Онлайн-курс по математике
в Data Science Pro

Старт курса с 6 марта.
Программа разработана и освещается преподавателями МГУ
Курс познакомит вас со всей математикой, нужной для Data Science. Программа курса рассчитана на поступление в ШАД или Computer Science Center
Получить 2 бесплатных вводных урока
Длительность обучения составляет 6 месяцев,
4 академических часа в неделю
Курс разделен на 4 тематических модуля с видео лекциями
Формат
Программа
Расписание
Обучение проходит онлайн в формате прямого эфира с преподавателем
Каждый четверг (19:00 по мск) и субботу в (14:00 по мск) проходят занятия по 2 академических часа
Программистам
Курс поможет освоить востребованную профессию Data Scientist, прокачать мышление для дальнейшего изучения анализа данных и computer science.
Аналитикам
Курс охватывает программу поступления в школу анализа данных Яндекса и те темы, что спрашивают на собеседования на позицию по анализу данных, т.к. освежит знания математики и на нем будут рассмотрены сложные задачи для подготовки к ШАД
Кому подойдет этот курс
Чему вы научитесь на курсе
Подготовитесь к ШАД
Курс включает всю программу, которая необходима для успешной сдачи вступительных экзаменов Школы анализа данных от Яндекс.
01
Поймете математические термины
Усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику.
02
Разбетесь в математических основах машинного обучения
Изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
03
Программа курса
Программа разработана для полноценного освоения математических основ data science. На связи с вами будет преподаватель для проверки задания и передачи обратной связи, будет доступен общий чат курса.
Модуль 1. Математический анализ
Пределы. Функции. Дифференцируемость. Первая производная, вторая производная. Ряды. Формула Тейлора. Неопределенный интеграл. Определенный интеграл. Несобственный интеграл. Функции многих переменных.
Модуль 2. Линейная алгебра
Алгебра комплексных чисел. Матрицы и определители. Геометрия векторных пространств. Системы линейных уравнений. Линейные преобразования и их структура. Билинейные и квадратичные формы, евклидовы пространства. Тензоры, нормы.
Модуль 3. Комбинаторика
Основные правила комбинаторики. Множества. Сочетания.
Модуль 4. Теория вероятностей и математическая статистика
Случайные события, случайные величины. Математическое ожидание, дисперсия, корреляция. Основные законы распределения. Моделирование случайных величин. Точечные оценки и их свойства. Интервальные оценки. Выборочные характеристики. Проверка гипотез. Проверка гипотез при A/B-тестировании. Исследование зависимостей. Регрессии.
Преподаватели курса
Леонид Крицков
Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Автор задачника "Алгебра и аналитическая геометрия: теоремы и задачи", используемого в преподавании на факультете ВМК МГУ. Имеет опыт преподавания линейной алгебры и математического анализа студентам более 25 лет. Является автором более 80 научных публикаций.
Татьяна Захарова
Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Имеет опыт преподавания теории вероятностей и математической статистики студентам более 28 лет. Является автором более 70 научных публикаций, в том числе связанных с обработкой больших объемов данных.
Дмитрий Емельянов
Магистр (специальность - вычислительная математика), аспирант кафедры общей математики факультета ВМК МГУ им. Ломоносова. Научные интересы: дифференциальные уравнения, компьютерная графика, интерфейсы пользователя.
Этапы обучения на курсе
1
Изучаете подготовительный материал

Каждую тему ведет преподаватель в формате живых трансляций, имеющий многолетний опыт преподавания среди студентов. Он дополняет теорию личным опытом яркими примерами, которые помогут понять тему занятия.
2
Самостоятельное обучение


В конце каждого модуля даются задачи от простого до самого сложного. Вы сможете в процессе глубже усвоить материал, а также обсудить задачи с сокурсниками.
3
Коммуникация и обратная связь

Чтобы учиться было комфортно и интересно, в течение всей программы будет обратная связь. Кураторы и преподаватели курса ответят на все вопросы по теме лекций и практических занятий.
4
Сдача выпускного экзамена


В конце курса вас ждет специальное задание, в котором вы сможете применить все полученные навыки и подтвердить успешное изучение материала.
Сколько стоит?
Математический анализ
22 700 р.
Линейная алгебра
27 500 р.
Полный курс "Математика для Data Science"
Теория вероятностей и математическая статистика
22 700 р.
22 700 р.
Рассрочка от 1891 ₽/мес
Рассрочка от 1891 ₽/мес
Рассрочка от 1891 ₽/мес
Рассрочка от 4766 ₽/мес
Полная стоимость
Полная стоимость
Полная стоимость
Покупка всего курса – это гарантия,
что вы не бросите на середине и пройдете его до конца
57 200 р.
50 000 р.
Скидка 26% на оплату до 2 марта
Если вам не понравится в течение 2 недель, мы вернем деньги
Начало с 6 марта
Начало с 29 апреля
Начало с 10 июня
Получите консультацию бесплатно
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Click to order
Total: 
Имя
Email
Телефон
Промокод
Слишком сложно?
Посмотрите наши другие курсы
Онлайн-курс по математике в Data Science Lite
На курсе получите минимальные знания высшей математики, нужной для изучения анализа данных.
Узнать больше
Марафон «Введение в математику для анализа данных»
Курс специализирован и основан на получении начальных знаний, необходимых для Data Science и программировании.
Узнать больше
Ответы на частые вопросы
Я не разбираюсь в математике. У меня получится?
Данный курс предполагает начальные знания и подготовку. Вы можете пройти и освежить свои знания на марафоне "Базовая математика для Data Science"
Что нужно знать, чтобы начать обучение на этом курсе?
Хватит знаний курса школьной математики.
Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?
Всё зависит только от вас. В среднем наши студенты занимаются от трёх до пяти часов в неделю.
Я смогу общаться с преподавателями?
У вас будет куратор в Telegram-чате, а преподаватель лично прокомментирует домашние задания и даст полезные советы. В прямом эфире вы сможете получить ответы на вопросы по теме вебинара. Так вы сможете перенять опыт, профессиональные знания и лайфхаки.
Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?
Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на мелкие ежемесячные платежи.
Если мне не понравится, я смогу вернуть деньги?
Да, если в течение двух недель с момента запуска курса вам что-то не понравится, мы вернем вам деньги.