Математика для Data Science| karpov.courses
2026-02-20 16:53 Diff

От простейших понятий до продвинутых тем математического анализа

начало обучения
в любое время

уровень сложности
для новичков

Для доступа к курсу необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе. Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.

Математика — ключ к пониманию сложных тем из машинного обучения и аналитики. Знать математику полезно для того, чтобы научиться мыслить абстрактно, читать современные статьи и знакомиться с новыми подходами обработки данных. А еще математическая интуиция и формальный язык выгодно отличают соискателей перед нанимающими лидами.

Часто специалисты боятся математики, предполагая, что крайняя возможность с ней разобраться осталась в университете. При этом им хочется развиваться в машинном обучении или аналитике, но непонятно, как восполнить недостающие пробелы.

Мы сделали этот курс для того, чтобы вы могли потренироваться и получить необходимую базу, если вам не хватает уверенности в своих математических силах. Надеемся, что наш курс поможет вам понять, что математикой может заниматься любой человек вне зависимости от своего предыдущего образования!

Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

// Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых неопределённых условиях и незнакомых отраслях. //

КОМУ ПОДОЙДЁТ ЭТОТ КУРС:

Хотите лучше понимать внутренние процессы при работе с данными и быть более уверенными в решении сложных задач

Хотите систематизировать и углубить свои знания и освежить в памяти университетский курс

Стремитесь повысить свой профессиональный уровень и приобрести конкурентное преимущество на рынке труда

Интересуетесь работой в Data Science и хотите начать с фундаментальных знаний математики, которые лежат в основе алгоритмов МО и аналитики

Проходите математику в университете и хотите подготовиться к реальной работе в бизнесе или в науке

Чему вы научитесь [?]

Разбираться в базовых разделах математического анализа и линейной алгебры

Оперировать математическими нотациями и формулами

Решать простые задачи из высшей математики

Общение в сообществе профессионалов, поддержка и актуальные новости школы — подпишитесь на нас, чтобы ничего не упустить.

ПРОГРАММА КУРСА ://

НАЧНИТЕ УЧИТЬСЯ СЕЙЧАС АБСОЛЮТНО БЕСПЛАТНО

Получите доступ к удобной образовательной платформе с реальной инфраструктурой и рабочими инструментами.

Для доступа к курсу необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе. Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.

Что ещё изучать,

чтобы стать профессионалом в Data Science? Вам подойдут другие наши программы:

  • Подойдет всем, кто хочет освоить машинное обучение с нуля и поменять карьерный трек

  • Подойдет тем, кто владеет базой в анализе данных и хочет получить прикладной опыт в аналитике, ML или AI

  • Для тех, кто хочет получить все hard skills аналитика данных и закрепить их на практике

  • Для тех, кто хочет получить опыт практической работы над реальными бизнес-задачами

  • Подойдет тем, кто хочет освоить процесс A/B-тестирования от А до Я

Авторы курса >

Head of DS в Raiffeisen CIB

Работа с командой DWH и обработка больших данных

Head of DS в Raiffeisen CIB

Старший разработчик, ex Yandex backend dev

Аналитик в Raiffeisen CIB

Аналитик в Raiffeisen CIB

Machine learning engineer

Документы после выпуска //

> Упаковывайте полученный опыт в портфолио

> Получайте сертификаты на русском и английском языках

FAQ