Математика для анализа данных
Бесплатный курс karpov.courses для тех, кто идёт в анализ данных и упирается в математику. Восемь уроков: четыре по математическому анализу и четыре по линейной алгебре, от элементарных функций до сингулярного разложения матриц. Стартовать можно в любой момент, из инструментов нужны только ручка и бумага, по итогам выдают именной сертификат.
Мнение редакции
Курс закрывает конкретную боль: человек приходит в анализ данных, открывает первую же статью про градиентный спуск и упирается в значки, которые ничего ему не говорят. Школа так и формулирует: математика это ключ к пониманию сложных тем из машинного обучения и аналитики. Восемь уроков дают язык, а не квалификацию математика.
Уровень заявлен для новичков, и вход честно низкий: школа утверждает, что программу пройдут даже те, кто помнит только школьный курс. При этом внутри не арифметика: линейная алгебра доходит до спектрального и сингулярного разложения матриц и квадратичных форм, то есть до тем, которые реально встречаются в машинном обучении.
Формат минималистичный до предела. Лекции от 20 до 40 минут, никаких установок на компьютер, нужны ручка и бумага или любой удобный способ считать и делать заметки. Начать можно в любой момент, темп ваш. Ведущий преподаватель Нерсес Багиян, руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB. Есть сообщество студентов курса в Discord, куда можно принести застрявшее задание.
Важное ограничение, о котором школа говорит сама: теории вероятностей в программе нет. То есть половина математики, нужной дата-сайентисту, остаётся за рамками. Как бесплатный первый шаг курс отличный, как полноценная математическая база под машинное обучение недостаточный, и это стоит понимать до старта.
Плюсы
- бесплатно, регистрации на платформе достаточно
- программа доходит до спектрального и сингулярного разложения, а не ограничивается школьным уровнем
- старт в любое время и свободный темп
- не нужно ничего устанавливать: хватает ручки и бумаги
- ведёт руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB
- выдают именной сертификат с подписями преподавателей и отражённым прогрессом
Минусы
- теории вероятностей и статистики в программе нет
- всего восемь уроков: это ввод в язык, а не полноценный курс высшей математики
- нет проверки заданий преподавателем, вопросы решаются в сообществе в Discord
- как самостоятельная ступень к профессии не годится: нужен следующий платный курс
Кому подходит
Тем, кто идёт в аналитику и машинное обучение с нуля
Школа прямо адресует курс тем, кто хочет начать с фундаментальных знаний математики, лежащих в основе алгоритмов.
Студентам, изучающим математику в вузе
Отдельный пункт в описании: подготовка к реальной работе в бизнесе или в науке.
Практикующим аналитикам, которым нужно освежить университетский курс
Систематизация и углубление знаний названы школой одной из целей курса.
Тем, кто хочет проверить себя перед платным курсом
Восемь бесплатных уроков показывают, насколько легко вам даётся математический язык.
Кому курс не подойдёт
- тем, кому нужна теория вероятностей и статистика: этих тем в программе нет
- тем, кто ищет профессию: курс не ведёт к трудоустройству и не заменяет программу по данным
- тем, кому нужна проверка решений преподавателем
Чем отличается от других курсов направления
Соседи по направлению из другой оперы: годовой курс «На пике» у 100балльного репетитора за 42 890 рублей, «Геометрическая оптика» и «Вся геометрия первой части» у Вебиума по 990 рублей, базовая математика к ЕГЭ за 4 890 рублей. Все они готовят к школьным экзаменам и работают с программой ОГЭ и ЕГЭ. Курс karpov.courses не про экзамены: он берёт разделы высшей математики, которые нужны для чтения формул машинного обучения, и стоит ноль рублей. Сравнивать его с подготовкой к ЕГЭ бессмысленно, а вот с платными вводными курсами по математике для Data Science стоит: там за те же темы просят деньги.
Обзор курса
Что за курс
Бесплатная программа на два блока: математический анализ и линейная алгебра, от простейших понятий до продвинутых тем. Обещанный результат сформулирован скромно и точно: разбираться в базовых разделах, оперировать математическими нотациями и формулами, решать простые задачи из высшей математики.
Кому адресован
Школа называет пять ситуаций: интерес к аналитике данных, инженерии данных и машинному обучению с желанием начать с фундамента; учёба в университете и подготовка к реальной работе в бизнесе или науке; желание лучше понимать внутренние процессы при работе с данными; потребность систематизировать знания и освежить университетский курс; повышение профессионального уровня ради конкурентного преимущества на рынке труда.
Кто ведёт
Ведущий преподаватель курса Нерсес Багиян, руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB. Один из авторов также преподавал в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.
Как устроена нагрузка
Начало обучения в любое время, темп полностью ваш: школа отвечает на вопрос о сроках прямо, всё зависит от студента. Лекции длятся от 20 до 40 минут. Для занятий не нужно ничего устанавливать: достаточно ручки и бумаги или любого удобного инструмента для расчётов и заметок.
Чего в программе нет
Теории вероятностей и статистики в курсе нет, и школа объясняет это отдельным вопросом в FAQ. Для анализа данных это принципиальная часть математики, поэтому курс стоит рассматривать как первую половину фундамента, а не как весь фундамент.
Что остаётся после
Именной сертификат с подписями преподавателей курса, в котором отражён ваш прогресс. Опыт предлагается упаковать в портфолио. Дальше школа честно показывает свою же линейку: тем, кто хочет в профессию, предлагаются платные программы по машинному обучению, аналитике данных и симуляторы.
Итог
Лучшее применение курса: пройти его до покупки платной программы по данным. Восемь уроков покажут, насколько тяжело вам даётся математический язык, и это честный тест на входе, который ничего не стоит.
Программа курса
1Элементарные функции и основные определения
2Простейшие пределы и связанные приёмы
3Непрерывность и дифференцируемость
4Оптимизация функций одной переменной
5Введение в линейную алгебру
6Матрицы и векторы в пространстве
7Симметричные и диагональные матрицы
8Спектральное и сингулярное разложение матриц
Чему вы научитесь
- разбираться в базовых разделах математического анализа
- оперировать математическими нотациями и формулами
- решать простые задачи из высшей математики
- считать пределы и понимать непрерывность и дифференцируемость
- оптимизировать функции одной переменной
- работать с матрицами, векторами и системами линейных уравнений
- понимать спектральное и сингулярное разложение матриц
Как проходит обучение
Старт в любое время
Поток ждать не нужно: достаточно зарегистрироваться на образовательной платформе школы.
Короткие лекции
Занятия длятся от 20 до 40 минут, темп прохождения выбираете вы сами.
Расчёты на бумаге
Ничего устанавливать не нужно: хватает ручки и бумаги или любого удобного инструмента для заметок.
Сообщество в Discord
Если застряли на задании, вопрос можно принести в коммьюнити студентов курса.
Именной сертификат
По итогам выдают сертификат с подписями преподавателей, в котором отражён прогресс.
Часто задаваемые вопросы
Сколько стоит курс?
Какая математика нужна на старте?
Что понадобится для обучения?
Сколько времени займёт прохождение?
Почему в программе нет теории вероятностей?
Что делать, если застрял на задании?
Выдают ли документ?
Что проходить после этого курса?
Отзывы о курсе «Математика для анализа данных»
Оставить отзыв о курсе
Расскажите, как проходило обучение: что понравилось, что нет, помог ли курс в работе. Публикуем после проверки, рекламные тексты и анонимные жалобы без подробностей не пропускаем.
Это отзывы о других программах школы karpov.courses: они говорят о школе в целом, а не об этом курсе.
Все отзывы школы собраны на её странице.
