Курсы обучения: Математика для Data Science

На ваш выбор несколько учебных центров!
Мы в ТГ: Афиша бесплатных онлайн-курсов

Сортировка
Фильтры
Направления: 
Математика для Data Science×
Сбросить фильтр
Поиск по параметрам
Направления
(4531)
(416)
(336)
(145)
(234)
(2423)
(714)
(453)
(193)
(234)
(155)
(267)
(84)
(12)
(20)
(15)
(20)
(8)
(103)
(13)
(14)
(8)
(4)
(34)
(20)
(1)
(10)
(8)
(27)
(96)
(9)
(27)
(168)
(4)
(39)
(90)
(15)
(15)
(6)
(18)
(54)
(1)
(5)
(44)
(12)
(106)
(22)
(10)
(12)
(4)
(37)
(22)
(2)
(16)
(2)
(5)
(10)
(27)
(4)
(6)
(5)
(47)
(5)
(12)
(3)
(19)
(6)
(9)
(10)
(24)
(5)
(34)
(22)
(30)
(14)
(1)
(5)
(11)
(34)
(52)
(7)
(1)
(33)
(17)
(2)
(9)
(44)
(11)
(29)
(16)
(14)
(97)
(16)
(9)
(2)
(17)
(2)
(8)
(5)
(12)
(24)
(5)
(2)
(11)
(1)
(4)
(24)
(24)
(13)
(39)
(1)
(26)
(31)
(18)
(16)
(14)
(12)
(37)
(442)
(251)
(301)
(339)
(136)
(109)
(41)
(16)
(9)
(30)
(24)
(23)
(97)
(18)
(4)
(16)
(1)
(5)
(93)
(25)
(1)
(11)
(4)
(8)
(71)
(12)
(17)
(31)
(18)
(6)
(1)
(1)
(6)
(23)
(17)
(1)
(28)
(11)
(4)
(2)
(1)
(16)
(8)
(18)
(9)
(2)
(27)
(4)
(15)
(5)
(47)
(20)
(19)
(45)
(14)
(17)
(79)
(10)
(47)
(36)
(44)
(7)
(16)
(41)
(10)
(4)
(53)
(4)
(9)
(10)
(11)
(34)
(10)
(7)
(17)
(28)
(38)
(42)
(24)
(18)
(32)
(5)
(36)
(14)
(9)
(7)
(38)
(25)
(1)
(3)
(1)
(5)
(1)
(17)
(37)
(8)
(2)
(2)
(5)
(292)
(270)
(408)
(382)
(31)
(6)
(12)
(3)
(15)
(1)
(87)
(5)
(3)
(53)
(5)
(3)
(33)
(6)
(18)
(3)
(4)
(3)
(8)
(6)
(2)
(10)
(6)
(4)
(19)
(27)
(32)
(6)
(72)
(13)
(31)
(10)
(5)
(3)
(1)
(1)
(8)
(1)
(9)
(1)
(6)
(18)
(11)
(1)
(7)
(28)
(5)
(12)
(10)
(1)
(71)
(50)
(6)
(8)
(37)
(26)
(42)
(22)
(5)
(7)
(58)
(69)
(34)
(58)
(9)
(75)
(3)
(48)
(54)
(65)
(4)
(14)
(4)
(9)
(69)
(19)
(21)
(39)
(28)
(35)
(54)
(20)
(15)
(5)
(14)
(1)
(25)
(17)
(7)
(4)
(36)
(14)
(5)
(13)
(19)
(8)
(12)
(1)
(9)
(16)
(9)
(8)
(53)
(17)
(12)
(2)
(8)
(19)
(37)
(24)
(12)
(8)
(35)
(7)
(1)
(10)
(2)
(12)
(36)
(29)
(44)
(2)
(2)
(1)
(3)
(5)
(4)
(1)
(11)
(12)
(21)
(4)
(26)
(6)
(2)
(19)
(37)
(4)
(27)
(1)
(4)
(10)
(13)
(7)
(13)
(19)
(1)
(4)
(15)
(5)
(65)
(1)
(5)
(6)
(9)
(4)
(31)
(41)
(98)
(17)
(63)
(21)
(3)
(2)
(5)
(2)
(1)
(5)
(7)
(7)
(3)
(3)
(3)
(3)
(9)
(8)
(8)
(9)
(6)
(11)
(11)
(9)
(9)
(8)
(10)
(2)
(2)
(1)
(3)
(2)
(1)
(1)
(2)
(10)
(3)
(5)
(16)
(3)
(18)
(7)
(3)
(2)
(2)
(1)
(1)
(1)
(2)
(2)
(1)
(2)
(3)
(907)
(255)
(75)
(74)
(128)
(299)
(184)
(156)
(97)
(231)
(54)
(25)
(7)
(23)
(15)
(8)
(13)
(31)
(17)
(6)
(25)
(20)
(17)
(6)
(1)
(9)
(5)
(47)
(15)
(13)
(8)
(2)
(3)
(2)
(1)
(11)
(27)
(22)
(13)
(16)
(4)
(5)
(4)
(4)
(24)
(4)
(2)
(2)
(22)
(9)
(23)
(48)
(28)
(3)
(11)
(1)
(4)
(9)
(14)
(2)
(7)
(10)
(33)
(14)
(7)
(11)
(5)
(1)
(8)
(4)
(2)
(1)
(6)
(9)
(4)
(168)
(22)
(57)
(9)
(9)
(21)
(9)
(3)
(19)
(1)
(6)
(14)
(11)
(3)
(1)
(23)
(1)
(14)
(9)
(14)
(15)
(1)
(1)
(3)
(6)
(2)
(1)
(1)
(1)
(1)
(4)
(1)
(19)
(11)
(6)
(26)
(1)
(2)
(10)
(7)
(66)
(5)
(21)
(44)
(1)
(7)
(2)
(8)
(3)
(2)
(1)
(26)
(15)
(9)
(5)
(14)
(15)
(27)
(18)
(11)
(14)
(4)
(14)
(9)
(21)
(2)
(7)
(5)
(4)
(1)
(1)
(15)
(2)
(1)
(6)
(1)
(3)
(1)
(1)
(3)
(1)
(7)
(10)
(4)
(3)
(2)
(1)
(1)
(15)
(8)
(6)
(5)
(18)
(2)
(6)
(1)
(1)
(4)
(3)
(2)
(2)
(3)
(1)
(2)
(1)
(2)
(1)
(5)
(1)
(14)
(7)
(3)
(2)
(12)
(2)
(1)
(2633)
(229)
(186)
(41)
(54)
(62)
(192)
(14)
(119)
(29)
(9)
(13)
(6)
(13)
(7)
(8)
(19)
(24)
(12)
(11)
(5)
(1)
(7)
(18)
(12)
(4)
(16)
(18)
(9)
(7)
(23)
(19)
(46)
(97)
(40)
(33)
(19)
(22)
(10)
(15)
(34)
(4)
(3)
(8)
(6)
(6)
(1)
(7)
(12)
(37)
(616)
(6)
(26)
(1)
(3)
(5)
(54)
(9)
(25)
(8)
(5)
(6)
(2)
(25)
(23)
(6)
(4)
(56)
(26)
(13)
(41)
(28)
(1)
(10)
(7)
(19)
(11)
(11)
(3)
(50)
(20)
(8)
(7)
(5)
(17)
(4)
(39)
(14)
(33)
(34)
(2)
(4)
(4)
(8)
(5)
(10)
(122)
(9)
(3)
(247)
(111)
(3)
(2)
(21)
(8)
(2)
(3)
(11)
(14)
(7)
(12)
(35)
(17)
(1)
(1)
(5)
(2)
(22)
(13)
(32)
(6)
(30)
(19)
(585)
(48)
(35)
(30)
(1)
(12)
(42)
(25)
(22)
(11)
(14)
(8)
(6)
(11)
(3)
(9)
(16)
(9)
(8)
(27)
(26)
(11)
(9)
(8)
(30)
(2)
(7)
(21)
(13)
(6)
(83)
(9)
(17)
(11)
(25)
(4)
(7)
(35)
(4)
(12)
(8)
(4)
(28)
(17)
(6)
(1)
(1)
(4)
(2)
(1)
(2)
(2)
(4)
(2)
(15)
(3)
(21)
(9)
(8)
(130)
(30)
(65)
(7)
(86)
(1)
(8)
(48)
(4)
(27)
(7)
(2)
(45)
(4)
(6)
(14)
(8)
(1)
(4)
(4)
(3)
(4)
(7)
(1)
(2)
(5)
(6)
(2)
(8)
(2)
(1)
(1)
(6)
(1)
(4)
(179)
(5)
(1)
(140)
(2)
(1)
(3)
(7)
(4)
Формат
(4)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
Цена
0
67375
134750
202125
269500
336875
404250
471625
539000
606375
21890
46000
Стоимость участия на одного человека,
Компания
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(2)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
×

 

 

ЧЕМУ ВЫ НАУЧИТЕСЬ НА КУРСАХ МАТЕМАТИКА ДЛЯ DATA SCIENCE

Нормальная работа и профессиональное развитие в области анализа данных, предполагает качественное освоение математики для Data Science. Специалисту требуется хорошо владеть математическим аппаратом и применять его принципы в обработке и интерпретации информации. С помощью этого он может решать задачи, начиная с уровня Middle и выше, эффективнее выявляя взаимосвязи и закономерности в массивах. При этом в достаточной степени ему надо владеть и программными инструментами для их применения.

На курсах математики для анализа данных, вы получите хорошо подготовленные материалы по этому направлению. Причём не просто получите необходимые знания, а предметно освоите методы и приёмы, используемые в аналитике больших объёмов информации.

Если без сильных подробностей, то для Data Science вам потребуются вплотную разобрать такие темы:

  1. Линейная алгебра (векторы, матрицы и операции над ними, а также некоторые другие разделы)

  2. Матанализ (функции, производные, логарифмы, переменные, ряды и пр.)

  3. Статистика (основные понятия и более углублённо теория вероятностей)

  4. Дискретная математика (графы, индукция, функции, комбинаторика и некоторые другие понятия)

  5. Machine Learning (математический аппарат является отличным подспорьем в машинном обучении)

  6. Базовый питон (использование освоенных материалов, в рамках наиболее востребованного в Data Science языка программирование, написание алгоритмов, формул и т.д.)

  7. Библиотеки (Matplotlib, NumPy, SciPy и другие, облегчающие и позволяющие проводить соответствующие расчёты)

  8. MATLAB (комплекс программ для сложных технических вычислений, эффективное применение которого невозможно без понимания присущей терминологии и прикладных наук)

В РЕЗУЛЬТАТЕ ОБУЧЕНИЯ

Освоив материалы курса, вы реально повысите свой профессиональный уровень и будете способны:

  • понимать и активно использовать необходимую терминологию

  • работать с формулами и функциями

  • решать поставленные задачи

  • создавать сложные и эффективные алгоритмы

  • использовать соответствующее ПО и программировать с применением математических принципов

  • автоматизировать процессы сбора и обработки информации

ВОСТРЕБОВАННОСТЬ СПЕЦИАЛИСТОВ

Качественная подготовка в применении математики в области Data Science, делает подобного специалиста намного более привлекательным для рекрутёров. Он может рассчитывать на лучшие начальные позиции в компании и ему проще справляться со своими обязанностями.

Обязательно пройдите подобное обучение, если планируйте всерьёз работать в сфере анализа данных, а курсы математика в Data Science в этом точно поможет.

 

ДРУГИЕ НАПРАВЛЕНИЯ КУРСОВ