Математика для Data Science
Четырёхмесячный курс Skillbox, который закрывает математический минимум для Data Science: функции, производные, векторы, матрицы, теория вероятностей и статистика - с практикой в Python и SymPy.
Мнение редакции
Это нишевый, но честный курс: он не обещает трудоустройство и не превращает студента в дата-сайентиста за 4 месяца - он закрывает конкретный пробел в математической базе. Программа выстроена логично: сначала функции, производные и линейная алгебра, без которых не понять устройство линейной регрессии и градиентного спуска, затем теория вероятностей и статистика - основа для A/B-тестов и проверки гипотез в любой аналитической работе. Плюс в том, что материал не остаётся абстрактным: почти все темы отрабатываются в Python с библиотекой SymPy, поэтому студент не просто выводит формулы на бумаге, а сразу видит их в коде. Из минусов - курс не заменяет полноценную программу по ML: алгоритмов машинного обучения здесь нет, только фундамент под них. Ценность курса стоит оценивать именно как подготовительный этап перед более объёмными программами по аналитике или ML, а не как самостоятельный путь к профессии.
Плюсы
- Компактно закрывает математический минимум для Data Science: от функций и производных до теории вероятностей и A/B-тестов
- Практика прямо в Python и SymPy, а не только формулы на бумаге
- 25 практических заданий на реальных кейсах вместо абстрактных примеров
- Живые кураторы проверяют практику и объясняют сложные темы
- Подходит тем, кто давно не занимался математикой - школьного уровня достаточно для старта
Минусы
- Это только математическая подготовка, без отдельного блока по алгоритмам машинного обучения
- Официальной помощи с трудоустройством в курсе нет
- Продвинутый блок статистики плотный - потребуется время на практику, а не только просмотр видео
Кому подходит
Новичкам в Data Science
Тем, кто боится формул и хочет закрыть математический пробел перед стартом в аналитике или ML.
Действующим аналитикам и разработчикам
Тем, кто хочет свободно читать статьи по машинному обучению и разбираться в формулах.
Студентам смежных специальностей
Тем, кому нужна прикладная математика для дальнейшего перехода в Data Science.
Обзор курса
Первый блок - математический анализ и линейная алгебра. Программа начинается с базовых объектов и работы в SymPy, затем переходит к функциям одной переменной, интерполяции и полиномам, аппроксимации и производным. Дальше - функции нескольких переменных, частные производные и градиент, а завершает блок линейная алгебра: векторы, матрицы, системы линейных уравнений, разложения матриц и собственные векторы - тот самый аппарат, на котором строится линейная регрессия и многие алгоритмы машинного обучения.
Второй блок - теория вероятностей и статистика: случайные события и случайные величины, дискретные и непрерывные распределения, статистические тесты. Это база, без которой невозможно ни проверить гипотезу, ни оценить значимость результата эксперимента.
Третий, продвинутый блок статистики переносит теорию в практику на Python: оценивание, проверка гипотез, совместные распределения, исследование зависимостей, а в дополнительных главах - теорема Байеса, линейная регрессия как статистическая модель, A/B-тестирование и основы работы с временными рядами. Всего в программе 25 практических заданий на реальных кейсах, а при нагрузке 3-5 часов в неделю обучение занимает 4 месяца.
Программа курса
1Базовые математические объекты и SymPy
2Функции одной переменной
3Аппроксимация и производные
4Функции нескольких переменных
5Векторы, матрицы и линейная регрессия
6Введение в теорию вероятностей
7Непрерывные распределения
8Продвинутая статистика в Python
9Дополнительные главы
Чему вы научитесь
- Работать с функциями одной и нескольких переменных, строить и анализировать их графики
- Считать производные и находить градиент функции
- Решать системы линейных уравнений через матрицы и векторы
- Применять теорию вероятностей и различать типы распределений
- Проверять статистические гипотезы и понимать A/B-тестирование
- Использовать Python и SymPy для символьных и численных расчётов
- Читать формулы в статьях по машинному обучению без страха
Ваши будущие работы
Практические расчёты в SymPy
Символьные и численные вычисления функций, производных и матричных операций на реальных наборах данных.
Проверка статистических гипотез
Применение статистических тестов и A/B-тестирования к практическим кейсам.
Как проходит обучение
Смотрите видео
Тематические ролики в своём темпе, доступ к материалам бессрочный.
Решаете практику
25 заданий на реальных кейсах после каждой темы.
Разбираете сложности с куратором
Эксперт комментирует практические работы в чате курса.
Закрепляете через код
Считаете функции, производные и распределения прямо в Python.
Спецификация
| Школа | Skillbox |
|---|---|
| Формат | Онлайн, видеоуроки + практика с кураторами |
| Длительность | 4 месяца (3-5 часов в неделю) |
| Уровень | С нуля (школьной математики достаточно) |
| Документ | Сертификат Skillbox (гослицензия, налоговый вычет 13%) |
| Рассрочка | 3 647 ₽ × 12 мес (по акции) |
| Доступ | Бессрочный, включая обновления курса |
Часто задаваемые вопросы
Нужна ли математика для старта?
Нужно ли знать Python?
Сколько времени занимает обучение?
Кто проверяет практические задания?
Есть ли рассрочка?
Какой документ я получу?
Помогает ли курс трудоустроиться?
Отзывы о курсе «Математика для Data Science»
Можно проходить в своём темпе, дедлайнов нет
Куратор отвечает быстро и по существу
После курса статьи по ML читаются совсем иначе