Курсы Математика для Data Science
Количество курсов в категории "Математика для Data Science": 3
Математика играет очень важную роль в области data science. Вот основные направления математики, в рамках которых работает специалист:
- Линейная алгебра: линейные преобразования и решение систем линейных уравнений используются для работы с матрицами и векторами, которые часто встречаются в анализе данных и машинном обучении.
- Теория вероятностей и статистика: понимание статистических понятий, таких как вероятность, распределение и статистические тесты, помогает в анализе данных и принятии решений на основе данных.
- Оптимизация: оптимизационные методы используются для нахождения оптимальных решений, например, при обучении моделей машинного обучения или при поиске максимумов и минимумов функций.
- Теория графов: графовые структуры и алгоритмы используются для анализа и моделирования связей между данными, например, в анализе социальных сетей или маршрутизации данных.
- Дифференциальное и интегральное исчисление: эти математические техники применяются в области машинного обучения и глубокого обучения для обновления моделей на основе данных и решения задач оптимизации.
Усвоение и использование этих математических концепций помогут вам в работе с данными и прогнозировании решений в области data science.
Сравнение платных курсов
По окончании обучения на платных курсах вы гарантированно получаете сертификат о прохождении курса, также многие школы предоставляют диплом установленного образца, подробности узнавайте на сайтах школ. Кроме того, в программу обучения на платных курсах также входят занятия по софт-скиллам и подготовке к интервью с потенциальным работодателем. Многие школы помогают с последующим трудоустройством. Практически все школы предоставляют рассрочку оплаты, в том числе беспроцентную.
*Уважаемые посетители, цены на сайте не являются публичной офертой и могут не соответствовать реальным в связи с наличием текущих акций и скидок у школ, а также условиями рассрочки. Узнавайте подробности на сайтах школ.
Бесплатные курсы по математике для Data Science
Бесплатные курсы обычно носят вводный характер, не гарантируют полноценного обучения, не имеют продуманной карты развития и предполагают большую долю самостоятельной работы, а также обычно у них отсутствует обратная связь с преподавателем.
В интернете естьбесплатные курсы по математике для data science, вот некоторые из них
| Курс |
Площадка |
Длительность |
| Линейная алгебра |
Перейти |
1 мес. |
Зачем нужна математика Data-специалисту
Математика предоставляет формальные аппараты и методы, которые помогают преобразовывать, анализировать и интерпретировать данные, а также разрабатывать и проверять модели для прогнозирования и принятия решений на основе данных в анализе данных.
В Data Science существует несколько задач, которые требуют математической подготовки. Вот некоторые из них:
-
Разведывательный анализ данных: Это процесс изучения и понимания данных. Математические методы, такие как статистика и теория вероятностей, помогают в анализе распределений данных, выявлении скрытых шаблонов и корреляций между переменными.
-
Моделирование данных: Создание математических моделей для предсказания и анализа данных является важной задачей в Data Science. Математика используется для определения оптимальных параметров модели, расчета метрик оценки модели и интерпретации результатов.
-
Машинное обучение: Математика играет центральную роль в машинном обучении. Алгоритмы обучения, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, решающие деревья и нейронные сети, базируются на математических концепциях, таких как оптимизация, статистика и линейная алгебра.
-
Оптимизация: В Data Science часто возникают задачи оптимизации, такие как оптимизация параметров модели или оптимального распределения ресурсов. Математическая оптимизация включает в себя техники, такие как градиентный спуск и оптимизация линейного программирования, которые помогают в решении этих задач.
-
Кластеризация и классификация: В задачах кластеризации и классификации математические методы, такие как методы группировки и алгоритмы классификации, используются для разделения данных на группы и прогнозирования категорий или меток.
Таким образом, математическая подготовка является важной для решения различных задач Data Science, начиная от анализа данных и моделирования до обучения алгоритмов и оптимизации.
Смотрите также курсы для аналитиков данных и курсы BI-аналитиков
Цены на курсы математика для data science
Линейная алгебра;
Основы матанализа;
Основы теории вероятности и статистики;
Временные ряды и прочие математические методы
- Цена: 23800 руб.
- Длительность: 2 мес.
- Площадка: Skillfactory
- Реклама, ООО "Скилфэктори", ИНН: 9702009530
Линейная алгебра;
Математический анализ;
Приложения линейной алгебры в анализе данных;
Теория вероятностей и основы статистики;
Статистические методы;
Симуляция математической секции собеседования
- Цена: 30000 руб.
- Длительность: 4 мес.
- Площадка: Яндекс Практикум
- Реклама, ООО «ЯНДЕКС», ИНН: 7736207543
Основы математики для Data Science;
SymPy;
Основы статистики и теории вероятностей;
теорема Байеса, линейная регрессия, A/B-тестирование, энтропия
- Цена: 23436 руб.
- Длительность: 3 мес.
- Площадка: Skillbox
- Реклама, ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН 9704088880
Как выбрать курсы?
1. Выгодные предложения
Обращайте внимание на актуальные скидки и условия рассрочки.
2. Школы с опытными преподавателями.
Ориентируйтесь на опыт преподавателей.
3. Обучение с нуля и для опытных.
Если у вас совсем нет опыта, стоит обратить внимание на курсы с длительным сроком обучения - от 1 года и больше. Если вы уже имеете опыт, можете рассмотреть курсы с опцией экстерна или ускоренного обучения.
4. Сколько учиться на Математика для Data Science по времени?
Обучение длится в среднем 1 год. Для более уверенного освоения профессии требуется от 1,5 до 2-х лет. Сколько учиться - зависит также от наличия у вас свободного времени и общего уровня подготовки.