Математика для специалистов по анализу данных — главный образовательный предмет. Знание прикладной математики гарантирует быстрое решение проблем организации, внедрение инноваций, оптимизацию производительности, создание перспективных моделей и эффективное применение данных для решения задач бизнеса.
Если решили начать карьеру или подтянуть математическую базу знаний, выбирайте онлайн-курсы. Эксперты школ научат быстро решать задачи, анализировать и систематизировать огромные массивы данных.
✅ 5 Лучших онлайн-курсов по Математике для Data Science
- Курс Математика для Data Science от SkillFactory
- Математика для анализа данных от Яндекс.Практикум
- Математика для анализа данных от Нетологии
- Математика для Data Science от OTUS
Не забудь подписаться на наш Телеграм канал! Каждый день мы публикуем бесплатные лекции, уроки, мастер-классы, интенсивы.
1. Курс Математика для Data Science от SkillFactory (сайт школы)
Обучаясь на курсе, вы получите необходимую базу по статистике, математике для изучения машинного обучения и анализа данных.
Коротко о главном
- Стоимость: 39 800 ₽, со скидкой 19 900 ₽.
- Оплата: сразу или в рассрочку на 12 месяцев.
- Продолжительность: 8 недель.
- Документ об окончании: диплом.
- Наставник: Аяна Шелике.
- Подойдёт курс: начинающим дата-сайентистам со знанием Python.
- Промокод: geek - Плюс 5% к скидке на сайте (кроме VIP тарифа, где скидка 60%)
Программа
- Linear algebra: вектор, виды матриц и операции над ними, линейная зависимость, система линейных уравнений.
- Основы матанализа. Функции переменных, одной и нескольких. Производные, градиент, знак суммы, градиентный спуск.
- Теория вероятности, статистики. Комбинаторика, счетность, доказательства, индукция, типы корреляции, распределений.
- Временные ряды. Анализ, сложная регрессия и прочие математические методы.
Плюсы:
- Сертификат.
- Фокус на практике.
- Поддержка, нетворкинг, помощь в составлении резюме.
Недостатки:
- Стоимость.
Преподавательский состав
Аяна Шелике — преподает линейную алгебру, статистику в МИЭФ ВШЭ.
Особенности
Обучение состоит из изучения подготовительного материала, выполнения практических заданий трех уровней сложности, сдачи выпускного экзамена.
Чему научитесь
Использовать статистику, базовую математику, чтобы решать реальные задачи в области оптимизации, анализа данных, прогнозирования.
Отзывы💖
Рекомендуем почитать отзывы учеников на сайте:
Полная информация 👈
2. Математика для анализа данных от Яндекс.Практикум (сайт школы)
Обучаясь на курсе, вы изучите линейную алгебру и математический анализ. Прорешаете более тысячи задач, научитесь использовать статистические тесты, разберетесь в теории вероятности и поймете как развить свою карьеру.
Коротко о главном
- Стоимость: 30 000₽.
- Оплата: сразу, в рассрочку на 6 месяцев или в кредит от 1 543 руб./мес.
- Продолжительность: асинхронный формат.
- Документ об окончании: свидетельство о дополнительном образовании.
- Подойдёт курс: начинающим аналитикам, специалистам по Data Science, IT-специалистам, выпускникам курсов по анализу данных.
Программа
- Математика на практике, подготовка к собеседованиям.
- Разбор понятий линейной алгебры.
- Свойства функций.
- Использование математического анализа.
- Анализ данных через приложения линейной алгебры.
- Основы статистики и теория вероятности.
- Использование статистических методов.
- Подготовка к собеседованию с помощью тренажера.
Плюсы:
- Вводные лекции - бесплатно.
- Помогают с поиском работы и развитием в профессии.
- Поддержка практикующих специалистов.
- Получите доступ в сообщество аналитиков.
- Сможете оформить налоговый вычет.
Недостатки:
- Оплата по частям выходит дороже, т.к. при полной оплате есть скидки.
Особенности
Проходить обучение можно в удобное время, все упражнения сопровождаются простым объяснением, примерами и иллюстрациями. Для закрепления навыков включена практика, вы рассмотрите примеры решения математических задач на Python. А также вместе с экспертами разберете типовые задачи с собеседований, поймете как формулы связаны с анализом данных.
Чему научитесь
- Применять А/В и статистические тесты, p-value, доверительный интервал.
- Использовать для обучения нейросетей градиентный спуск и другие алгоритмы.
- Понимать и применять в работе линейную регрессию, сингулярное разложение.
- Определять косинусное расстояние между текстами.
Отзывы💖
Рекомендуем почитать отзывы учеников на сайте:
Полная информация 👈
3. Математика для анализа данных от Нетологии (сайт школы)
За месяц обучения освоите математические концепции, научитесь определять в массивах данных взаимосвязь и делать точный прогноз.
Коротко о главном
- Стоимость: 2 083 ₽\мес.
- Оплата: рассрочка на год.
- Продолжительность: 1 месяц.
- Документ об окончании: удостоверение.
- Наставник: Даниил Корбут и другие.
- Подойдёт курс: специалистам по Data Science, аналитикам данных.
- 🔥 Промокод: GEEKHACKER5 —5% дополнительная скидка на все онлайн-курсы, кроме направлений «MBA», «Саморазвитие и хобби», «Высшее образование» и курс «Директор по интернет маркетингу». Скидка действует от текущей цены и суммируется с действующими скидками на сайте Нетологии.
Программа
- Линейная алгебра: векторы, матрицы, в том числе продвинутый уровень.
- Математический анализ, теория оптимизации, особенности нахождения значений, рациональные числа, производная, включая изучение нескольких аргументов.
- Probability statistics: случайные величины, принцип математической логики, дискретные и непрерывные величины, закон больших чисел, центральные предельные теоремы.
Плюсы:
- Гарантия возврата денег.
- Работа в портфолио, практический опыт.
- Трудоустройство.
- Бонусные рубли для оплаты курсов в Нетологии.
- Обучающие материалы в открытом доступе.
- Поддержка на каждом этапе, преподаватели понятно объясняют материал, есть закрытый чат.
- Актуальность программы.
Недостатки:
- Стоимость.
Преподавательский состав
Даниил Корбут — engineering машинного обучения, работает в Deliveroo, Лондон.
Максим Сахаров — к.т.н., консультант в БазисСофт по DS.
Особенности
Программа состоит из видеолекций, практических заданий. Закрепление теории на практике — применение математического аппарата. Проект проверяют разработчики и дают качественную обратную связь.
Чему научитесь
- Проверять на линейную зависимость векторы.
- Решать в матричной форме системы линейных уравнений.
- Вычислять векторы, числа для матрицы.
- Производить матричные разложения.
- Вычислять производную функции нескольких аргументов.
- Использовать методы оптимизации, чтобы найти локальный минимум обычной функции.
- Вычислять математическое ожидание, дисперсию дискретной случайной величины.
- Применять формулу Байеса, чтобы вычислить апостериорную вероятность.
- Использовать для оценки математического ожидания закон больших чисел.
Отзывы💖
Рекомендуем почитать отзывы учеников на сайте:
Полная информация 👈
4. Введение в data science от Skillbox (сайт школы)
Курс длится 6 месяцев, содержит более 50 практических работ, авторы курса-эксперты ведущих компаний. Результатом обучения станет выполнение проекта на реальных данных. Подойдет новичкам, программистам и начинающим аналитикам. Особенность: получите дополнительный курс по GIT и совершенствуете командные навыки работы.
Преимущества:
- Много практики и разбор реальных кейсов.
- Подходит для новичков.
- Удобный режим обучения.
- Рассрочка.
5. Математика для Data Science от OTUS (сайт школы)
Программа рассчитана на 6 месяцев, еженедельная нагрузка 4 ак. часа. Вы научитесь решать задачи анализа данных и Machine Learning. А также, узнаете из чего состоят модели, методы анализа, про особенности бесконечных символов, научитесь их грамотно выбирать, улучшать и адаптировать.
Преимущества:
- Постоянное обновление, грамотное соотношение теоретической и практической части.
- Подойдет для новичков.
- Проработанные, интересные ДЗ, учебники.
- Курс насыщен примерами, реальными кейсами.
- Формат живых вебинаров.
- Сертификат, бессрочный доступ к видеозаписям.
- В портфолио добавите самостоятельно разработанное приложение.
- Приглашение пройти собеседование для лучших студентов.
6. Онлайн-курс по математике для Data Science от proglib.academy
Программа длится 6 месяцев, состоит из теории и практики, +45 лекций в записи, 150 практических заданий. Один раз в месяц возможна консультация с преподавателями.
Доступ к практическому курсу «Статьи для IT», демо-уроки по математике — бесплатно. Курс для новичков, аналитиков и программистов. Вы подготовитесь к ШАД, прокачаете soft skills, освоите математические термины, узнаете какую роль в разработке алгоритмов машинного обучения играют числа, Sql, формулы и функции.
7. Математика для анализа данных, национальный исследовательский университет высшая школа экономики
Программа НИУ ВШЭ состоит из 19 занятий, темы: дискретная essential math, математический анализ, линейная алгебра и т. д. Цена обучения — 68000 рублей. Вы научитесь полноценно понимать, решать задачи анализа данных. Цель курса — развитие математического мышления, что пригодится специалистам в области Computer Science, а также в анализе данных.
8. Математика для Data Science от Учебного Центра Специалист
С помощью курса освоите методы оптимизации и алгоритмы анализа данных. Научитесь использовать полученные данные в области Data Science. Программа подойдет начинающим специалистам, которые работают в области Data Science. Курс длится 40 ак.часов, цена 35 990 руб.
Бесплатные онлайн курсы и видеоуроки
Data Science: будущее для каждого от Нетологии
курс об Data Science, нейросетях, Artificial Intelligence. Рассмотрите основные направления в сфере работы с данными, и поработаете на практике с инструментами аналитики, узнаете о вещественных числах.
Кроме этого, узнаете, что потребуется для старта в сфере Data Science и получите пошаговый гайд. Продолжительность 3 дня, уровень подготовки — с нуля.
Просто о сложной математике в Data Science от Skillbox
Интенсив о машинном обучении, просто о Python, нейросетях и биткоине. Бесплатный вебинар рассчитан для начинающих программистов, будет также полезен аналитикам, новичкам в программировании.
Спикер расскажет, что такое Grid Search, кросс-валидация и для чего нужны. А также, покажет работу в картинках с алгоритмами градиентного спуска, деревьях решений и ансамблями.
Открытый курс по машинному обучению от Open Data Science и Mail.ru Group
10 видеолекций от программиста-исследователя Юрия Кашницкого, используется концепция Deep Learning. Темы: логическая регрессия, целочисленное программирование, вычисление, особенности интегрирования, классификация, роль геометрии, симплекс-метод, неопределенного предела, сингулярное разложение, тригонометрические тождества, ряд Тейлора, скалярное произведение, деревья решений, особенности интегралов, случайный лес.
Математика для Data Science от OTUS
Вебинары для продвинутых специалистов, всего 24 видео, продолжительность каждого более часа. Темы: производная функция, матричные разложения, регрессионный анализ, особенности умножения, дифференцируемость, векторное исчисление, lu-разложение метод Гаусса, вычислительные методы, случайные величины, t-тест Стьюдента, особенности алгебраических методов, теорема Лопиталя, отображения, основы индуктивной дедуктивной логики, фундаментальные доказательства, матрица и диагонализация.
Результат — повышение квалификации и структуризация полученных знаний.
Курсы по теме Data Science от Coursera
Подборка курсов, плюсы: разный уровень сложности, специализация, можно отфильтровать навыки, темы, продолжительность. Программы постоянно обновляются, видеоуроки от ведущих экспертов, возможна выдача сертификата.
Введение в Data Science и машинное обучение от Stepik
Подборка уроков, 9 часов, +50 тестов, +20 интерактивных задач, тренажеры. Узнаете подробно про методы ML, например, деревья решений, нейронные сети. Практическая часть осветит популярные библиотеки для анализа данных, использование современных языков программирования.
Кто такой data-scientist?
Data Scientist собирает, анализирует, обрабатывает, моделирует большие объемы данных, а затем расшифровывает результаты, чтобы разработать практический план для компании. Для анализа данных, выполнения работ специалисту нужны знания компьютерных наук, статистики и математики. А также следующие личные качества: аналитический склад ума, точность, внимательность, бизнес-интуиция, способность доводить сложные исследования до конца.
Что должен знать data-scientist?
В основе машинного обучения лежит серьезная математическая составляющая, поэтому глубокое понимание научного аппарата, стоящего за алгоритмами, обеспечит начинающим специалистам преимущества на рынке труда.
Математический анализ
Исчисление интегральное или дифференциальное составляют основу Data Science и ML. Их можно встретить в линейной регрессии наименьших квадратов или в обратном распространении, которое обнаруживается при поиске нового паттерна через нейронные сети. Классический математический анализ поможет узнать, как работает логистическая регрессия, математическое утверждение, градиентный спуск, понятия их исчисления: производные, предел, цепное правило.
Линейная алгебра
Этот раздел математики поможет разобраться с алгоритмами машинного обучения, создать представление о работе с потоком данных. Все алгоритмы, имеющие в основе рекомендательную систему, настроенные на распознавание изображений, включают матрицы и матричную алгебру. Нейросетевые алгоритмы применяют способы линейной алгебры, чтобы представить, обработать сетевые структуры, операции обучения, а также уменьшить размерность набора данных с меньшими параметрами.
Функции, переменные, уравнения и графики
Эта область математики включает для Data Scientist все основы, от уравнения прямой до биномиальной теоремы. Если хотите понять, как выполнить быстрый поиск в БД после сортировки из миллиона элементов, надо знать понятие binary search. Чтобы понять динамику двоичного поиска необходимо знать как устроены логарифмы, разбираться в рекуррентных обыкновенных уравнениях, частных производных, вычислять неравенство. А, чтобы проанализировать временной ряд, нужно изучить такие понятия, как периодические функции, экспоненциальный распад, понимать особенности расчёта.
Статистика
Для Data Scientists важно знать основные понятия статистики и теории вероятностей. Где пригодится статистика? Знание основ такой дисциплины, как статистика будет полезно в интервью и на практике. Вам предстоит использовать статистику повсеместно, и на первоначальном этапе обработки, и на стадии анализа данных компании.
Дискретная математика
Повышение квалификации по дискретной математике включает концепции критически важные для использования алгоритмов, структур данных в аналитических проектах.
Например, для анализа социальных сетей важно знать свойства графа, быстрый алгоритм поиска и обхода сети.
Исследование операций
Понимание информатики, теории исследования или управления будет полезным для практики машинного обучения. Ведь алгоритмы стремятся свести к нулю ошибки оценки, учитывая различные ограничения, тормозящие оптимизацию.
Простые задачи линейной регрессии и применение функции наименьших квадратов потерь имеют точное аналитическое решение. Для их решения необходимо знать, как работает в оптимизации выпуклость.
Кроме вышеперечисленных областей, Data-scientist должен соответствовать следующим требованиям:
- Знать современные методы эконометрики, calculus, теорию вероятности, математическую статистику, стохастические процессы.
- Владеть эконометрическим анализом и языками программирования.
- Владеть английским языком, свободно читать профессиональный текст.
- Знать статистику и уметь ее использовать. Методы статистического вывода, проверка гипотез, statsmodels.
- Уметь работать с БД: оконными функциями, индексами, оптимизацией запросов, разбираться в механике.
- Работать с заказчиками продуктивно.
Востребованность и зарплаты дата-сайентист
На сайте headhunter в данный момент открыто +400 вакансий, и этот спрос неуклонно растет. Доход в России варьируется от 100 до 380 тыс. рублей, в Москве от 80 до 350 тыс. рублей. Начинающий специалист без опыта в Москве может рассчитывать на 65 тыс. рублей, в СПб от 55 тыс. рублей. Имея опыт работы до 3 лет доход повышается до 100 тыс. руб. в Москве и 90 тыс. руб. в СПб. Опытные специалисты, у которых есть публикации научных статей получают свыше 180 тыс. рублей.
Плюсы и минусы профессии
Преимущества:
- Востребованность, острый дефицит специалистов.
- Высокооплачиваемая профессия.
- Постоянное развитие, посещение профильных курсов, самостоятельное создание новых методов обработки, анализа и хранения данных.
Недостатки:
- Освоить эту профессию способен не каждый, нужен особый склад ума.
- Нужно иметь большое терпение, чтобы добиться удовлетворительных результатов, найти способ и решить поставленную задачу.
Место работы и перспективы
Data Scientist трудоустраиваются на ключевые позиции в следующих отраслях:
- технологическая сфера, разработка систем автоматической навигации, выпуск медикаментов;
- IT-сфере, участвуют в оптимизации поисковой выдачи, фильтрации спама, а также систематизируют новости, автоматически переводят тексты;
- медицине, например, для проведения диагностики болезней в автоматическом режиме;
- финансовых вопросах, одобрение кредитов;
- телекомпаниях;
- крупных сетях торговли;
- избирательных кампаниях.
Профессия Data Scientist является высоким достижением сама по себе, ведь для нее нужны серьезные знания теории и практический опыт нескольких направлений. В организации специалист с такими знаниями станет ключевой фигурой. Чтобы взять эту высоту необходимо работать над собой, совершенствоваться в сферах, составляющих основу профессии.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.
