ТОП-5 рекомендуемых онлайн-курсов по математическому анализу 2025 года

[Skillbox] Математика для Data Science

Стоимость: 38 243 руб.

Длительность обучения: 4 месяца

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://skillbox.ru/course/math-for-ds/

Курс предлагает погружение в базовые разделы математики, необходимые для работы в сфере Data Science. Вы изучите методы статистики и теории вероятностей, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science.

Особенности обучения:

• Практические задания на основе реальных кейсов.
• Авторы курса – эксперты из Сбера, ВТБ и университета МАИ.
• Доступ к материалам навсегда.
• Кураторы-эксперты и живая обратная связь.
• Учебное комьюнити для общения и обмена опытом.
• Помощь по всем техническим вопросам.

Формат обучения:

Обучение проходит на онлайн-платформе Skillbox. Вы смотрите видеолекции, выполняете практические задания и получаете обратную связь от кураторов – экспертов по теме курса. Доступ к материалам открывается сразу после покупки курса и сохраняется навсегда.

Программа обучения включает следующие блоки:

• Основы математики для Data Science.
• Основы статистики и теории вероятностей.

Чему вы научитесь:

• Понимать математические термины.
• Работать с формулами и функциями.
• Применять основные методы статистики.
• Разбираться в основах машинного обучения.
• Автоматизировать решение задач.
• Описывать прикладные задачи на языке математики.

Для кого этот курс:

• Тем, кто интересуется Data Science и хочет сделать первый шаг к карьере в этой области.
• Начинающим специалистам, которые хотят узнать больше о машинном обучении, освоить сложные математические концепции и научиться решать задачи с помощью Python.

[Яндекс Практикум] Математика для анализа данных

Стоимость: 44 000 руб.

Длительность обучения: 6 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://practicum.yandex.ru/math-for-da-ds

Курс предназначен для тех, кто хочет развиваться в аналитике и Data Science, изучить линейную алгебру и математический анализ, научиться применять статистические тесты и решать практические задачи, а также разобраться в теории вероятностей и понять, как развивать карьеру в этой области. Обучение проходит в удобном для студента темпе, что позволяет совмещать его с работой.

Для кого этот курс:

• Начинающие аналитики
• Начинающие специалисты по Data Science
• Те, кто готовится к собеседованиям в IT-компании
• Выпускники и студенты курсов по анализу данных

Особенности обучения:

• Обучение без дедлайнов и расписания
• Доступное объяснение сложных понятий
• Много практических задач и бизнес-кейсов
• Помощь в освоении навыков для работы
• Разбор типовых задач из собеседований

Формат обучения:

Курс для самостоятельного изучения с поддержкой практикующих специалистов: наставников, преподавателя, кураторов и службы поддержки. Студенты становятся частью сообщества аналитиков и специалистов по Data Science.

Программа курса:

Программа рассчитана на 6 месяцев при условии 10 часов обучения в неделю, но можно учиться в комфортном темпе.

1. Вводная часть (бесплатно):
   Понимание необходимых разделов математики для анализа данных и Data Science. Обзор курса, методов обучения, подготовки к собеседованиям и применения математики на практике.
2. Линейная алгебра: Изучение векторных пространств, векторных операций, скалярного произведения, смены базиса, матриц, обратной матрицы и определителя.
3. Функции и их свойства: Изучение видов функций, встречающихся в аналитике данных и Data Science: линейная функция, полином, логарифм, модуль, композиция.
4. Математический анализ: Освоение базы для работы инструментов анализа данных, включая предел, производную, интеграл, градиент.
5. Приложения линейной алгебры в анализе данных: Изучение линейной регрессии, разложения матриц и уменьшения размерности.
6. Теория вероятностей и основы статистики: Работа с различными распределениями, анализ связи между случайными величинами.
7. Статистические методы: Освоение инструментов для корректных выводов на основе данных, формулирование и проверка гипотез.
8. Дополнительный модуль: Симуляция математической секции собеседования.

Чему научит курс:

Курс научит применять различные методы анализа данных, такие как A/B-тесты, стат. тесты, доверительный интервал, p-value, линейную регрессию, сингулярное разложение, градиентный спуск и другие алгоритмы обучения нейросетей, а также косинусное расстояние между текстами.

Что вы получите:

• Навыки, необходимые работодателям
• Опыт тестового собеседования
• Сообщество специалистов
• Опыт решения задач с собеседований
• Электронное свидетельство о дополнительном образовании

Помощь в карьере:

Курс предлагает помощь в оформлении резюме и портфолио, подготовке к собеседованиям, а также в развитии навыков презентации результатов работы и аргументации для повышения по карьерной лестнице.

[Skillfactory] Математика и Machine Learning для Data Science

Стоимость: 50 040 руб.

Длительность обучения: 5.5 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://skillfactory.ru/matematika-i-machine-learning-dlya-data-science

Курс предназначен для тех, кто начинает свой путь в Data Science и стремится достичь уровня Senior специалиста, особенно в крупных компаниях, где требования к таким специалистам очень высоки. Для успешного прохождения собеседований и решения нестандартных задач, помимо владения основными методами машинного обучения и нейронных сетей, важно понимать математику и статистику, лежащие в их основе. Курс объединяет изучение математики и построение моделей машинного обучения, которые можно изучать последовательно или параллельно.

Преимущества курса:

• Понятное изложение математики, ориентированное на понимание ее законов для построения моделей, а не на углубленное изучение фундаментальной математики.
• Практическая направленность курса, включающая решение реальных задач из области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.
• Рассмотрение применения математических и статистических закономерностей в машинном обучении и нейронных сетях.
• Поддержка ментора и сообщество единомышленников.

Чему научит курс:

Курс научит понимать законы математики и статистики, необходимые для построения моделей машинного обучения. Вы сможете решать не типовые задачи и создавать собственные архитектуры, работать с типовыми моделями и архитектурами. Вы изучите:

• Линейную алгебру
• Основы матанализа
• Основы теории вероятности и статистики
• Временные ряды и другие математические методы
• Методы машинного обучения, включая регрессию, кластеризацию, tree-based алгоритмы, оценку качества алгоритмов, временные ряды и рекомендательные системы.

Особенности обучения:

• Онлайн-формат обучения.
• Новые модули открываются еженедельно.
• Практические задания, включающие упражнения на вычисления, упражнения на базе Python и решение реальных задач.
• Общение с однокурсниками и поддержка ментора.
• Выпускной экзамен для проверки полученных знаний.

Формат обучения:

1. Изучение подготовительных материалов.
2. Выполнение практических заданий.
3. Общение с однокурсниками и получение обратной связи от ментора.
4. Сдача выпускного экзамена.

Что изучат:

Python, математические основы машинного обучения, основные методы машинного обучения, нейронные сети.

[SF Education] Математика для бизнеса

Длительность обучения: 21 час

Уровень сложности: Для среднего уровня

Сайт: https://sf.education/generalmath

Модуль предлагает освежить знания по математическому анализу, теории вероятностей, алгебре и статистике, необходимые для решения практических задач в бизнесе.

Чему научитесь:

• Освежите знания по теории вероятностей, математической статистике, линейной алгебре и математическому анализу.
• Научитесь применять знания математики для решения задач в финансах и бизнесе.
• Узнаете, какие темы математики важны для профессионального развития.

Особенности обучения:

• Возможен асинхронный формат обучения.
• Выдается удостоверение установленного образца.
• В подарок собственная литература.

[Яндекс Практикум] Математика для анализа данных плюс

Длительность обучения: 3 месяца

Уровень сложности: Для продвинутых

Сайт: https://practicum.yandex.ru/math-for-da-ds-plus

Это расширенный формат обучения для тех, кто уже освоил базовый курс «Математика для анализа данных» и желает углубить свои знания в области анализа данных и Data Science.

Для кого этот курс:

• Специалисты по анализу данных, желающие повысить свою квалификацию.
• Те, кто планирует развиваться в сфере Data Science.
• Выпускники курса «Математика для анализа данных», стремящиеся к более глубокому изучению предмета.

Особенности обучения:

• Гибкий график обучения: возможность учиться в своем темпе и совмещать с работой.
• Доступ к материалам курса остается навсегда.
• Возможность возврата денег за остаток курса при отказе от обучения.
• Официальный документ о дополнительном образовании (свидетельство) по окончании курса.

Формат обучения:

Онлайн-курс с доступом к материалам и чату с преподавателем в течение 3 месяцев. Рекомендуемый темп прохождения — 1 тема в неделю.

Программа обучения:

Курс продолжает программу основного курса «Математика для анализа данных» и включает углубленное изучение следующих тем:

• Линейная алгебра.
• Математический анализ.
• Теория вероятностей.
• Статистические тесты.

Чему научит курс:

• Корректно применять статистические тесты.
• Решать практические задачи (более 1000 примеров).
• Готовиться к собеседованиям с помощью симулятора.

[Skillfactory] Математика для Data Science

Стоимость: 21 890 руб.

Длительность обучения: 8 недель

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://skillfactory.ru/matematika-dlya-data-science

Курс предлагает изучить необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения и анализа данных. Для успешного прохождения курса потребуется умение работать в Python.

Для кого этот курс:

Курс предназначен для специалистов Data Science, которые нацелены на уровень senior, а также для начинающих дата-сайентистов и всех, кто хочет построить карьеру в Data Science или использовать сложные вычисления в своей работе или бизнесе.

Особенности обучения:

• Понятное и доходчивое изложение материала.
• Много практики, которая не ограничивается решением классических уравнений и абстрактных заданий.
• Рассмотрение применения математических и статистических закономерностей в машинном обучении и нейронных сетях.
• Поддержка ментора и сообщество единомышленников.

Формат обучения:

Обучение проходит онлайн в удобное время. Новые модули открываются раз в неделю. Обучение включает в себя изучение подготовительных материалов, выполнение практических заданий (выполнение простых упражнений на вычисления, выполнение упражнений на базе Python, решение жизненных задач из области анализа данных, прогнозирования и оптимизации), общение с однокурсниками и получение фидбэка от ментора, а также сдачу выпускного экзамена.

Чему научит курс:

• Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных.
• Разрабатывать модели предсказания, например, кредитного рейтинга.
• Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи.
• Строить модели для решения бизнес-задач, например, для увеличения продаж.

На курсе обучение не заканчивается:

• Сертификат о прохождении курса.
• Консультация по дальнейшему развитию.
• Много готовых решений для использования на практике.
• Чат выпускников и полезные знакомства.

Программа курса:

Программа курса включает 4 части:

1. Линейная алгебра: изучение векторов, матриц, систем линейных уравнений, собственных и комплексных чисел, матричного и сингулярного разложения, решение задач линейной зависимости с помощью матриц, оптимизация с помощью метода главных компонент, закрепление математических основ линейной регрессии.
2. Основы матанализа: изучение функций одной и многих переменных, производных, градиента и градиентного спуска, методов оптимизации (метод множителей Лагранжа, метод Ньютона, имитация отжига), решение задач предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации, закрепление математических основ градиентного спуска и имитации отжига.
3. Основы теории вероятности и статистики: изучение общих понятий описательной и математической статистики, комбинаторики, основных типов распределений и корреляции, теоремы Байеса, наивного байесовского классификатора, решение задач комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теорвера, закрепление математических основ классификации и логистической регрессии.
4. Временные ряды и прочие математические методы: знакомство с анализом временных рядов, освоение более сложных типов регрессий, прогнозирование с помощью временных рядов, закрепление математических основ классических моделей машинного обучения.