Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-20

1 <h2>От простейших понятий до продвинутых тем математического анализа</h2>

2 начало обучения в любое время

3 уровень сложности для новичков

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

5 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.

6 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.

7 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!

8 Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса

9 //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.//

10 <h2>КОМУ ПОДОЙДЁТЭТОТ КУРС:</h2>

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

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

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

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

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

16 <h2>Чему вынаучитесь[?]</h2>

17 Разбираться в базовых разделах математического анализа и линейной алгебры

18 Оперировать математическими нотациями и формулами

19 Решать простые задачи из высшей математики

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

21 <h2>ПРОГРАММА КУРСА://</h2>

22 <h2>НАЧНИТЕ УЧИТЬСЯ СЕЙЧАС АБСОЛЮТНОБЕСПЛАТНО</h2>

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

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

25 <h2>Что ещё изучать,</h2>

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

27 <ul><li>Подойдет всем, кто хочет освоить машинное обучение с нуля и поменять карьерный трек

28 </li>

29 <li>Подойдет тем, кто владеет базой в анализе данных и хочет получить прикладной опыт в аналитике, ML или AI

30 </li>

31 <li>Для тех, кто хочет получить все hard skills аналитика данных и закрепить их на практике

32 </li>

33 <li>Для тех, кто хочет получить опыт практической работы над реальными бизнес-задачами

34 </li>

35 <li>Подойдет тем, кто хочет освоить процесс A/B-тестирования от А до Я

36 </li>

37 </ul><h2>Авторыкурса ></h2>

38 Head of DS в Raiffeisen CIB

39 Работа с командой DWH и обработка больших данных

40 Head of DS в Raiffeisen CIB

41 Старший разработчик, ex Yandex backend dev

42 Аналитик в Raiffeisen CIB

43 Аналитик в Raiffeisen CIB

44 Machine learning engineer

45 <h2>Документы после выпуска//</h2>

46 > Упаковывайте полученный опыт в портфолио

47 > Получайте сертификаты на русском и английском языках

48 <h2>FAQ</h2>