей и 262 видеоматериалов (но изучать их можно в любое удобное время). Есть возможность оплатить курс в рассрочку на 12 месяцев (5 881 ₽ со скидкой и 8 402 ₽ без скидки). Данный курс от Skillbox считается одним из лучших на рынке.

Онлайн-курс для действующих специалистов по Data Science от портала «Библиотека программиста». Программа обучения достаточно внушительная и профессиональная, так как она разработана преподавателями ВМК МГУ. Практика же основана на тех заданиях, которые чаще всего дают на собеседованиях в таких компаниях, как Яндекс, FAANG, Samsung, Amazon. Общая длительность курса составляет 6 месяцев, что говорит о его серьезности. Полная программа состоит из 47 видео лекций и 150 практических заданий. Стоимость обучения зависит от выбранного тарифа: цены варьируются в пределах от 2 924 ₽ до 6 629 ₽ в месяц.

Программа

1. Бесплатный вводный урок.
2. Линейная алгебра (linear algebra).
3. Математический анализ.
4. Приложения линейной̆ алгебры в анализе данных.
5. Теория вероятностей и основы статистики.
6. Статистические методы (statistics).
7. Симуляция математической секции собеседования.

Чему научитесь

• Сможете применять такие методы, как А/B-тесты, статистические тесты, доверительный интервал, p-value, разнообразные графики и так далее.
• Изучите особенности линейной регрессии и сингулярного разложения.
• Узнаете об особенностях градиентного спуска и других алгоритмов обучения нейросетей.
• Сможете правильно рассчитывать косинусное расстояние между текстами.

Особенности

• Преподаватель поддерживает студентов в сложные моменты и всегда готов обсудить вопросы, касающиеся решения практических задач.
• Есть возможность оформить рассрочку для оплаты за курс на 24 месяца. Также присутствует возможность получить налоговый вычет (нужно оформить соответствующую заявку).
• Пользователь может в любой момент вернуть деньги за курс, если ему не понравилась программа или он не может продолжать обучение по другим причинам.

Курс от Центра непрерывного образования, который включает в себя дискретную математику, матан, линейную алгебру и теорию вероятности. Обучение проводят приглашенные преподаватели факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, поэтому подача материала максимально профессиональная. Доступны скидки для студентов, а также выпускников НИУ ВШЭ. При успешном прохождении курса каждый получает удостоверение о повышении квалификации. Оплату можно разбить на два взноса. Полная стоимость для желающих учиться на этом курсе составит 68 000 ₽. никаких скидок и акций не предусмотрено.

Научитесь профессионально работать с данными, используя математические операции, формулы, функции, а также возможность Machine Learning. На платформе Skillbox вы сможете найти все необходимые знания, благодаря которым сумеете существенно продвинуться в выбранной вами ИТ-сфере, стать настоящим спецом своего дела и добиться поставленных перед собой целей.

Небольшой бесплатный вебинар от Skillbox, который будет полезен как новичкам в программировании, так и состоявшимся аналитикам. В основном здесь рассматривается GridSearch и особенности кросс-валидации. Также видео наглядно продемонстрирует, как работать с алгоритмами градиентного спуска в картинках. Поэтому для обучения с нуля этот вебинар никак не подходит. Нужно обладать хотя бы базовыми знаниями в области Data Science. Спикер курса – главный методист технического направления Skillbox.

Курс рассчитан на тех, кто только начинает путь в Data Science. В основном он посвящен особенностям машинного обучения (mathematics machine learning). На нем будут рассмотрены основные теоретические термины, а также некоторые приемы работы с такими библиотеками, как Pandas и Scikit-learn. Данный курс включает в себя 30 уроков, 9 часов видео, 54 теста для проверки пройденного теоретического материала и 21 интерактивную задачу практического типа. После прохождения данной программы будет проще учиться на более продвинутых курсах.

Программа

1. Знакомство с форматом обучения, тренажером, входной тест.
2. Логика, множества.
3. Комбинаторика.
4. Теория вероятности.
5. Числа.
6. Дроби.
7. Алгебра.

Чему научитесь

• Быстро работать с процентами, пропорциями, считать в уме.
• Находить разность множеств, объединять, выстраивать пересечение.
• Искать в расчетах ошибки, понимать абстракции, которыми оперируют разработчики, аналитики в работе.
• Работать с логическими операторами, моделями машинного обучения.
• Решать задачи с множеством переменных.
• Разбираться в теории вероятности.