Анализ данных не обходится без математических знаний. Наука о структурах, порядке и отношениях, исторически сформировавшаяся на базе операций подсчёта, измерения, а также описания формы объектов, предоставляет возможность осуществлять глубокий анализ и приводить в систему внушительные массивы данных. Дабы занять должность аналитика данных, следует разбираться в статистике, теории вероятностей, матанализе и линейной алгебре: необходимость объясняется тем, что в машинном обучении и нейронных сетях применяются вышеуказанные разделы математики.
Рассмотрение связей между данными, обнаружение закономерности в совокупности материалов, а также управление сбором, вводом, записью, преобразованием, считыванием, хранением, ликвидацией и регистрацией информации — перечисленные манипуляции обеспечивают успех в деятельности аналитика. Указанные преимущества — не единственное, что дарует математическая просвещенность. Помимо всего прочего, понимание математики дает людям способность вникать в научные статьи и с легкостью проходить собеседования. В статье рассказывается о лучших онлайн-курсах по изучению математики для анализа данных.
Курс «Основы математики для Data Science» от Skillbox
⏳ Продолжительность: 4 месяца.
🧠 Уровень сложности: «новичок», «любитель», «профи».
💁♀️ Кому подойдет: начинающим специалистам, лицам, интересующимся Data Science.
🖥 Формат: онлайн-лекции, домашние задания с проверкой, обратная связь от куратора.
📃 Результат: знание базовых формул и функций, способность разбираться в основах машинного обучения, шанс построить карьеру в IT-компании, диплом о прохождении курса.
💵 Стоимость:
- первичная — 37 059 рублей;
- со скидкой — 29 647 рублей;
- в рассрочку — 2471 рублей/мес (на год).
Ссылка на программу: подробнее об обучении.
📚 Содержание курса:
- Дроби и преобразования.
- Функции и вспомогательные объекты.
- Интерполяция и многочлены.
Полный список учебных блоков отображен на платформе.
👨🏫 Спикеры:
- Николай Герасименко — Data Scientist в Сбербанке, специалист по математике в Вычислительном центре РАН, преподаватель высшей математики с четырехлетним стажем, призер математических олимпиад;
- Вячеслав Архипов — создатель образовательной программы «Статистика и теория вероятностей», специалист по математике, основатель и ведущий youtube-канала, преподаватель в университете и на интернет-площадках.
👩🎓 Чему учит программа:
- Понимать базовую терминологию;
- Вникать в статьи по Data Science;
- Взаимодействовать с формулами;
- Решать задачи с помощью функций;
- Владеть основами Machine Learning;
- Формулировать практические задачи;
- Прибегать к использованию Python.
ℹ️ Резюме:
Курс доступен как новичкам, так и профессионалам. Вопреки тому, что образовательный процесс требует знания Python на уровне импорта библиотек, объявления переменных и вызова функций, правильный подход к изучению материалов на сайте, а также самостоятельное знакомство со специальной литературой предоставляют начинающим специалистам шанс овладеть профессией. Учебные блоки помогают студентам, находящимся на начальном уровне, разобраться в основах математики для Data Science и изучить профессиональную терминологию. Обладателям специальных знаний материалы курса даруют возможность повысить квалификацию.
Курс «Математика для анализа данных» от Нетологии
⏳ Длительность: 30 дней.
🧠 Уровень сложности: «любитель», «профессионал».
💁♀️ Кому принесет пользу: специалистам по Data Science, аналитикам данных.
🖥 Формат: онлайн-лекции, практика, фидбек от наставника.
📃 Результат: знание математических концепций, способность производить точные расчеты, трудоустройство, опыт и портфолио, удостоверение о повышении квалификации, диплом о профессиональной переподготовке.
💵 Стоимость:
- первичная — 25 000 рублей;
- со скидкой — 17 500 рублей;
- в рассрочку — 1750 рублей/мес (на 10 месяцев).
📚 Содержание курса:
- Базовый раздел математики.
- Знакомство с матанализом.
- Принципы теории вероятности.
Подробности об учебных блоках смотрите на сайте.
👨🏫 Спикеры:
- Алексей Кузьмин — создатель программы, директор разработки и взаимодействия с информацией в DomClick от Сбербанка, специалист по Data Science;
- Денис Волк — Ex-Senior Data Scientist в нидерландской компании KPMG, преподаватель онлайн-курсов, кандидат физико-математических наук.
👩🎓 Чему учит программа:
- Замечать взаимосвязь между данными;
- Разбираться в алгоритмах Machine Learning;
- Верно интерпретировать полученные данные;
- Решать задачи с помощью оптимизации функций;
- Изучать материалы и производить сортировку данных;
- Видеть в массивах информации закономерность.
ℹ️ Резюме:
Курс подходит для аналитиков данных и специалистов по Data Science. Дабы приступить к обучению, необходимо владеть основами Python: требуется знание библиотек NumPy, SciPy и Matplotlib. Тем, кто не умеет взаимодействовать с языком программирования, следует пройти подготовительный курс. Лица, обладающие базовыми знаниями, могут сразу приступить к изучению материалов образовательной программы. Информация на сайте предоставляет учащимся возможность применять разнообразные методы исследования и оптимизации данных для формирования наилучшей бизнес-стратегии.
Курс «Теория вероятностей и математическая статистика» от GeekBrains
⏳ Продолжительность: 1 месяц.
🧠 Уровень сложности: «новичок», «любитель».
💁♀️ Кому подойдет: начинающим аналитикам данных, новичкам и специалистам в Machine Learning, личностям, желающим усовершенствовать имеющуюся базу знаний.
🖥 Формат: видеозаписи с уроками, методички, практические задания, чат учеников и преподавателей.
📃 Результат: умение применять математическую статистику в Data Science, способность осуществлять корреляционный и спектральный анализ данных, сертификат, подтверждающий прохождение курса.
💵 Стоимость: 15 000 рублей.
📚 Содержание курса:
- Понятие случайности. Определение вероятности. Теорема Байеса. Проведение испытаний.
- Значение дискретной случайной величины. Предельный случай биномиального закона.
- Графическое отображение информации. Доверительные интервалы. Взаимосвязь величин.
- Дескриптивная статистика. Квадратный корень из дисперсии. Математическое ожидание.
Полный список учебных блоков представлен на сайте.
👨🏫 Спикеры:
- Мария Селютина — председатель правления банка «РЕСО Кредит», бакалавр экономики и статистики;
- Елена Неизвестных — биостатистик в сфере клинических исследований в ООО «Сайнсфайлз», специалист по Data Science;
- и еще 10 педагогов. Информация о спикерах отображена на платформе.
👩🎓 Чему учит программа:
- Решать задачи посредством математической статистики;
- Проводить оценку гипотез и прибегать к фильтрованию данных;
- Осуществлять корреляционный и спектральный анализ данных;
- Оценивать важность признаков и заниматься А/B-тестированием;
- Использовать в профессиональной деятельности многомерный анализ;
- Систематизировать внушительные объемы информации.
ℹ️ Резюме:
Курс подходит тем, кто планирует связать свою жизнь с Data Science. Благодаря сведениям, размещенным на платформе, учащиеся обретают шанс стать представителями науки о данных: онлайн-лекции, практические занятия, обратная связь от педагогов, а также общение с одногруппниками помогают начинающим специалистам приблизиться к цели.
Курс «Математика для Data Science» от Otus
⏳ Продолжительность: 6 месяцев.
🧠 Уровень сложности: «новичок», «любитель», «профессионал».
💁♀️ Кому подойдет: лицам, желающим построить карьеру в Data Science.
🖥 Формат: домашние задания с проверкой, теоретическая часть, живые вебинары, взаимодействие с педагогами и членами группы.
📃 Результат: пример разработанного приложения, сертификат о прохождении курса, умение использовать математические разделы в работе, понимание того, как устроены различные модели и методы анализа, собеседование в партнерских организациях.
💵 Стоимость:
- первичная — 50 000 рублей;
- со скидкой — 45 000 рублей.
📚 Содержание курса:
- Математические разделы в DataScience.
- Базовые определения и манипуляции.
- Линейная алгебра и однородные СЛАУ.
Полный перечень учебных блоков можно посмотреть на сайте.
👨🏫 Спикеры:
- Александр Горяинов — кандидат физико-математических наук, доцент кафедры теории вероятностей в МАИ;
- Глеб Карпов — исследователь в Skoltech Computational Intelligence Laboratory, писатель научных статей в составе международной коллаборации;
- и еще 6 педагогов. Подробности о спикерах смотрите на платформе.
👩🎓 Чему учит программа:
- Понимать математические разделы и применять знания в деле;
- Осуществлять матанализ и проводить А/B-тестирование;
- Разбираться в методах анализа и алгоритмах Machine Learning;
- Использовать математическую статистику для решения задач.
ℹ️ Резюме:
Курс подходит как новичкам, так и профессионалам. Сведения на платформе позволяют начинающим специалистам использовать разделы математики для осуществления анализа данных, а также для решения задач машинного обучения. Владение математическими знаниями помогает учащимся не только строить карьеру, но и покорять вершины в Data Science.
«Курс по математике для Data Science» от Skillfactory
⏳ Продолжительность: 8 недель.
🧠 Уровень сложности: «новичок», «любитель», «профи».
💁♀️ Кому подойдет: людям, стремящимся построить карьеру в Data Science.
🖥 Формат: теоретический материал, практические задания, общение с педагогами и членами группы, консультация по дальнейшему развитию.
📃 Результат: владение математическими знаниями, сертификат о прохождении курса, репозиторий Git с решенными кейсами.
💵 Стоимость:
- первичная — 29 833 рублей;
- со скидкой — 17 900 рублей.
📚 Содержание курса:
- Основы линейной алгебры.
- Знакомство с матанализом.
- Прогнозирование бюджета.
- Сложные типы регрессий.
- Анализ временных рядов.
Подробности об учебных блоках смотрите на сайте.
👨🏫 Спикеры:
Аяна Шелике — преподаватель статистики и линейной алгебры в Международном институте экономики и финансов.
👩🎓 Чему учит программа:
- Решать задачи посредством матриц;
- Понимать математические разделы;
- Находить выигрышную стратегию;
- Осуществлять прогноз результатов;
- Разрабатывать модели Machine Learning;
- Владеть методами машинного обучения;
- Разбираться в законах математики;
- Применять статистику в анализе данных.
ℹ️ Резюме:
Курс подходит людям, желающим добиться успеха в Data Science. Информация на сайте предоставляет учащимся возможность решать жизненные и профессиональные задачи посредством математики. Дабы приступить к обучению, необходимо владеть основами Python.
Курс «Математика и Machine Learning для Data Science» от Skillfactory
⏳ Продолжительность: 5 месяцев.
🧠 Уровень сложности: «новичок», «любитель», «профессионал».
💁♀️ Кому подойдет: лицам, желающим реализоваться в Data Science.
🖥 Формат: теория, практика, поддержка куратора, чат с одногруппниками, консультация по дальнейшему развитию.
📃 Результат: совокупность готовых решений для использования на практике, владение математическими знаниями, сертификат о прохождении курса.
💵 Стоимость:
- первичная — 79 900 рублей;
- со скидкой — 47 900 рублей.
📚 Содержание курса:
- Знакомство с линейной алгеброй.
- Введение в математический анализ.
- Теория вероятности и статистики.
Полный список учебных блоков отображен на сайте.
👨🏫 Спикеры:
- Аяна Шелике — преподаватель статистики и линейной алгебры в Международном институте экономики и финансов;
- Антон Киселев — Head of Research and Development в компании EORA Group;
- и еще 3 педагога. Информация о спикерах представлена на сайте.
👩🎓 Чему учит программа:
- Разбираться в алгоритмах машинного обучения;
- Решать задачи посредством матанализа и статистики;
- Разрабатывать модели Machine Learning;
- Прибегать к использованию разделов математики;
- Формировать рекомендательные системы;
- Придерживаться в работе математических законов.
ℹ️ Резюме:
Курс подходит не только тем, кто имеет базовые знания, но и тем, кто мало что смыслит в анализе данных. Программа дарует студентам возможность освоить новую профессию за 3 или 5 месяцев: одни ученики быстрее усваивают материал, другие — затрачивают больше времени на обучение. И тот, и другой вариант доступен для учащихся, т. к. авторы курса всегда учитывают особенности подопечных.
Итог
Специалист по Data Science формирует за счет данных модели, которые оказывают помощь в принятии важных решений. Наука, торговля, рекламная деятельность, производство, игровая индустрия, хозяйство — эти и другие отрасли нуждаются в математических расчетах. Понимание разделов математики необходимо для правильной систематизации информации, а также для контролирования внушительных массивов данных. Владение математическими знаниями позволяет не только обеспечивать порядок в делах, но и ускорять рабочий процесс.
