Сравнивайте лучшие курсы обучения математики для Data Science с нуля, и найдите подходящее предложение. Платные онлайн-курсы помогут вам стать грамотными специалистами.
Стоимость курсов — от 22 500 ₽ до 152 352 ₽, средняя стоимость — 74 419 ₽, длительность обучения от 5 дней до 14 месяцев, в среднем — 5 месяцев.
Таблица сравнения курсов по технологиям и инструментам
Курс / технология
Python
NumPy
Matplotlib
Математическая статистика
Pandas
Линейная алгебра
Математический анализ
Теория вероятностей
SQL
Seaborn
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✕
✕
✓
✕
✕
✓
✕
✓
✓
✓
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✓
✓
✓
✕
✓
✕
✕
✕
✓
✓
Математика для Data Science.1 часть. Математический анализ и линейная алгебра
✕
✕
✕
✕
✕
✓
✓
✕
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✓
✓
✓
Бесплатные курсы математики для Data Science
Ниже мы собрали бесплатные курсы разных онлайн-школ математики для Data Science. В основном, это записи уроков, они тоже могут быть полезны в освоении нужных навыков.
Популярные
Рейтингу, по убыванию
Рейтингу, по возрастанию
Сроку, сначала короткие
Сроку, сначала длинные
Курс
Школа
Стоимость
Дополнительно
Длительность
Ссылка
Основы математики для цифровых профессий
Яндекс Практикум
3.8
бесплатно
3 занятия
Курсы с youtube математики для Data Science
Ниже представлены бесплатные курсы с YouTube по математике для Data Science.
Меньше занятий
Больше занятий
Курс
Школа
Стоимость
Продолжительность
Ссылка
Математика для Data Science / Полный курс для начинающих
youtube
Цена
бесплатно
Длительность
1 занятие
Математика для Data Science || Какая нужна и зачем
youtube
Цена
бесплатно
Длительность
1 занятие
Нужна ли математика в Data Science и почему ее тяжело учить одному?
youtube
Цена
бесплатно
Длительность
1 занятие
Открытый курс OpenDataScience и Mail.ru Group по машинному обучению
youtube
Цена
бесплатно
Длительность
6,5 занятий
Бесплатные тренажеры и блоги математики для Data Science
Здесь собраны обучающие тренажеры и блоги.
Название
Тип
Описание
Блог "The Shape of Data"
Блог
Описание
Это блог на английском языке по изучению геометрии машинного обучения, интеллектуального анализа данных и т.д.
Подробнее о курсах математики для Data Science
Здесь вы найдете детальное описание курсов математики для Data Science без разделения на школы.
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Помогут собрать резюме и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, Линейная алгебра, Статистика, Теория вероятностей. Интерактивная отработка математических моделей в Jupyter Notebooks
Для кого: Владение базовыми инструментами анализа данных, необходимость обоснования работы алгоритмов машинного обучения и прогнозирования
Результат: Реализация матричных преобразований, расчет метрик классификации, проверка статистических гипотез, описание функционала моделей через математические формулы
Важно знать: Выполнение практических заданий требует начальных навыков программирования на Python для написания математического кода
Плюсы: Умение выбирать и обосновывать метрики эффективности моделей на базе статистического анализа, а не стандартного подбора параметров
Что еще: Разбор принципов работы библиотек машинного обучения через аппарат математической логики
Формат: Работа на тренажерах.
Объем практики: 75%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, NumPy, SciPy, Линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей, статистика в задачах прикладного анализа данных
Для кого: Начальные знания школьной алгебры, потребность в освоении математического аппарата для реализации алгоритмов машинного обучения
Результат: Решение задач аппроксимации функций, работа с матричными преобразованиями для обработки массивов данных, реализация алгоритмов оптимизации, расчет вероятностных моделей
Важно знать: Наличие навыков программирования на Python является условием для выполнения практических заданий
Плюсы: Методы математического обоснования выбора гиперпараметров при настройке моделей машинного обучения
Что еще: Интеграция абстрактных математических концепций с библиотеками для обработки и анализа данных
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Для кого: Владельцы базовых математических знаний, стремящиеся освоить теоретический аппарат для понимания алгоритмов машинного обучения
Результат: Способность интерпретировать структуру данных через матрицы и векторы, вычислять градиенты и решать системы уравнений для алгоритмов машинного обучения
Важно знать: Отсутствует программная реализация в коде, фокус исключительно на математических методах и расчетах. Требуется уверенное владение базовой школьной алгеброй
Плюсы: Способность аналитического обоснования выбора алгоритмов без обращения к готовым библиотекам-черным ящикам
Что еще: Теоретическая база для понимания внутренней логики DS-моделей
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Помогают создать резюме, познакомят с представителями компаний-работодателей.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца, сертификат SkillFactory.
Стажировка
Возможность стажировки в компаниях-партнерах .
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning, A/B-тестирование. Практика на реальных данных через проектный подход
Для кого: Отсутствие опыта в аналитике, потребность в освоении алгоритмических моделей прогнозирования и автоматизации обработки данных
Результат: Проекты: система прогнозирования оттока клиентов, построение рекомендательной системы, классификация текстовых данных для NLP, внедрение моделей компьютерного зрения
Важно знать: Высокая плотность математического блока в начальных модулях. Требуется выделение времени на самостоятельную отладку кода
Плюсы: Применение библиотек PyTorch/TensorFlow в связке с методологией A/B-тестирования для валидации гипотез
Что еще: Базовая подготовка по стеку с акцентом на построение прогнозных моделей и продуктовую аналитику
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи, работа на тренажерах.
Объем практики: 80%
Доп расходы: Возможные расходы на оплату облачных вычислительных ресурсов (cloud computing) при работе со сложными нейросетями%
мы брали пакет пакет занятий 16 занятий, для пересдачи огэ, репетитор был хороший, если не понял он относится с пониманием и объясняет еще раз. платформа удобная, если возрмкали вопросы довольно быстро они решались. спасибо за помощь, передала хорошо
Записалась на курс в июле так как пошла на пересдачу ЕГЭ по биологии, в итоге сдала на тот балл который мне нужен всегда за 5 дней подготовки в онлайн школе Умскул!!
Проходила курс «UX/UI Designer: с нуля до Middle+». У меня уже был опыт в разработке сайтов, но благодаря курсу знания стали более системными, и весь процесс работы стал понятнее. Особенно понравилась качественная и подробная обратная связь от кураторов. Это не первый мой онлайн-курс, поэтому было с...
Мой бэкграунд: полный ноль без опыта в программировании и трейдинге. Я пришла на курс, не умея писать код и едва понимая свечные графики. Отношения к обещаниям были скептические, но результат меня удивил: мои боты уже торгуют и принесли около 7% прибыли за месяц. Что понравилось: Чёткая структура — ...
После обучения в ВУЗе очень быстро забываются многие вещи, особенно если не применять их на практике. Для меня было интересно повторить некоторые темы (например, комбинаторика, тервер и матан) но не в книжном формате, хотя его я рекомендую также в совокупности с этим курсом, а именно в формате интер...
Не первый пройденный курс на Практикуме, ожидания полностью оправдались, учиться удобно и интересно
Шёл на курс, чтоб подтянуть математику перед сменой направления по работе, и спустя полгода добрался таки до заветного сертификата, теперь дело за малым, зайти на работу в аналитику данных )
Сначала вспомнил базу на тренажёре по основам математики (тут https://start.practicum.yandex/math-foundati...
После поступления в аспирантуру летом прошлого года появилась острая необходимость повторить материал по высшей математике, которую я, как и многие, изучал на первых курсах ВУЗа. Выбор был невелик: или садиться за книги (Фихтенгольц, Демидович и Ко) или выбирать курс на одной из онлайн-платформ. Выб...
Курс Яндекс Практикума — отличный выбор для тех, кто хочет получить новые знания и навыки. Программа обучения структурирована и включает в себя множество практических заданий, что позволяет сразу применять теоретические знания на практике. Плюс, у курса есть поддержка наставников, которые всегда гот...
Сейчас на протяжении 4 месяцев я прохожу курс яндекс практикума "Математика для анализа данных". Курс оказался для меня не самым простым, но научил меня многому. Отлично сделана система уроков, где сразу же дается практика для только что изученной темы. Материал вполне доступный, но все же без трудн...
Уже 9 месяцев, как обучаюсь в skillfactory. В целом ожидания и результат не сильно разнятся. Материал структурирован, вот только пока изучаешь новое, можно забыть старое. Поэтому надо заниматься дополнительно (подкасты, вебинары, интервью, собеседования, решение задач). Способ каждый выбирает свой. ...
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
