25 Лучших Курсов Математики для Data Science [Обзор] +Бесплатные
Большие данные, искусственный интеллект, ChatGPT, нейросеть, машинное обучение - теперь эти понятия уже не являются частью профессионального сленга, а активно обсуждаются просто на каждом углу. Человечество развивается, наша повседневная жизнь меняется, а количество данных в ней увеличивается с каждым днем. Компьютерное программирование - одна из наиболее востребованных областей в современном мире. Рядом с ним и находится Data Engineering, аналитика данных и машинное обучение . Специалисты по науке о данных находятся в топе по востребованности, за последние пару лет их популярность выросла резко и продолжает расти. Опытных специалистов все еще очень недостаточно, а на рынке назревает дефицит. Сегодня у вас есть прекрасная возможность начать учиться Data Science и построить очень успешную карьеру в развивающейся области. Нет, этот путь не будет простым, а потребует от вас огромных стараний и времени. Одно из основных направлений, на которых вам потребуется сосредоточиться во время обучения - это математика. Если в обычной разработке математика применяется нечасто и в целом вы можете не углубляться в темы по статистике, алгебре и теории вероятностей, то в Data Science без нее никуда. Мы подобрали лучшие курсы и полезные материалы по математике, статистике для DS, рекомендуем ознакомиться!
✅ ТОП-5 платных онлайн-курсов математики для data science — обучение с нуля
- Математика для Data Science от SkillFactory
- Математика для Data Science от Skillbox
- Онлайн-курс математики для Data Science ” от Proglib Academy
- Математика для аналитиков от Хекслет
- Математика для анализа данных от Яндекс.Практикум
Не забудь подписаться на наш Телеграм канал! Каждый день мы публикуем бесплатные лекции, уроки, мастер-классы, интенсивы.
1. Математика для Data Science от SkillFactory
⏱ Длительность: 8 недель (обучение от шести до восьми академ. часов в неделю)
💰 Стоимость: от 23 880 рублей до 39 800 рублей (действует скидка)
📖 Формат: решение практических задач на закрепление изученной теории и получение обратной связи от ментора, общение с другими студентами
🪪 Документ об окончании: сертификат
Особенности: является частью крупной программы по DS. Не хватает знаний - можно начать с нуля
🔥 Промокод: GEEK - Плюс 5% к скидке на сайте (кроме VIP тарифа, где скидка 60%)
Программа
- Основы линейной алгебры
1.1. Вектор. Виды матрицы
1.2. Проведений операций над матрицей
1.3. Практическая работа по решению задач на линейную зависимость, используя матрицы. LU-разложение Метод Гаусса
1.4. Метод главных компонент и его применение для оптимизации
1.5. Линейная регрессия
- Математический анализ
2.1. Производная. Функции переменной
2.2. Градиент, градиентный спуск
2.3. Оптимизация
2.4. Методы Ньютона, множителей Лагранжа
2.5. Предсказание, поиск стратегии. Применение оптимизации (производного и численного метода)
- Теория вероятностей. Статистика
3.1. Описательная статистика. Математическая статистика
3.2. Комбинаторика, распределение, корреляция. Ковариация корреляции. Тригонометрические компоненты.
3.3. Валидность, методы прогнозирования. Применение статистических методов
- Дополнительные темы по временным рядам и другим методам. Ряд Тейлора
4.1. Регрессия. Углубленное изучение
4.2. Классические модели Machine Learning
- Выполнение и защита курсового проекта. Консультация по продолжению обучения
Чему научитесь
- Использование математических и статистических методов в работе
- Работать с реальными бизнес кейсами в области Data Analysis, создания прогнозов. Выпуклость оптимизации
- Понимать динамику
Преимущества
- Подойдет для новичков. Обучение начинается плавно, вас потихоньку подготовят к решению сложных задач для Machine Learning
- Большой объем практических работ (они помогут не только в освоении материала, но и в трудоустройстве)
- Математика и статистика рассматривается в контексте машинного обучения и нейронной сети. Вас обучат только наиболее важному на реальных рабочих примерах
- Постоянный фидбэк от преподавателей, возможность получения полезных знакомств
- Программа содержит все важные для ML и DS темы
Недостатки
- Не обнаружены
Отзывы💖
Рекомендуем почитать отзывы учеников на сайте:
✅ Еще курсы по теме:
Математика и Machine Learning для Data Science от Skillfactory
Длительность: от 3 до 5 с половиной месяцев
Стоимость: от 83 400 рублей до 50 040 руб.
Формат: онлайн, теоретические уроки + домашние задания и крупные самостоятельные проекты
Документ об окончании: сертификат
Особенности: обучение разделено на 2 курса, можно проходить их последовательно или одновременно
2. Математика для Data Science от Skillbox
⏱ Длительность: 3 месяца
💰 Стоимость: 2 763 - 4 251 руб в месяц (рассрочка)
📖 Формат: онлайн, теория и ее закрепление на практических задачах
🪪 Документ об окончании: сертификат
Особенности: подойдет для начинающих специалистов
🔥 Промокод: GEEK - Скидка 60% на профессии и 50% на курсы Skillbox
Программа
- Математика. Введение
1.1. Работа математическими объектами. SymPy
1.2. Интерполяция, полиномы, аппроксимация функций
1.3. Углубленное изучение функций, их свойств и графиков.
1.4. Матрица. Вектор. Градиенты.
1.5. Продвинутые темы по матрицам и векторам, изучение линейной регрессии
- Статистика и теория вероятностей. Уровень 1
2.1. Введение. Случайные величины и события.
2.2. Распределения. Дискретные и непрерывные
2.3. Статистическое тестирование
- Статистика и теория вероятностей. Уровень 2
3.1. Применение статистики в Python
3.2. Свойства оценивания и методы проверки гипотезы
3.3. Временные ряды
3.4. Изучение линейной регрессии, A / B - тестирования и энтропии
Чему научитесь
- Математическая терминология. Это позволит вам повысить уровень своей экспертизы, читать продвинутые материалы (научные статьи) по DS и полностью понимать их содержание
- Применение статистических методов для решения рабочих задач
- Работать с базовым машинным обучением
- Использовать Python для оптимизации процесса базового анализа данных
Преимущества
- Невысокая стоимость
- Студенты отмечают высокое качество видео материалов и домашних заданий. Рекомендуем почитать отзывы
- Рассматриваются не математические темы в целом, а их применение в работе специалиста по Big Data. Будете учить только то, что нужно в работе
Недостатки
- Программа содержит только основы, вам потребуется еще дополнительное обучение
Отзывы💖
Рекомендуем почитать отзывы учеников на сайте:
3. Онлайн-курс математики для Data Science от Proglib Academy
⏱ Длительность: полгода
💰 Стоимость: от 29 990 руб до 67 990 руб (в зависимости от варианта обучения)
📖 Формат: онлайн, самостоятельное обучение на платформе школы. Лекции и практические задания к ним, помощь преподавателя
🪪 Документ об окончании: сертификат
Особенности: обучающая программа создана при поддержке преподавателей факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ
Программа
- Вводный этап. Повторение школьных тем по математике и информатике
1.1. Теория множеств. Прогрессия и векторы. Рациональные числа
1.2. Неравенство, функции и графики. Основы дедуктивной логики
1.3. Преобразования графиков функций и интегралов
1.4. Решение иррациональных алгебраических уравнений. Целочисленная арифметика. Целочисленное деление. Квадрат суммы. Логарифм.
- Матанализ
2.1. Числовая функция. Предел, непрерывность, дифференцируемость
2.2. Обыкновенные дифференциальные уравнений. Продвинутые темы
2.3. Дифференциальное интегральное исчисление
- Linear algebra
3.1. Работа с матрицами. Операции, разложение и перемножение. Скалярное произведение
3.2. Линейные уравнения
- Основы комбинаторики. Правила, сочетания и множества
- Решение задач с применением вероятностных методов и математической статистики
5.1. Дискретная ТВ
5.2. Методы статистики. Случайные события и величины
5.3. Законы распределения и формула гипотез для A / B тестирования
- Применение изученного материала на реальных задачах Дата-аналитика
6.1. Использование байесовского классификатора, KNN и случайного леса
6.2. Градиент, метод обратного распространения ошибки
6.3. Python. Алгоритмы машинного обучения. Word2vec. Вычислительные мощности, дискретная математика
Чему научитесь
- Работать с ML задачами для прохождения собеседований
- Применять Python для работы с нейронными сетями
- Проводить A / B тестирование и формулировать гипотезы
Преимущества
- Есть несколько тарифов обучения, можно выбрать идеально подходящий вам
- В течение первой недели учебы можно вернуть деньги, если вам не понравится
Недостатки
- Не обнаружены
6. Математика для аналитиков от Хекслет
⏱ Длительность: не ограничена
💰 Стоимость: 3 900 рублей в месяц
📖 Формат: онлайн, теоретические материалы и их закрепление на практических задачах, экзамены и помощь менторов
🪪 Документ об окончании: отсутствует
Особенности: в стоимость включен доступ ко всем курсам платформы
Программа
Недоступна в открытом доступе
Чему научитесь
- Работа со сложными процентами
- Оценка набора величин с помощью одной величины
- Использование случайных событий для решения рабочих задач
- Понимание различий корреляции и причинности
Преимущества
- Недорого
- Возможность одновременного прохождения других курсов по теме от Hexlet
Недостатки
- Программа еще недоступна, изучаемых тем недостаточно
Отзывы💖
Рекомендуем почитать отзывы учеников на сайте:
✅ Еще курсы по теме:
Дискретная математика от Хекслет
Длительность: неограничена, около 3 часов учебных материалов
Стоимость: 3 900 рублей / месяц
Формат: самостоятельное обучение онлайн, теоретические материалы + практические задания
Документ об окончании: отсутствует
Особенности: в стоимость входит доступ ко всем курсам на платформе Hexlet
5. Математика для анализа данных ” от Яндекс.Практикум
⏱ Длительность: 4 месяца
💰 Стоимость: 44 тысяч рублей
📖 Формат: онлайн, теория, практическая работа и решение задач на симуляторе
🪪 Документ об окончании: свидетельство об обучении
Особенности: первый урок - бесплатно
Программа
- Введение. Как законы в высшей математике связаны с Data Science
- Основы и продвинутые темы линейной алгебры
- Матанализ. Функции. Производная и интеграл. Основы дифференциального исчисления
- Теория вероятностей. Статистика. Случайные величины
- Методы статистики. Принципы A/B тестов
- Подготовка к собеседованию
Чему научитесь
- Применять A/B-тесты и другие методы статистического тестирования в работе
- Использовать метод градиентного спуск для машинного обучения
- Применять косинусное расстояние и линейную регрессию
Преимущества
- График обучения зависит от вас, можете учиться в удобное время и совмещать с работой
- Преподаватели - ведущие специалисты с крупным опытом работы
- Обучение сосредоточено на трудоустройстве и навыках, действительно нужных специалисту по Большим данным
Недостатки
- Не обнаружены
Отзывы💖
Рекомендуем почитать отзывы учеников на сайте:
Еще курсы по теме от других школ:
Длительность: 4 месяца
Стоимость: 55 тысяч рублей
Формат: 2 тарифа онлайн - самостоятельное обучение с практикой и чатом или те же опции, но с онлайн занятиями с учителем
Документ об окончании: сертификат
Особенности: продвинутый крупный курс, полностью сфокусированный на практической работе и дополненный обратной связью от преподавателя
Длительность: не ограничена, зависит от темпа обучения ученика
Стоимость: 17 000 рублей
Формат: теория + тестовые задания + лекции в видео формате + практическая работа, онлайн
Документ об окончании: сертификат
Особенности: полностью посвящен основам и подходит для новичков
8. Математика для Data Science от Бауманский учебный центр Специалист
Длительность: 180 академических часов
Стоимость: от 63 990 до 100 970 рублей (действует скидка)
Формат: несколько вариантов. Онлайн, оффлайн в вечерних, выходных, дневных группах или очно-заочно
Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации + свидетельство выпускника + сертификат международного образца
Особенности: крупная программа, состоящая из нескольких обширных курсов
9. Математика для анализа данных от ФПМИ МФТИ
Длительность: 3 месяца (8 часов обучения в неделю)
Стоимость: 90 000 рублей
Формат: вебинары + фидбэк от преподавателя + выполнение домашних заданий и практических работ
Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке или удостоверение о повышении квалификации
Особенности: курс от одного из лучших технических вузов страны
10. Математика для анализа данных от Открытое образование
Длительность: 24 недели (обучение 6 часов в неделю)
Стоимость: 17 000 рублей
Формат: онлайн обучение, лекции + теоретические занятия + практическая работа + выполнение крупных проектов
Документ об окончании: не указано
Особенности: обучение проходит при поддержке НИУ ВШЭ (национальный исследовательский университет высшая школа экономики)
Курсы на английском языке
1. Statistics and Data Science от Massachusetts Institute of Technology
Длительность: год и 2 месяца
Стоимость: от 1 350$ до 1 500$ (действует скидка)
Формат: онлайн лекции + тестовые задания + нетворкинг + практическая работа
Документ об окончании: сертификат + возможен диплом
Особенности: возможно бесплатное обучение без сертификата. Программа состоит из нескольких курсов, которые являются бесплатными
2. Mathematics for Machine Learning от Imperial College London / Coursera
Длительность: месяц (при обучении 10 часов в неделю)
Стоимость: 45 евро в месяц
Формат: онлайн обучение, видеоуроки + практическая работа
Документ об окончании: сертификат
Особенности: состоит из нескольких курсов, хорошо структурированная программа (math, calculus, linear algebra, computer science)
Смежные по теме курсы
1. Data Scientist: быстрый старт в профессии от GeekBrains
Это пример отличного курса для новичков в DS. За 9 месяцев обучения вам дадут набор необходимых основ для начала поиска работы по специальности и даже гарантируют, что вы сможете найти работу.
Особенности: крупная программа и диплом о профессиональной переподготовке по окончании
Стоимость: от 2 612 до 6 528 рублей в месяц
2. Data Science: быстрый старт от ProductStar
Допустим, вы новичок и у вас совсем нет лишнего года на обучение профессии. В таком случае вы можете выбрать эту программу, она не слишком дорогая, относительно короткая и полностью сосредоточена на практической работе. Вы можете учиться в любое удобное время, вечером после работы или на выходных.
Особенности: фокус на элементарных скиллах. Программа рассчитана на 2 месяца обучения, только важнейшие навыки
Стоимость: 45 000 рублей
Бесплатные курсы
1. Просто о сложной математике в Data Science от Skillbox
Длительность: 1 час и 17 минут
Формат: вебинар, лекция + ответы на вопросы
Документ об окончании: отсутствует
Особенности: отлично подойдёт новичкам
2. Введение в Data Science и машинное обучение от Stepik
Длительность: зависит от вашего темпа обучения
Формат: видеоуроки + домашние задания
Документ об окончании: сертификат
Особенности: подойдет для новичков с опытом разработки на Python, SQL и базовыми знаниями статистики
3. Математика для Data Science = фундамент для дальнейшей карьеры от Нерсес Багиян
Длительность: не ограничена
Формат: теоретические уроки + выполнение домашних заданий и самостоятельная работа
Документ об окончании: сертификат
4. Математика для Data Science от OTUS
Длительность: 27 уроков продолжительностью от 1 часа до 2 с половиной
Формат: плейлист на YouTube, архивный курс
Документ об окончании: отсутствует
Особенности: очень обширная программа, рассчитанная на новичков
5. Математика в Data Science от Библиотека
Длительность: 18 уроков продолжительностью от часа до двух
Формат: плейлист на YouTube
Документ об окончании: отсутствует
Особенности: является бесплатной версией круса от Proglib Academy
6. Математика для Data Science от Академия Искусственного Интеллекта для школьников
Длительность: не ограничена, зависит от темпа обучения ученика
Формат: онлайн, теоретические видеоуроки + текстовые материалы + практическая работа
Документ об окончании: отсутствует
Особенности: крупный благотворительный курс при поддержке СберБанка
7. Математика для анализа данных от Teach In
Длительность: 23 крупных лекции
Формат: теоретическая лекция + семинар для закрепления, онлайн
Документ об окончании: отсутствует
Особенности: является частью курсов по искусственному интеллекту от МГУ
Полезные ссылки
Список необходимых для каждого специалиста по данных ссылок открывает этот портал. И не случайно. На этом ресурсе вы сможете найти не только блог, в котором регулярно пишут ведущие специалисты и разработчики, но и кучу других плюшек для обучения: бесплатная библиотека с книгами и исследованиями для самостоятельного изучения, бесплатные курсы для разработчиков, исследования и нетворкинг. Вы можете учиться, получить знания, находить знакомства и следить за последними новостями индустрии - и все это бесплатно!
Уникальный ресурс для новичков и не только. Это книга, написанная выпускников Университета Брауна. Но не простая, а интерактивная.
Всё для того, чтобы максимально просто и доступно рассказать о статистике и теории вероятностей новичкам. Вам не нужно листать бесконечные черно-белые страницы с большим количеством терминов и пугающих для новичка понятий. Она яркая, но при этом качественная и действительно раскрывает тему. А главное - обучение в игровом формате. Статистика станет для вас увлекательной и интересной, а изучаемые темы будут запоминать проще и быстрее.
А здесь вы уже не встретите ярких иллюстраций и не сможете обучаться в игровом режиме. Это серьезная техническая литература, посвященная матрице. Но не стоит бояться и избегать ее: для более продвинутых студентов, которые уже знакомы с базами, эту книгу будет очень полезно прочитать. Она поможет начать лучше ориентироваться во всем, что связано с матрицами. При этом, она сравнительно короткая. Воды вы здесь не встретите, только наиболее важные факты. Рекомендуем сохранить на будущее!
Еще одно отличное издание, которое поможет не отставать от реалий современной научной дисциплины о данных и постоянно повышать свою квалификацию. Материалы выходят не часто, но все они качественно написаны, а темы наиболее важные и полезные для студентов и специалистов. Как подготовиться к собеседованию, какие подкасты по Data Science онлайн стоит посмотреть - ответы на главные вопросы вы найдете здесь. Посмотрите содержание блога, почитайте, а лучше - оформите рассылку на электронную почту. Так точно ничего не пропустите.
Допустим, вы новичок. Недавно услышали Data Science, заинтересовались и теперь пытаетесь разобраться - что это вообще такое и стоит ли туда идти. В таком случае очень советуем почитать эту статью от издания THINKFUL, в ней красочно и понятно написаны ответы на все важные вопросы.
Лучший материал для новичков, пытающихся разобраться в профессии!
Это целый блог, посвященный индустрии данных. Да, на него тоже мы крайне рекомендуем подписаться и следить за последними новостями регулярно. Даже если вы новичок!
Скорее даже особенно если вы новичок. Ресурс поможет вам быстрее начать ориентироваться на рынке, понимать специфику работы и, соответственно, эффективнее учиться.
Тут регулярно выходят полезные статьи, которые простым языком рассказывают о событиях в области и другой важной информации для Дата Сайентистов
Окей, это не профессиональное издание и сильно не поможет вам в обучении. Тут не будет четко структурированных уроков и хорошо подобранных статей. Но будут полезные знакомства и комьюнити - сообщество состоит из более одного миллиона человек. Регулярно обсуждаются интересные вопросы по специальности, в которых принимают участие и опытные специалисты. Здесь вы сможете общаться с ними на равных, задавать вопросы, помогать новичкам и заводить себе связи. Поверьте, последний пункт особенно важен. Возможно, благодаря Reddit вы сможете найти себе работу или просто упростить себе процесс обучения
Нашу подборку завершает этот ресурс, тоже блог. Здесь вы встретите экспертные материалы от разных авторов - опытных специалистов индустрии. Материалы посвящены темам разной сложности - можно подобрать как для новичков, так и для практикующих дата саентистов. Просто золото, а не ресурс, на котором вы сможете добыть качественную, а главное - применимую на практике информацию. Однозначно стоит подписаться и регулярно следить за обновлениями!
Эта книга станет отличной базой для новичков в этой теме. Издание применяется в ведущих вузах России как учебное пособие и отличается наличием не только крупной теоретической базы, но и практическими заданиями для ее закрепления. Вы будете постепенно осваивать наиболее важные темы, попутно практикуясь в решении реальных задач. Такие учебники актуальны всегда
Не менее важной темой, которую нужно обязательно знать и понимать любому специалисту в области Data Science - это матанализ. Предлагаем прочесть отличное издание по этой теме и улучшить ее понимание. Не стоит пугаться, что книга выпущена еще в начале восьмидесятых. Своей актуальности она не потеряла, т.к. посвящена фундаментальной информации, которая не изменяется и до сих пор широко используется
Завершает нашу подборку издание, описывающие фундаментальные вещи для каждого специалиста по работе с данными - линейной алгебре. Это настоящая классика, с которой почти обязательно нужно ознакомиться. Выпущена она так же в 80х годах и предоставляет всю важную информацию для обучения.
Видео на Youtube
(FAQ) Часто задаваемые вопросы
Что такое Data Science?
Data Science (Наука о данных) - это отрасль в IT, которая использует методы машинного обучения, ИИ для обработки больших массивов данных, очищает и анализирует информацию для получения наиболее полезных ее частей для бизнеса, различных организаций и других целей.
Специалисты в этой области помогают оптимизировать работу предприятия, решать бизнес задачи и создавать качественные решения для проблем (например, компания Southwest Airlines сэкономила 100 миллионов долларов благодаря решениям, основанных на Big Data)
Зачем дата сайентисту математика?
Все эксперты сходятся на том, что математика нужна в Data Science в первую очередь. Почему так?
Работа с машинным обучением и искусственным интеллектом отлична своей сложностью и абсолютной непредсказуемостью. Специалисты в DS не используют стандартные паттерны разработки, не пишут привычные всем приложения, а работают с нестандартными и тяжелыми задачами, которые и позволяют создавать крайне эффективные решения с помощью данных.
Чтобы корректно интерпретировать результаты работы, понимать данные и находить там то “золото”, которое требует бизнес, нужно понимание математических и статистических законов. Только имея такой стек знаний, магия Artificial Intelligence станет для вас более менее понятной. Это обеспечит качество и эффективность вашей работы и создаст базу для проф. развития
Вам понадобятся знания дисциплины:
- Уверенные знания математике
- Линейной алгебры
- Статистики
- Геометрии
- Прикладной математики
А также:
- Логическое мышление
- Аналитическое мышление
Можно ли стать дата сайентистом без знания математики?
К сожалению, нет. В этой области IT большинство тем, и сам процесс работы основан на математических принципах и концепциях. Без знания как все работает “ под капотом ” вы не сможете качественно выполнять свою работу, а зачастую - в принципе ее выполнять.
Может ли гуманитарий стать дата сайентистом?
Начнем с того, что мы понимаем под словом “гуманитарий”. Если вы получили гуманитарное образование, последний раз занимались математикой в школе и не особо в ней разбираетесь - это один случай.
Если совсем ее не любите, не понимаете и всю жизнь ее избегаете - ничего не получится. Совсем.
Поэтому рассматриваем первый случай. Здесь все зависит от вашего упорства и желания построить карьеру. Если вы действительно готовы учиться и преодолевать трудности - не придумывайте себе ограничений и пробуйте, работайте и идите к свой цели. При желании вы сможете адаптироваться, научиться и даже стать хорошим специалистом
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.