Лучшие курсы математики для Data Science

В нашей статье вы найдете тщательно отобранные программы, которые помогут вам освоить основы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей и других необходимых дисциплин. Курсы включают бесплатное онлайн-обучение и платные варианты для новичков и продвинутых специалистов.

Освоить навыки работы с данными помогут специализированные курсы математики для Data Science. Эксперт, способный грамотно структурировать и анализировать большие объемы информации, имеет все шансы построить успешную карьеру в самых разных областях. Такие специалисты востребованы в медицине, финансах, промышленности, IT и многих других направлениях. Средний уровень начальной заработной платы составляет от 70 000 рублей в месяц.

Я проанализировала более 50 предложений по обучению от топовых школ, чтобы отобрать лучшие программы по Data Science, в том числе, полностью бесплатные.

ТОП-10 лучших курсов математики для Data Science в 2024 году

1. Онлайн-курc по математике для Data Science от proglib.academy — курс с онлайн-общением с экспертами.
2. Математика для анализа данных от Яндекс Практикум — программа по изучению актуальных инструментов Data Science.
3. Математика для анализа данных от Нетологии — курс с интересным заключительным проектом.
4. Математика для анализа данных плюс от Яндекс Практикум — дополнительная программа по аналитике данных для углубления знаний.
5. Основы математики для Data Science от Skillbox — курс по аналитике данных с использованием Python.
6. Data Science Academy от SF Education — программа для детального изучения математических концепций в области Data Science.
7. Математика + Machine Learning для Data Science от Skillfactory — программа с усиленной практикой и обратной связью от наставников.
8. Введение в Data Science от Skillbox — курс по профессиональной аналитике данных от практикующих экспертов из Visa и Сбербанка.
9. Прикладной анализ данных в медицине от Skillfactory — онлайн-магистратура для получения востребованной профессии.
10. Математика для Data Science от Учебного Центра Специалист — курс с возможностью очного обучения в Москве.

Курсы, представленные в этой подборке, станут отличным решением, чтобы углубленно изучить законы математики, статистики и линейной алгебры с целью их дальнейшего применения в аналитике данных. Обучение поможет вам получить все знания и навыки, необходимые для работы и карьерного развития в направлении Data Science.

Онлайн-курсы математики для Data Science

1. Онлайн-курc по математике для Data Science | proglib.academy

Онлайн-курс, на котором вы научитесь структурировать и анализировать большие объемы данных, а также узнаете, в чем заключается роль чисел, функций и формул в разработке алгоритмов Machine Learning. В конце каждого занятия вы будете выполнять задачи с возрастающим уровнем сложности. На заключительном этапе вас ждет выпускной экзамен, на котором вы сможете применить все знания и навыки, полученные в процессе обучения.

• Стоимость: от 29 990 рублей в месяц
• Длительность: 6 месяцев
• Формат обучения: теоретический материал, задачи для самостоятельной подготовки, коммуникации и обратная связь с экспертами
• Сертификат: нет

Кому подойдет: начинающим специалистам, которые хотят освоить востребованную специальность в области Data Science, практикующим аналитикам и программистам.

Преимущества:

• три тарифных плана под разные цели обучения;
• бессрочный доступ к содержанию программы;
• персональная проверка домашних заданий с обратной связью;
• сопровождение персональным ментором;
• возврат денег в течение 7 дней после начала обучения, если курс не подойдет.

Недостатки:

• нет сертификата;
• онлайн-консультации с преподавателями недоступны в базовом тарифе.

Программа обучения:

• Школьная математика
• Основы математического анализа
• Законы линейной алгебры
• Комбинаторика
• Математическая статистика и теория вероятностей
• Машинное обучение

Ознакомиться с полной программой

(function () { let link = document .getElementById ("34602ce4-3fb5-4421-8509-6b8f32f7b587-https://clc.to/A0N4lA-19"); if (! link) return; let href = link .getAttribute ("href"); if (! href) return; let prefix = link .dataset .prefix; let action = link .dataset .action; link .addEventListener ("click", function (e) { let data = new FormData (); data .append ("url", href); apiFetch (action, { method: "POST", body: data }) .then (function (res) {}) .catch (function (err) { console .error (err); }); }) })();

2. Математика для анализа данных | Яндекс Практикум

Расширенный курс для тех, кто хочет освоить Data Science с нуля и без предварительной подготовки. В ходе обучения вы погрузитесь в математический анализ и линейную алгебру, научитесь эффективно применять статистические тесты, разберетесь с теорией вероятностей и определите, в каком направлении развивать карьеру. После курса вы сможете применять широкий перечень инструментов, необходимых для анализа данных – от A/B-тестирований до линейной регрессии.

• Стоимость: 44 000 рублей за курс (или 8 000 рублей в месяц)
• Длительность: от 6 месяцев
• Формат обучения: видеоуроки, практические задания, бизнес-кейсы, онлайн-общение с экспертами
• Сертификат: есть

Кому подойдет: начинающим аналитикам и специалистам из области Data Science, выпускникам курсов, связанных с аналитикой данных, а также людям, которые готовятся к собеседованиям в IT-компании.

Преимущества:

• интерактивные и понятные видеоуроки;
• большое количество практикумов по аналитике данных;
• поддержка практикующими специалистами;
• первый час обучения – бесплатно;
• скидка 20% при разовой оплате полной стоимости курса;
• возможность возврата денег за остаток обучения, если курс не подойдет.

Недостатки:

• сертификат можно получить только при условии завершения обучения в течение 6 месяцев.

Программа обучения:

• Вводный модуль
• Линейная алгебра
• Функции и их ключевые свойства
• Принципы математического анализа
• Применение линейной алгебре в области аналитики данных
• Основы статистики и теории вероятностей
• Статистические методы анализа информации

Ознакомиться с полной программой

(function () { let link = document .getElementById ("34602ce4-3fb5-4421-8509-6b8f32f7b587-https://coral7.com/usxWSd?sub1=proglib&sub2=kursy-matematiki-dlya-data-science&sub4=2-31"); if (! link) return; let href = link .getAttribute ("href"); if (! href) return; let prefix = link .dataset .prefix; let action = link .dataset .action; link .addEventListener ("click", function (e) { let data = new FormData (); data .append ("url", href); apiFetch (action, { method: "POST", body: data }) .then (function (res) {}) .catch (function (err) { console .error (err); }); }) })();

3. Математика для анализа данных | Нетология

Программа обучения, которая поможет вам разобраться в ключевых математических концепциях, используемых в аналитике. Вы сможете видеть взаимосвязи между переменными в структуре данных и создавать точные прогнозы. К концу курса вас ждет итоговый проект – вам предстоит провести визуальный анализ данных с использованием снижения размерности и решить практическую задачу с помощью инструментов оптимизации функций.

• Стоимость: 25 000 рублей за курс (или 2 083 рубля в месяц)
• Длительность: 2 месяца
• Формат обучения: видеолекции, практикумы, обратная связь от преподавателей
• Сертификат: есть

Кому подойдет: практикующим аналитикам данных и специалистам по Data Science.

Преимущества:

• минимум теории и усиленная практика в каждом учебном модуле;
• три бесплатных занятия для оценки качества курса;
• подготовка итогового проекта под руководством опытного наставника;
• скидка 5% при разовой оплате полной стоимости курса.

Недостатки:

• курс рассчитан на практикующих специалистов и не подойдет новичкам.

Программа обучения:

• Основы линейной алгебры
• Принципы математического анализа
• Теория вероятностей

Ознакомиться с полной программой

(function () { let link = document .getElementById ("34602ce4-3fb5-4421-8509-6b8f32f7b587-https://coral7.com/BefJkp?sub1=proglib&sub2=kursy-matematiki-dlya-data-science&sub4=3-43"); if (! link) return; let href = link .getAttribute ("href"); if (! href) return; let prefix = link .dataset .prefix; let action = link .dataset .action; link .addEventListener ("click", function (e) { let data = new FormData (); data .append ("url", href); apiFetch (action, { method: "POST", body: data }) .then (function (res) {}) .catch (function (err) { console .error (err); }); }) })();

4. Математика для анализа данных плюс | Яндекс Практикум

Дополнительный курс для тех, кто уже прошел базовую программу от Яндекса и хочет углубиться в практическое применение законов математики в аналитике данных. За 3 месяца обучения вы узнаете, как использовать математические законы, статистику и теорию вероятностей на профессиональном уровне. Вы освоите принципы эффективной работы с большими массивами информации и сможете решать задачи дата-сайентиста с повышенным уровнем сложности.

• Стоимость: по запросу
• Длительность: 3 месяца
• Формат обучения: видеоуроки и практикумы для самостоятельной отработки
• Сертификат: есть

Кому подойдет: для аналитиков и специалистов по Data Science, которые хотят усовершенствовать свои профессиональные навыки.

Преимущества:

• минимальное количество теории и упор на практику;
• преподаватели – профессиональные аналитики с многолетним опытом работы в сфере;
• углубленное изучение линейной алгебры, теории вероятностей, математического анализа и практических инструментов работы с данными.

Недостатки:

• для обучения необходимо пройти базовый курс математического анализа от Яндекса.

Программа обучения:

• Линейная алгебра
• Статистика и математический анализ
• Принципы эффективной работы с данными

Ознакомиться с полной программой

(function () { let link = document .getElementById ("34602ce4-3fb5-4421-8509-6b8f32f7b587-https://coral7.com/FabNig?sub1=proglib&sub2=kursy-matematiki-dlya-data-science&sub4=4-55"); if (! link) return; let href = link .getAttribute ("href"); if (! href) return; let prefix = link .dataset .prefix; let action = link .dataset .action; link .addEventListener ("click", function (e) { let data = new FormData (); data .append ("url", href); apiFetch (action, { method: "POST", body: data }) .then (function (res) {}) .catch (function (err) { console .error (err); }); }) })();

5. Основы математики для Data Science | Skillbox

Экспресс-курс, в ходе изучения которого вам предстоит разобраться в базовых разделах современной математики и основах Machine Learning, а также научиться применять методики теории вероятностей и статистики для решения практических задач. Вас ждет большое количество практикумов с обратной связью от преподавателей. Вы научитесь не только понимать основные математические термины, но и автоматизировать решение задач с помощью функциональных возможностей Python.

• Стоимость: 3 488 рублей в месяц
• Длительность: 4 месяца
• Формат обучения: лекционные материалы, интерактивные практикумы, тесты, проекты
• Сертификат: нет

Кому подойдет: начинающим специалистам и людям, которые интересуются Data Science.

Преимущества:

• 25 практических заданий в разных форматах;
• авторы курса – практикующие специалисты из ВТБ, Сбера и Московского Авиационного Института;
• доступ к учебным модулям навсегда;
• персональная поддержка кураторами и обратная связь;
• учебное сообщество для общения и обмена опытом со студентами.

Недостатки:

• нет документа, подтверждающего обучение.

Программа обучения:

• Основы линейной алгебры и математического анализа для Data Science
• Главные принципы теории вероятностей и статистики
• Продвинутый уровень изучения теории вероятностей и статистики

Ознакомиться с полной программой

(function () { let link = document .getElementById ("34602ce4-3fb5-4421-8509-6b8f32f7b587-https://coral7.com/qZbuzJ?sub1=proglib&sub2=kursy-matematiki-dlya-data-science&sub4=5-67"); if (! link) return; let href = link .getAttribute ("href"); if (! href) return; let prefix = link .dataset .prefix; let action = link .dataset .action; link .addEventListener ("click", function (e) { let data = new FormData (); data .append ("url", href); apiFetch (action, { method: "POST", body: data }) .then (function (res) {}) .catch (function (err) { console .error (err); }); }) })();

6. Data Science Academy | SF Education

Образовательная программа, на которой вы получите ключевые знания и компетенции, необходимые для карьерного развития в области Data Science. Вы с нуля разберетесь в математическом аппарате, используемом в Machine Learning и бизнес-аналитике, а также научитесь анализировать большие объемы данных и программировать на Python. Во время прохождения курса под руководством наставников вы будете выполнять практикумы разной сложности и получать детальную обратную связь.

• Стоимость: 3 687 рублей в месяц
• Длительность: 4 месяца
• Формат обучения: видеоуроки, вебинары, бизнес-кейсы, интерактивные симуляторы, совместная работа с экспертами
• Сертификат: есть

Кому подойдет: начинающим аналитикам, финансистам, бизнес-аналитикам, руководителям отделов, backend-разработчикам, новичкам без опыта в Data Science.

Преимущества:

• потоковый и асинхронный формат обучения;
• доступ к содержанию курса, обновлениям учебного материала и чату навсегда;
• дополнительная скидка 10% при полной оплате;
• 40 практических заданий и кейсов;
• доступ в закрытое сообщество с актуальными вакансиями;
• 3 дня на оценку качества курса бесплатно.

Недостатки:

• редкое обновление материалов курса – раз в 2 года.

Программа обучения:

• Работа с данными в SQL
• Основы программирования на Python
• Взаимодействие с API
• Общая математика и основы Data Science
• Корпоративные и структурированные финансы
• Производные финансовые инструменты
• Стохастика в сфере финансов

Ознакомиться с полной программой

(function () { let link = document .getElementById ("34602ce4-3fb5-4421-8509-6b8f32f7b587-https://coral7.com/DMznme?sub1=proglib&sub2=kursy-matematiki-dlya-data-science&sub4=6-79"); if (! link) return; let href = link .getAttribute ("href"); if (! href) return; let prefix = link .dataset .prefix; let action = link .dataset .action; link .addEventListener ("click", function (e) { let data = new FormData (); data .append ("url", href); apiFetch (action, { method: "POST", body: data }) .then (function (res) {}) .catch (function (err) { console .error (err); }); }) })();

7. Математика + Machine Learning для Data Science | Skillfactory

Экспертный курс, основная часть которого включает большое количество практических заданий с фидбэком от преподавателей. Вы разберетесь, как знание законов математики и статистики помогает решить широкий перечень задач, связанных с аналитикой данных. Практика курса состоит из трех частей: выполнение простых заданий с математическими вычислениями, работа над практикумами с использованием возможностей Python, решение задач из области аналитики информации, прогнозирования и оптимизации.

• Стоимость: 83 400 рублей в месяц (или 3 475 рублей в месяц)
• Длительность: 5,5 месяцев
• Формат обучения: подготовительный материал, практические задания, обратная связь с ментором, выпускной экзамен
• Сертификат: есть

Кому подойдет: людям, которые хотят погрузиться в математический анализ данных и изучить принципы машинного обучения в Data Science.

Преимущества:

• основная часть курса – практика из стандартных упражнений и абстрактных заданий;
• обратная связь с ментором и онлайн-общение с однокурсниками;
• дополнительная скидка 10% при оплате полной стоимости курса сразу;
• реферальная программа – скидка на другие курсы.

Недостатки:

• возможны долгие ответы от экспертов.

Программа обучения:

• Линейная алгебра
• Принципы математического анализа
• Основы статистики и теории вероятностей
• Временные ряды и прочие методы анализа в математике
• Основы машинного обучения
• Инструменты для предварительной обработки данных
• Кластеризация
• Tree-based алгоритмы
• Тестирование и оценка работоспособности алгоритмов

Ознакомиться с полной программой

(function () { let link = document .getElementById ("34602ce4-3fb5-4421-8509-6b8f32f7b587-https://coral7.com/hgVfsZ?sub1=proglib&sub2=kursy-matematiki-dlya-data-science&sub4=7-91"); if (! link) return; let href = link .getAttribute ("href"); if (! href) return; let prefix = link .dataset .prefix; let action = link .dataset .action; link .addEventListener ("click", function (e) { let data = new FormData (); data .append ("url", href); apiFetch (action, { method: "POST", body: data }) .then (function (res) {}) .catch (function (err) { console .error (err); }); }) })();

8. Введение в Data Science | Skillbox

Курс, с помощью которого вы сможете испытать свои силы в роли аналитика, дата-инженера и специалиста по машинному обучению. Вместе с экспертами из Сбера и Visa вы разберете ключевые инструменты дата-сайентиста, научитесь строить аналитические модели и разрабатывать модели для Machine Learning. По итогу вы получите фундаментальные знания и практические навыки, необходимые для успешного старта и развития карьеры в Data Science.

• Стоимость: 9 795 рублей в месяц
• Длительность: 6 месяцев
• Формат обучения: тематические видео, тестирования, практические задания, обратная связь с менторами
• Сертификат: нет

Кому подойдет: программистам, начинающим аналитикам и людям, которые хотят с нуля освоить специфику Data Science.

Преимущества:

• масштабный проект-кейс для портфолио;
• авторы программы – практикующие эксперты из Visa и Сбера;
• живая обратная связь от кураторов по практическим заданиям;
• неограниченный доступ к содержанию курса после окончания;
• коммьюнити студентов для общения и обмена опытом.

Недостатки:

• нет сертификата об обучении;
• последнее обновление материалов курса – в 2022 году.

Программа обучения:

• Знакомство с синтаксисом Python
• Data Understanding и Data Preparation
• Modeling
• Evaluation
• Deployment
• Практическое применение математических законов в Data Science
• Основы теории вероятностей и статистики

Ознакомиться с полной программой

(function () { let link = document .getElementById ("34602ce4-3fb5-4421-8509-6b8f32f7b587-https://coral7.com/PbdrkM?sub1=proglib&sub2=kursy-matematiki-dlya-data-science&sub4=8-103"); if (! link) return; let href = link .getAttribute ("href"); if (! href) return; let prefix = link .dataset .prefix; let action = link .dataset .action; link .addEventListener ("click", function (e) { let data = new FormData (); data .append ("url", href); apiFetch (action, { method: "POST", body: data }) .then (function (res) {}) .catch (function (err) { console .error (err); }); }) })();

9. Прикладной анализ данных в медицине | Skillfactory

Онлайн-магистратура по Data Science и Machine Learning, которая позволит вам получить востребованную профессию с нуля вместе с дипломом московского ВУЗа. В процессе обучения вы погрузитесь в разработку моделей машинного обучения, сможете выявлять закономерности в переменных, научитесь разрабатывать алгоритмы для решения задач ML-инженера и выстраивать прогнозы разной сложности. Для оплаты обучения пользователям платформы доступен образовательный кредит с выгодными условиями и низкой процентной ставкой.

• Стоимость: 180 000 рублей за семестр (от 270 рублей в месяц по образовательному кредиту)
• Длительность: 2 года
• Формат обучения: онлайн-лекции и семинары, тренажеры, домашние задания, хакатоны, проектные работы
• Сертификат: есть

Кому подойдет: людям, которые хотят сменить сферу деятельности и освоить новую профессию, практикующим специалистам из области аналитики.

Преимущества:

• актуальные учебные материалы;
• практические задания от компаний-партнеров;
• 2 карьерных трека – Machine Learning и MLOps;
• реальные кейсы для портфолио;
• бонусы для студентов: отсрочка от армии, стипендии, образовательный кредит и пр.

Недостатки:

• длительный процесс обучения – 2 года.

Программа обучения:

• Основы математики в аналитике данных
• Программирование на Python
• Знакомство с классическим машинным обучением
• Продвинутое изучение Machine Learning и Big Data

Ознакомиться с полной программой

(function () { let link = document .getElementById ("34602ce4-3fb5-4421-8509-6b8f32f7b587-https://coral7.com/AjYpzv?sub1=proglib&sub2=kursy-matematiki-dlya-data-science&sub4=9-115"); if (! link) return; let href = link .getAttribute ("href"); if (! href) return; let prefix = link .dataset .prefix; let action = link .dataset .action; link .addEventListener ("click", function (e) { let data = new FormData (); data .append ("url", href); apiFetch (action, { method: "POST", body: data }) .then (function (res) {}) .catch (function (err) { console .error (err); }); }) })();

10. Математика для Data Science | Учебного Центра Специалист

Курс для начинающих дата-сайентистов нацелен на изучение основных алгоритмов анализа данных и методов оптимизации рабочих процессов. Вы научитесь применять полученные знания для сбора, структурирования и представления информации, а также сможете построить карьеру в направлении Data Science. Программа предусматривает как онлайн-занятия (на образовательной платформе), так и очное обучение – в г. Москва.

• Стоимость: от 32 350 рублей за курс
• Длительность: от 40 академических часов
• Формат обучения: онлайн на образовательной платформе или очно в г. Москва
• Сертификат: есть

Кому подойдет: начинающим специалистам в области Data Science.

Преимущества:

• 20 академических занятий с преподавателем бесплатно;
• доступно очное обучение в г. Москва;
• есть специальная программа с полностью индивидуальными занятиями;
• дополнительная скидка до 30% при изучении курса в рамках дипломных программ.

Недостатки:

• занятия проводятся строго в обозначенное время.

Программа обучения:

• Ключевые методы оптимизации
• Продвинутые алгоритмы для комплексного анализа данных
• Итоговый проект

Ознакомиться с полной программой

(function () { let link = document .getElementById ("34602ce4-3fb5-4421-8509-6b8f32f7b587-https://coral7.com/jeGyNz?sub1=proglib&sub2=kursy-matematiki-dlya-data-science&sub4=10-127"); if (! link) return; let href = link .getAttribute ("href"); if (! href) return; let prefix = link .dataset .prefix; let action = link .dataset .action; link .addEventListener ("click", function (e) { let data = new FormData (); data .append ("url", href); apiFetch (action, { method: "POST", body: data }) .then (function (res) {}) .catch (function (err) { console .error (err); }); }) })();

Еще 4 дополнительных курса математики для Data Science

Предлагаю также ознакомиться с дополнительными курсами практического применения математических законов в Data Science. Представленные программы будут полезны как новичкам, так и опытным дата-сайентистам.

1. Прикладная математика и статистика для Data Science от RobotDreams.cc. Расширенная образовательная программа, главная цель которой – научить слушателей использовать возможности и инструменты Python для статистического анализа. Онлайн-занятия помогут вам развить математическое мышление, необходимое для решения широкого перечня задач по Data Science. По окончании обучения вы научитесь искать, анализировать и визуализировать информацию с целью разработки эффективных бизнес-решений.
2. Математика для Data Science от Stepik.org. Программа для тех, кто хочет разобраться в особенностях работы технологий машинного обучения и научиться использовать их в решении профессиональных задач. В процессе занятий вы узнаете об основных алгоритмах Machine Learning, получите базу для карьерного развития в качестве дата-сайентиста, а также углубитесь в законы математики и сможете подготовиться к предстоящим собеседованиям.
3. Data Science / Machine learning от ITEA. Ускоренный курс, с помощью которого вы сможете разобраться в практическом применении инструментов для сбора, аналитики и визуализации данных за 1 месяц. Образовательная программа отлично подойдет как для повышения квалификации, так и для быстрого старта в карьере.
4. Data Science проекты от New Professions Lab. Интенсив из 4-х онлайн-занятий длительностью по 3 часа посвящен изучению следующих тем: анализ требований, оценка финансовой эффективности, выбор подходящих метрик и визуализация результатов исследований. Программа рассчитана на практикующих дата-сайентистов и менеджеров, которые занимаются развитием продукта и структурного подразделения компании.

Наиболее полный гайд по работе с SQL в Data Science

Расскажем об основах SQL и на примерах покажем, как использовать этот инструмент при работе с большими наборами данных. Подробнее...

Бесплатные курсы математики для Data Science

Бесплатные курсы по Data Science пользуются большой популярностью у начинающих аналитиков и людей, которые хотят освоить новое направление профессиональной деятельности. С их помощью можно изучить основы работы с большими данными и начать строить карьеру дата-сайентиста с нуля.

1. Data Science: будущее для каждого от Нетологии

Краткий курс, в котором рассмотрены основные термины по аналитике данных и использованию искусственного интеллекта в решении профессиональных задач. Вы узнаете об актуальных направлениях Data Science, разберетесь в ключевых навыках разных специалистов и сможете бесплатно погрузиться в новую для вас специальность.

Главное о курсе:

• обучение сразу после регистрации;
• формат – видеолекции, практикумы и интерактивный тренажер;
• документ о прохождении курса.

2. Просто о сложной математике в Data Science от Skillbox

Трехдневный интенсив по машинному обучению, который будет полезен начинающим аналитикам и новичкам в сфере программирования. Спикер курса расскажет о сути и практическом применении кросс-валидации и GridSearch, и покажет, как использовать готовые алгоритмы для решения профессиональных задач разной сложности.

Главное о курсе:

• учебные материалы для новичков в аналитике и программировании;
• основны GridSearch и кросс-валидации;
• домашние задания с обратной связью от спикера.

3. Открытый курс по машинному обучению от Open Data Science и Mail.ru Group

Видеокурс, разработанный совместно экспертами Open Data Science и Mail.ru, расскажет вам о специфике и основных инструментах современного машинного обучения. Вы узнаете, как выполнять первичный анализ данных с использованием Pandas, научитесь структурировать и визуализировать информацию с помощью Python и прочее. Принять участие можно и без регистрации.

Главное о курсе:

• видеоуроки по продвинутому машинному обучению;
• для практикующих аналитиков и программистов;
• обсуждение вопросов в комментариях под видео и группе ВКонтакте.

4. Математика для Data Science от OTUS

Базовый курс, включающий в себя несколько тематических видео, в ходе просмотра которых вы узнаете о роли математики в анализе больших данных. Основные темы для изучения: регрессионный анализ, производные функции, дедуктивная логика, метод Гаусса и другие.

Главное о курсе:

• актуальные материалы для повышения квалификации;
• 26 видео по 1,5-2 часа;
• онлайн-чат для обсуждения вопросов.

5. Курсы по теме Data Science от Coursera

Подборка образовательных программ разных уровней сложности для новичков и практикующих аналитиков данных. Курсы постоянно актуализируются – добавляются новые видеоролики от экспертов, увеличивается объем теоретических и практических материалов.

Главное о курсе:

• курсы по Data Science разной сложности;
• видеоуроки от ведущих экспертов из сферы аналитики;
• в некоторых программах предусмотрены именные сертификаты об обучении.

6. Введение в Data Science и машинное обучение от Stepik

Курс из уроков по Data Science, который познакомит слушателей с основами Machine Learning. Спикеры подробно расскажут об основных терминах из области аналитики данных и машинного обучения, а также продемонстрируют применение востребованных библиотек Scikit-learn и Pandas на практике.

Главное о курсе:

• три учебных блока с большим количеством информации;
• интерактивные задачи и тесты в конце каждого занятия;
• общение с экспертами и другими обучающимися в разделе с комментариями.

Кто такой Data-Scientist?

Data Scientist – это специалист, который работает с большими массивами данных, анализирует информацию, предлагает бизнесу готовые решения, а также создает модели машинного обучения.

Что должен знать Data-Scientist?

Для того чтобы стать успешным аналитиком данных, необходимо разбираться в основных законах и инструментах линейной алгебры и математического анализа.

Математический анализ

Практическое применение математического анализа в работе дата-сайентиста позволяет ему оптимизировать разработанные ML-модели.

Линейная алгебра

Законы линейной алгебры помогают специалисту быстро обрабатывать большие объемы данных и представлять готовые решения для конкретных бизнес-задач.

Функции, переменные, уравнения и графики

Инструменты, необходимые для структурирования данных и представления готовых аналитических результатов в удобной форме.

Статистика

Статистика, как правило, изучается совместно с теорией вероятностей. Они помогают дата-сайентистам определять зависимости между переменными.

Дискретная математика

Дискретная математика включает в себя концепции, необходимые для точного применения алгоритмов и структур данных в крупных аналитических проектах.

Исследование операций

Исследование операций активно применяется в машинном обучении с целью минимизации ошибок оценки в соответствии с заданными ограничениями.

Востребованность и зарплата

За последние несколько лет спрос на дата-сайентистов растет в геометрической прогрессии. Все больше компаний создают отделы Data Science и предлагают, в том числе, начинающим специалистам хорошие зарплаты. Так, средний уровень дохода начинающего дата-сайентиста составляет около 80 тысяч рублей в месяц, в то время как сеньор может получать от 250 тысяч рублей ежемесячно.

🚀 Будущее Data Science: что ждет отрасль в ближайшие пять лет

Будущее Data Science связано с прогрессом алгоритмов машинного обучения и технологий для работы с большими объемами данных. В этой статье обсуждаем прогнозы того, что ждет дата сайентистов в следующие пять лет. Подробнее...

Плюсы и минусы профессии

Преимущества профессии:

• Актуальная, интересная и востребованная профессия. Дата-сайентисты работают в разных направлениях деятельности — от финансов до IT, а также занимаются решением необычных задач.
• Возможность влиять на рабочие процессы в компании. Оптимизация бизнес-процессов с использованием инструментов Data Science может помочь принести крупную выручку и прибыль.
• Высокий уровень заработной платы. По статистике, опытные дата-сайентисты зарабатывают больше, чем, например, backend- и frontend-разработчики.

Недостатки профессии:

• Непонимание со стороны современного бизнеса. К сожалению, не все бизнесмены понимают, чем занимаются дата-сайентисты, и дают им задачи из другого профиля деятельности.
• Необходимость в постоянной актуализации знаний и совершенствовании навыков. Чтобы оставаться востребованным специалистом, дата-сайентисту приходится тратить много времени на изучение новых технологий.

Место работы и перспективы

На сегодняшний день дата-сайентисты работают в разных сферах деятельности – в промышленности, финансах, медицине, телекоммуникациях, IT и так далее.

Перспективы современного дата-сайентиста — это путь постоянного саморазвития и совершенствования своих навыков. По мере приобретения опыта задачи специалиста становятся сложнее и, в то же время, интереснее. Например, в самом начале своего карьерного пути дата-сайентист может заниматься созданием чат-ботов, а уже через несколько лет — углубиться в машинное обучение и разрабатывать сложные аналитические модели.

Заключение

Курсы математики для Data Science — это доступный и эффективный способ освоить новую и актуальную профессию с нуля и без каких-либо специальных знаний в аналитике и IT. Специалисты, работающие с большими массивами данных, востребованы в банковском деле, медицине, предпринимательстве и других отраслях, которые в той или иной степени связаны с информацией. Чтобы подобрать оптимальную программу, необходимо не только ознакомиться с ее содержанием и посмотреть дату последнего обновления, но и учесть свои предпочтения. Также не стоит забывать, что по-настоящему востребованным профессионалом можно стать лишь при условии системного подхода к обучению и постоянного совершенствования своих знаний и навыков.

Если вы обнаружили, что в статье содержится неактуальная или некорректная информация, сообщите об этом в комментариях. Также вы можете поделиться опытом изучения других курсов по математике Data Science, чтобы мы могли добавить их в наш рейтинг.