Длительность7 нед.

ФорматОнлайн

УровеньСредний

Стартв любое время

ДокументУдостоверение о повышении квалификации

Анализ данных Линейная алгебра Математический анализ Машинное обучение Прикладная математика Статистика и вероятность Теория вероятностей Matplotlib NumPy Python SciPy

Мнение редакции

7.5/10

Это не курс профессии и не курс для новичка, а закрытие конкретной дыры. Школа формулирует задачу честно: аналитик, который не понимает, откуда берутся алгоритмы, выбирает их наугад и получает неточные выводы. За 46 часов вам дают три раздела, на которых стоит машинное обучение, и не притворяются, что этого хватит для работы.

Порог на входе жёсткий и написан прямым текстом: нужен базовый уровень Python и знание NumPy, SciPy и Matplotlib. Если этого нет, школа сама отправляет сначала на другой свой курс. Это редкая для рынка честность: обычно требования прячут в свёрнутых вопросах или не пишут вовсе.

Формат при этом самый простой из возможных. Вебинаров нет, живых разборов нет, есть видеолекции и практические задания с обратной связью от эксперта, а кураторы и преподаватели отвечают на вопросы по ходу. За 22 500 рублей вы покупаете структуру и проверку, а не сопровождение. Математика при этом дисциплина, где застревают надолго, и отсутствие живого занятия здесь чувствуется сильнее, чем в курсе по инструменту.

Отдельно стоит посмотреть на цену. У большинства курсов Нетологии сейчас видна скидка в половину стоимости, здесь разница между 25 000 и 22 500 рублями всего 10 процентов. То есть это близко к настоящей цене курса, а не к акционной. Для 46 часов с проверяемой практикой и государственным документом это адекватно, но сравнивать с соседями по каталогу нужно понимая, что они продают профессию целиком, а здесь предмет.

Вердикт: 46 часов математики, которой обычно не хватает аналитику: линейная алгебра, производные и теория вероятностей с проверяемой практикой и удостоверением о повышении квалификации, но это узкий вспомогательный курс с требованием знать Python на входе, и профессии он не даёт.

Плюсы

программа раскрыта полностью и часы сходятся: три блока по 12 часов плюс 10 часов на итоговый проект, всего 46 академических часов
входной порог назван прямым текстом, а не спрятан: нужен базовый Python и знание NumPy, SciPy и Matplotlib, иначе школа сама отправляет на другой курс
после каждой лекции идёт практическое задание с обратной связью от эксперта, итоговую работу проверяет преподаватель
преподаватели названы поимённо и с местом работы: Machine Learning Engineer из Amazon Alexa Shopping и кандидат технических наук из «Базис Софт»
удостоверение о повышении квалификации установленного образца плюс бесплатная программа трудоустройства Центра развития карьеры
доступ к материалам после окончания курса остаётся неограниченным, темы можно повторить в любой момент

Минусы

живых занятий нет вовсе: формат заявлен как видеолекции и практические задания, вебинаров, разборов и наставника на странице не обещано
без Python курс бесполезен: практика вся на коде, и школа прямо просит знание NumPy, SciPy и Matplotlib на входе
старт указан противоречиво: в карточке курса «в любое время», а на странице конкретный поток с 25 августа по 14 октября с пометкой, что набор заканчивается
про рассрочку и налоговый вычет 13 процентов на странице этого курса не сказано ни слова, хотя на других страницах школы они описаны подробно

Кому подходит

Специалистам по Data Science

Формулировка школы: начнёте глубже разбираться в алгоритмах машинного обучения и поймёте, какие принципы лежат в основе разных алгоритмов, чтобы выбирать правильные инструменты, а не пробовать наугад.

Аналитикам данных

Теоретический фундамент под статистику: чтобы правильно интерпретировать данные и не делать выводов, которых цифры не поддерживают.

Тем, кто готовится к собеседованиям в ML

Линейная алгебра, производные и теория вероятностей это ровно тот набор, который спрашивают на техническом интервью, и здесь он собран в 46 часов с практикой на Python.

Кому курс не подойдёт

тем, кто не пишет код: практика идёт на Python, и школа прямо просит знание NumPy, SciPy и Matplotlib до старта
тем, кто хочет получить профессию: это курс повышения квалификации по одному предмету, аналитиком или дата-сайентистом после него не становятся
тем, кому нужны живые занятия и разбор ошибок голосом: на курсе только записи и письменная обратная связь по заданиям

Чем отличается от других курсов направления

Соседи по направлению в каталоге продают профессию целиком, а здесь предмет. «Data Science» и «Наука о данных: введение в машинное обучение» от Слёрма стоят по 35000 рублей, «Data Science с нуля» от Merion Academy 27620 рублей за 4 месяца, комплект Merion с продвинутым Python 35500 рублей. Все они дороже и шире: там будет и код, и модели, и пайплайны, но математику в них обычно проходят по касательной, ровно настолько, чтобы запустить готовую библиотеку. За 22 500 рублей вы покупаете противоположное: не обзор Data Science, а тот самый теоретический слой, который в широких курсах пропускают. Пятый сосед, «Годовой по математике «На пике» со Стасом Экспонентой» за 42890 рублей, к этому курсу отношения не имеет вовсе: это подготовка к школьному ОГЭ. Логика покупки такая: если вы ещё не начинали с данными, берите один из широких курсов, а этот докупайте потом, когда упрётесь в непонятную формулу в документации.

Обзор курса

Что именно входит в 46 часов

Три блока построены одинаково: 3 часа теории и 9 часов практики в каждом, то есть по 12 академических часов. Линейная алгебра это векторы, матрицы и продвинутые темы вроде матричных разложений. Математический анализ это производная, производная функции нескольких аргументов и теория оптимизации. Теория вероятностей это дискретные и непрерывные случайные величины, центральные предельные теоремы и закон больших чисел. Итоговый проект добавляет 10 часов на подготовку. Всего девять лекций и одна итоговая работа, программа полностью раскрыта на странице, и цифры сходятся без остатка.

Порог на входе, который нельзя игнорировать

Школа пишет: для обучения понадобится базовый уровень владения Python, знание библиотек NumPy, SciPy и Matplotlib. Если языка вы не знаете, рекомендуется сначала пройти курс «Python для работы с данными». Требований к образованию нет, отбора тоже, но практические задания предполагают, что вы пишете код. Формально это курс повышения квалификации: он рассчитан на специалистов по Data Science и аналитиков данных, которым нужен теоретический фундамент, а не на людей, впервые открывших ноутбук.

Кто ведёт

Преподавателей двое, и оба названы поимённо. Даниил Корбут, Machine Learning Engineer в Amazon Alexa Shopping. Максим Сахаров, старший консультант по Data Science в «Базис Софт», кандидат технических наук. Для короткого предметного курса это сильный состав: один практик из продуктовой разработки, один с академическим бэкграундом. Отдельно школа обещает, что кураторы и преподаватели отвечают на вопросы на протяжении всего курса.

Что не сходится на странице

Первое: каталог называет курс «Математика для Data Science», а заголовок на странице школы «Математика для анализа данных». Второе и более важное: в карточке курса стартом значится «в любое время», а страница показывает конкретный поток с 25 августа по 14 октября с пометками «набор вот-вот закончится» и «курс стартовал, но ещё можно попасть в этот набор». То есть даты у курса всё-таки есть, и попасть в него можно не в любой день. Третье: награда, которой школа подкрепляет направление, это «Премия Рунета» 2019 года, а не свежее подтверждение качества.

Что входит в стоимость и чего в ней нет

Входит: девять видеолекций, девять практических заданий с обратной связью от эксперта, итоговый проект с проверкой преподавателем, неограниченный доступ к материалам после окончания, удостоверение о повышении квалификации установленного образца и бесплатная программа трудоустройства Центра развития карьеры с помощью по резюме, портфолио и подготовке к собеседованию. Возврат денег: три занятия на то, чтобы попробовать, дальше вся сумма возвращается, если передумали. Не входит и на странице не упомянуто: вебинары, живые разборы, наставник на дипломе, рассрочка и налоговый вычет. Про последние два школа на этой странице молчит совсем, хотя на других своих страницах пишет о них подробно.

Кому это не нужно

Курс не заменяет ни университетский курс математики, ни курс по машинному обучению. 46 часов это объём вводного, а не полного изучения: матричные разложения и центральные предельные теоремы вы увидите, но не отработаете до автоматизма. Он также бесполезен тем, кто не пишет код: практика идёт на Python, и без него останется чтение формул. И он не даёт профессии: аналитиком после него не становятся, документ подтверждает повышение квалификации, а не новую специальность.

Итог

Аккуратный предметный курс с честным входным порогом, сильными преподавателями и полностью раскрытой программой. Берите, если вы уже работаете с данными и ловите себя на том, что выбираете алгоритмы по подсказкам, а не по пониманию. Не берите как первый шаг в Data Science: без Python здесь делать нечего, а профессию курс не даёт и не обещает.

Программа курса

1Линейная алгебра

Базовый раздел, который даёт понимание, как компьютер представляет данные и управляет ими. Три лекции: векторы, матрицы, продвинутая линейная алгебра. Отсюда берутся проверка векторов на линейную зависимость, решение систем в матричной форме, собственные векторы и числа, матричные разложения.

2Математический анализ

Теория, которая стоит за машинным обучением: с помощью каких алгоритмов компьютер ищет параметры моделей. Три лекции: производная, производная функции нескольких аргументов, теория оптимизации.

3Теория вероятностей

Раздел, который позволяет анализировать гипотезу цифрами. Три лекции: дискретные случайные величины, непрерывные случайные величины, центральные предельные теоремы и закон больших чисел. Сюда же формула Байеса и оценка математического ожидания.

4Итоговый проект: визуальный анализ через снижение размерности

Первая половина итоговой работы. Вы избавляетесь от лишних данных, которые мешают воспринимать информацию, и оставляете только значимые по своим признакам. Школа отводит 10 часов на подготовку всей итоговой работы целиком.

5Итоговый проект: методы оптимизации функций

Вторая половина итоговой работы. Практическая задача на методы оптимизации: как обучаются компьютеры, какие есть подводные камни и как найти оптимальное решение под разные критерии, чтобы корректно настроить модель. Преподаватель проверяет работу и даёт обратную связь.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

проверять векторы на линейную зависимость и решать системы линейных уравнений в матричной форме
вычислять собственные векторы и числа для матрицы и производить матричные разложения
вычислять производную функции нескольких аргументов
применять методы оптимизации для поиска локального минимума функции
вычислять математическое ожидание и дисперсию дискретной случайной величины
использовать формулу Байеса для вычисления апостериорной вероятности
применять закон больших чисел для оценки математического ожидания
проводить визуальный анализ данных с помощью снижения размерности

Как проходит обучение

Только видеолекции

Формат школа описывает как видеолекции и практические задания. Посмотреть лекцию и выполнить домашнюю работу можно в удобное время. Вебинаров, живых разборов и встреч с экспертами на странице не заявлено.

Практика после каждой лекции

После каждой лекции идёт практическое задание с обратной связью от эксперта. В конце курса вы выполняете итоговую работу, её проверяет преподаватель и тоже даёт обратную связь.

Поддержка кураторов

На протяжении всего курса кураторы и преподаватели отвечают на вопросы, связанные с обучением. Отдельного наставника на итоговом проекте школа не обещает.

Доступ после окончания

Материалы остаются доступны без ограничения по времени, поэтому темы можно повторить в удобный момент.

Возврат денег

У вас есть три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, школа обещает вернуть всю сумму. Про рассрочку и налоговый вычет на странице этого курса не сказано.

Преподаватели

Максим Сахаров
Старший консультант по Data Science, «БазисСофт». Кандидат технических наук

Даниил Корбут
Инженер машинного обучения (Machine Learning Engineer), Amazon Rufus

Помощь с трудоустройством

У школы работает карьерный центр: сопровождение выпускников, вакансии партнёров, разбор резюме.

Со страницы курса: «Вас ждёт бесплатная программа трудоустройства Центра развития карьеры: оформите резюме, узнаете, как найти работу, подготовитесь к собеседованию, соберёте портфолио, научитесь работать на себя»

Часто задаваемые вопросы

Можно ли пройти курс без знания Python?

Нет. Школа прямо пишет, что для обучения понадобится базовый уровень владения Python и знание библиотек NumPy, SciPy и Matplotlib, и рекомендует сначала пройти курс «Python для работы с данными». Практические задания предполагают, что вы пишете код.

Сколько всего часов в курсе?

46 академических часов. Три блока по 12 часов каждый: линейная алгебра, математический анализ и теория вероятностей, в каждом 3 часа теории и 9 часов практики. Плюс 10 часов на подготовку итоговой работы.

Когда стартует курс?

Здесь страница противоречит карточке. В каталоге стартом указано «в любое время», а на странице школы стоит конкретный поток с 25 августа по 14 октября с пометками «набор вот-вот закончится» и «курс стартовал, но ещё можно попасть в этот набор». Дату стоит уточнить у менеджера.

Какой документ выдают?

Удостоверение о повышении квалификации, документ установленного образца. Условий по вашему образованию на странице этого курса не названо, про внесение документа в государственный реестр школа не пишет.

Кто ведёт курс?

Двое. Даниил Корбут, Machine Learning Engineer в Amazon Alexa Shopping, и Максим Сахаров, старший консультант по Data Science в «Базис Софт», кандидат технических наук.

Есть ли вебинары и живые занятия?

Нет. Формат заявлен как видеолекции и практические задания, смотреть и выполнять их можно в удобное время. Обратная связь письменная, от эксперта по каждому заданию, плюс кураторы отвечают на вопросы по ходу обучения.

Помогают ли с трудоустройством?

Да, курс включает бесплатную программу трудоустройства Центра развития карьеры: помощь с резюме, знакомство с площадками поиска работы и доступ к бирже проектов, подготовка к собеседованию, оформление портфолио и советы по работе на себя. Гарантии трудоустройства нет.

Можно ли вернуть деньги?

Да. Школа обещает три занятия на пробу: если передумаете учиться, вернут всю сумму. Условия дальнейшего возврата на странице этого курса не описаны.

Отзывы о курсе «Математика для Data Science»

4.5 2 отзыва

5★1

4★1

3★0

2★0

1★0

ЮлияОмск01.06.2026

Достоинства: компактно и без академической воды

Недостатки: 46 часов это правда мало для такой темы

Хороший фундамент для тех, кто уже в данных. Но это именно введение: матричные разложения и предельные теоремы показывают, а не отрабатывают. Дальше всё равно придётся читать книжки.

👍 0👎 0

ЕгорПермь27.03.2026

Достоинства: объясняют человеческим языком, практика сразу на Python

Недостатки: без живых занятий тяжело, застрять можно надолго

Работаю аналитиком третий год и всё это время делал вид, что понимаю, почему градиентный спуск работает. Курс закрыл этот стыд за полтора месяца. Больше всего дал блок про оптимизацию: после него я наконец увидел, что происходит внутри модели, а не только какие параметры крутить. Практика идёт кодом, а не на бумаге, и это правильно, потому что руками запоминается лучше. Единственное, чего сильно не хватало, это живого занятия: пару раз я застревал на задании на несколько дней, а ответ эксперта приходил письмом и не всегда с первого раза попадал в мой вопрос.