ТОП-9 онлайн курсов по математике для анализа данных

В этом обзоре представлены лучшие онлайн курсы обучения математике для data science, их сравнение, актуальный рейтинг. Чтобы эффективно решать задачи анализа данных, необходимо разбираться в определенных областях математики. На курсах вы изучите линейную алгебру, математический анализ, теорию вероятностей, потренируетесь на практических заданиях и сможете использовать полученные знания на практике.

Содержание (разворачивается)

Курс «Математика для анализа данных» от Нетология

https://netology.ru/programs/mathematics-for-data-science

Цена: 25 000 руб или рассрочка на 12 месяцев — 2 083 руб / мес

Формат обучения: видеозаписи лекций

Длительность: 1.5 месяца

Домашние задания: есть

Проверка заданий преподавателем: есть

Связь с преподавателем: есть

Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации

Кому подойдет курс: новички, специалисты по Data Science, аналитики данных

Доступ к материалам: навсегда

Проекты в портфолио: 1 проект

Помощь с трудоустройством: есть

Перейти на сайт

Курс поможет освоить основные математические концепции, чтобы видеть взаимосвязь в массивах данных и выбирать правильные инструменты для решения задач.

Программа курса:

Изучение векторов, матриц, дополнительные сведения из линейной алгебры
Понятие производной, производная функции нескольких аргументов. Теория оптимизации
Дискретные и непрерывные случайные величины. Центральные предельные теоремы и закон больших чисел

Особенности курса:

Преподаватели курса – специалисты с большим опытом работы
Если курс вам не подойдет, в течение первых трех занятий вернут полную сумму
Помощь в составлении резюме, пробные собеседования
Рекомендации студентов компаниям-партнерам

Подробнее о курсе

Курс «Математика для анализа данных» от Яндекс Практикум

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

Цена: 30 000 руб или рассрочка 24 месяца — 1 543 руб / мес

Формат обучения: онлайн занятия с преподавателем, видеозаписи лекций

Длительность: 4 месяца

Домашние задания: есть

Проверка заданий преподавателем: есть

Связь с преподавателем: есть

Документ об окончании: свидетельство

Кому подойдет курс: начинающие аналитики, начинающие data scientist-ы, выпускники и студенты курсов по анализу данных

Доступ к материалам: навсегда

Проекты в портфолио: нет

Помощь с трудоустройством: нет

Перейти на сайт

Программа курса:

Модуль 1. Бесплатный вводный урок

Связь математики и анализа данных

Модуль 2. Линейная алгебра

Операции над векторами
Векторное пространство
Основы тригонометрии
Скалярное произведение векторов
Нормы вектора
Связь L2 нормы и скалярного произведения
Расстояния между векторами
Арифметические операции над матрицами и их свойства
Умножение матрицы на вектор
Линейная (не)зависимость и базис
Матричное перемножение
Обратная матрица
Вырожденная матрица
Определитель, его применение и смысл
Упрощение матричных выражений

Модуль 3. Математический анализ

Определение функции и графика функции
Линейная функция
Полиномиальная функция
Описание данных с помощью функций
Показательная функция
Логарифм
Обратная функция
Модуль
Композиция функции
Предел
Производная
Правила нахождения производных
Экстремумы функции
Свойства функций: монотонность, выпуклость
Интеграл
Функция нескольких переменных
Визуализация функции двух переменных
Частная производная
Градиент функции
Экстремумы функции нескольких переменных
Градиентный спуск

Модуль 4. Приложения линейной алгебры в анализе данных

Определение модели линейной регрессии
Нахождение параметров линейной регрессии как решение СЛУ
Функция ошибки и её минимизация
Аналитическое решение для параметров регрессии
Коллинеарность в данных, регуляризация
Градиентный спуск для нахождения параметров линейной регрессии
Собственные значения и векторы матрицы
Геометрическое представление собственных векторов
Сингулярные векторы, cингулярное разложение SVD
Применения сингулярного разложения, PCA

Модуль 5. Теория вероятностей и основы статистики

Исход, событие, вероятность
Свойства дискретных случайных величин
Дискретные распределения
Совместное распределение и ковариация
Условная вероятность, теорема Байеса
Сэмплирование, базовая визуализация данных
Основные описательные статистики
Непрерывные случайные величины
Нормальное распределение и ЦПТ
Совместное распределение, связь величин, корреляция
Условная вероятность и теорема Байеса для непрерывных величин
Гистограммы и описательные статистики для непрерывных величин

Модуль 6. Статистические методы

Вероятность и правдоподобие
Оценка параметров распределения
Метод максимального правдоподобия
Поиск параметров линейной регрессии с вероятностной точки зрения
Матрица ковариации
Применение PCA
Вероятностное принятие решений
Доверительные интервалы
A/B тестирование
Параметрические тесты
Размер выборки, его связь с ошибкой
Непараметрические тесты
Бутстрэп
Нелинейное преобразование данных
Множественная проверка гипотез

Модуль 7. Симуляция математической секции собеседования

Здесь вам предстоит пройти симуляцию собеседования

Особенности курса:

Преподаватели курса – специалисты с большим опытом работы
Первый модуль курса — бесплатно
Есть чат для общения с преподавателями и другими студентами
Подготовка к собеседованию с помощью симулятора
Для начала учёбы на курсе достаточно знаний математики на уровне школьной программы
Больше 1000 упражнений в курсе

Подробнее о курсе

Курс «Математика для Data Science» от SkillFactory

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

Цена: 21 240 руб или рассрочка на 12 месяцев

Формат обучения: видеозаписи лекций, онлайн занятия с преподавателем

Длительность: 8 недель

Домашние задания: есть

Проверка заданий преподавателем: есть

Связь с преподавателем: есть

Документ об окончании: сертификат

Кому подойдет курс: начинающие дата-сайентисты

Доступ к материалам: навсегда

Проекты в портфолио: 1 проект

Помощь с трудоустройством: нет

Перейти на сайт

Чтобы анализировать большие объёмы данных, аналитик опирается на линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей. Данный курс дает хорошие базовые знания этих направлений математики, необходимые для дальнейшей работы в сфере Data Science. Для прохождения курса нужно уметь работать в Python.

Какие навыки вы получите:

Научитесь программировать на языке Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных
Узнаете, как получать данные из различных источников: интернет, файлы, базы данных
Поймете, как работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи
Начнёте глубже понимать алгоритмы машинного обучения. Узнаете, какие принципы лежат в основе разных алгоритмов, чтобы выбирать правильные методы для решения задач

Программа курса:

Модуль 1. Линейная алгебра

Векторы и виды матриц
Операции над матрицами
Определение линейной зависимости с использованием матриц
Обратные, вырожденные и невырожденные матрицы
Системы линейных уравнений, собственные и комплексные числа
Матричное и сингулярное разложение

Модуль 2. Основы матанализа

Функции одной и многих переменных и производные
Понятие градиента и градиентного спуска
Задачи оптимизации
Метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига

Модуль 3. Основы теории вероятности и статистики

Общие понятия описательной и математической статистики
Комбинаторика
Основные типы распределений и корреляции
Теорема Байеса
Наивный байесовский классификатор

Модуль 4. Временные ряды и прочие математические методы

Анализ временных рядов
Более сложные типы регрессий

Особенности курса:

Преподаватели курса – специалисты с большим опытом работы
После оплаты одного из курсов вы получаете скидку на другой курс
Есть чат для общения с преподавателями и другими студентами
Занятия проходят в группах

Подробнее о курсе

Курс «Основы математики для Data Science» от Skillbox

https://skillbox.ru/course/math-for-data-science-upsale/

Цена: рассрочка на 12 месяцев — 3 132 руб / мес

Формат обучения: видеозаписи лекций

Длительность: примерно 2 месяца, но вы можете учиться в своем темпе

Домашние задания: есть

Проверка заданий преподавателем: есть

Связь с преподавателем: есть

Документ об окончании: сертификат

Кому подойдет курс: начинающие дата-сайентисты

Доступ к материалам: навсегда

Проекты в портфолио: нет

Помощь с трудоустройством: нет

Перейти на сайт

Для прохождения курса нужно знать основы языка Python.

Какие навыки вы получите:

Познакомитесь с основными математическими терминами
Научитесь работать с формулами и функциями
Освоите основы машинного обучения
Сможете описывать прикладные задачи на языке математики
Узнаете, как автоматизировать решение задач

Программа курса:

Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования. Функции и дополнительные объекты
Функции одной переменной, их свойства и графики
Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции
Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия
Аппроксимация и работа с производными
Функции нескольких переменных, их свойства и графики
Частные производные функции нескольких переменных
Векторы и матрицы. Градиент
Линейная регрессия и системы линейных уравнений
Разложения матриц. Собственные векторы и значения

Особенности курса: