Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по-настоящему глубоко анализировать и систематизировать огромные массивы данных.

Для специалиста Data Science важны следующие направления математики: статистика, теория вероятностей, математический анализ, линейная алгебра. В этой статье мы собрали онлайн курсы математики для data science и аналитиков данных, на которых вы изучите все эти направления, сможете укрепить свои навыки и претендовать на вакансии, где ценят хорошее знание математики.

Яндекс Практикум

Курс «Математика для анализа данных»

1. Погрузитесь в линейную алгебру и математический анализ
2. Решите больше 1000 задач
3. Будете заниматься онлайн 4 месяца
4. Раз и навсегда разберётесь в теории вероятностей
5. Подготовитесь к собеседованиям с помощью симулятора
6. Сможете учиться в своём темпе и совмещать с работой

Какие методы вы сможете применять после курса:

• А/B-тесты, стат. тесты, доверительный интервал, p-value
• Линейную регрессию и сингулярное разложение
• Градиентный спуск и другие алгоритмы обучения нейросетей
• Косинусное расстояние между текстами

Программа

Бесплатная часть
1 модуль. Линейная алгебра
2 модуль. Математический анализ
3 модуль. Приложения линейной алгебры в анализе данных
4 модуль. Теория вероятностей и основы статистики
5 модуль. Статистические методы
Дополнительный модуль.Симуляция математической секции собеседования

Вы станете частью сообщества аналитиков. Математику изучают аналитики и специалисты по Data Science из разных сфер — все они хотят расти в профессии. Вместе вы сможете обмениваться опытом, разбирать сложные задачи и помогать друг другу в учёбе.

Skillbox

Основы математики для Data Science

Skillbox № 1 по качеству обучения. Вся теория записана с топовыми экспертами рынка, а практика максимально приближена к реальным рабочим задачам. Внимательные кураторы помогут вам исправить ошибки в практических работах, поделятся лайфхаками и полезной литературой. В закрытом чате вы сможете общаться и обмениваться полезными материалами с другими пользователями платформы. А куратор ответит на вопросы по курсу и даст советы по выполнению заданий.

Чтобы начать обучение на платформе, нужно знать основы языка Python. Вы получите выжимку самых важных знаний, а постоянная практика под присмотром наставника поможет понять математику на 100%.

Чему вы научитесь на курсе?

• Понимать математические термины
  Усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику.
• Работать с формулами и функциями
  Перестанете бояться переменных и функций и сможете с их помощью решать практические задачи.
• Разбираться в основах машинного обучения
  Изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
• Описывать прикладные задачи на языке математики
  Сможете сформулировать практическую задачу с помощью математических формул.
• Автоматизировать решение задач
  Узнаете, как использовать Python для решения сложных математических задач.

Содержание курса
Чтобы начать обучение на платформе, нужно знать основы языка Python. Вы получите выжимку самых важных знаний, а постоянная практика под присмотром наставника поможет понять математику на 100%.

2 месяца обучения, 11 тем

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

Skillfactory

Курс Математика для Data Science

Каждый, кто начинает свой путь в Data Science, стремится когда-нибудь дорасти до уровня senior. Но требования к специалистам такого уровня, особенно в крупных компаниях, очень высоки. Большинство соискателей не могут пройти собеседование. Чтобы уверенно решать не типовые задачи и создавать собственные архитектуры, мало владеть основными методами машинного обучения и нейронных сетей: важно понимать законы математики и статистики у них «под капотом». Существующие курсы по этим темам рассказываются сухим и академичным языком и не нацелены на практику, а на русском языке таких курсов еще меньше. Именно поэтому преподаватели решили создать первый специализированный курс по математике и статистике для Data Science!

Программа курса:

1. Линейная алгебра
2. Основы матанализа
3. Основы теории вероятности и статистики
4. Временные ряды и прочие математические методы

Специализация поможет освоить профессию Junior Data Scientist с нуля всего за год. Обучение ориентировано на практику, поэтому в курсе 20% теории и 80% практики на реальных данных. К концу обучения вы сможете продемонстрировать работодателям Git-репозиторий с решенными кейсами и овладеете всеми необходимыми навыками, библиотеками и технологиями для старта карьеры!

Stepik

Математика для Data Science

Специализация из 4 курсов за 4 месяца:

• Математический анализ
• Линейная алгебра
• Теория вероятностей
• Математическая статистика
• Теория онлайн
• Интерактивный тренажер
• Помощь преподавателя
• Индивидуальные занятия (на некоторых тарифах)

Математика для DS поможет:

1. Понять алгоритмы машинного обучения
2. Получить математическую базу для прохождения технически сложных курсов по Data Science
3. Подготовиться к собеседованию
4. Читать научные статьи
5. Полюбить математику

Встречи проходят онлайн, с видео, через Google Meet. Каждая встреча длится 60 минут. На встрече присутствуете только вы и преподаватель. В начале каждой учебной недели открывается расписание свободных для встреч слотов преподавателей. Они находятся в промежутке 18:00–22:00 по Москве. Вы можете записаться на любые удобные вам слоты.

Proglib Academy

Онлайн-курc по математике Data Science

В конце курса вы будете владеть математическим аппаратом, который необходим, чтобы стать специалистом в Data Science. Курс идеально подходит к поступлению в ШАД или Computer Science Center. Программа разработана преподавателями ВМК МГУ, одного из лучших математических факультетов страны.

Кому подойдет этот курс?

• Текущим программистам и аналитикам, которые хотят повысить свой уровень или перейти в новую область
• Начинающим специалистам, которые хотят освоить востребованную профессию в Data Science
• Тем, кто готовиться к поступлению ШАД и хочет знать ответы на каверзные вопросы

Чему вы научитесь?

1. Подготовитесь к ШАД. В программу курса входит материал, необходимый вам для успешной сдачи вступительных экзаменов в Школу анализа данных Яндекс.
2. Математические основы Machine Learning. Вы усвоите специальную терминологию и сможете читать статьи по Data Science без постоянных обращений к поисковику.
3. Математические термины. Вы узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.

OTUS

Математика для Data Science

День Открытых Дверей — отличная возможность задать вопросы по Data Science, узнать подробнее о программе курса, особенностях онлайн-формата, навыках, компетенциях и перспективах, которые ждут выпускников после обучения. Преподаватель расскажет о своём профессиональном опыте и ответит на любые вопросы участников.

Бесплатные уроки на ютуб: 26 видео

На первом обзорном открытом уроке вы пройдетесь по нескольким часто используемым подходам в анализе данных и разберете, какие математические идеи работают у них под капотом, и почему эти подходы вообще работают так, как нужно. На втором уроке поговорите про отличие таких производных от обычных, изучаемых в школе, разберёте необходимую теорию, научитесь такие производные считать, а также посмотрите, где и как матричные производные используются.

На третьем уроке вспомните ключевые понятия математического анализа: функции и ее производной. И при помощи этого матаппарата содержательно обсудите форумулу Тейлора — один из самых фундаментальных математических разделов. Поговорите о том, зачем нужна эта формула, получите необходимую теорию и, конечно, порешаете примеры.