Математика для анализа данных

Курс для тех, кто хочет развиваться в аналитике и Data Science. Подтянете статистику, линейную алгебру, матанализ и разберётесь в теории вероятностей.
Обучение 6 месяцев
Диплом / Сертификат
5,0
Стоимость курса
49 000 ₽
Рассрочка ₽/мес
Перейти на сайт

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Математика для анализа данных» от Яндекс Практикум

  1. Изучите показательную функцию, модуль, обратную функцию и композицию функций. Разберётесь с логарифмами и логарифмической шкалой.
  2. 1 модуль — бесплатно. Поймёте, какие разделы математики нужны для понимания инструментов анализа данных и Data Science.
  3. Узнаете, для понимания каких инструментов анализа данных и Data Science нужен каждый раздел математики
  4. Дополнительный модуль
  5. Вводная часть
  6. Разберётесь, как работает линейная регрессия. Научитесь находить её параметры аналитически и с помощью минимизации функции ошибки. Освоите ключевые способы улучшения модели.
  7. Познакомитесь с понятием первообразной, научитесь находить неопределённые интегралы, вычислять определённые и несобственные интегралы, интегрировать по частям
  8. Узнаете, как представить описание объектов с помощью векторов. Научитесь производить операции над векторами. Разберётесь, что такое векторное пространство.
  9. Узнаете, как применять нелинейное преобразование данных и бутстреп. Изучите непараметрические тесты. Узнаете, как проводить множественную проверку гипотез.
  10. Научитесь подбирать подходящее распределение и его параметры для описания наблюдаемых данных. Разберётесь, как работает метод максимального правдоподобия.
Ознакомиться со всей программой

Чему вы научитесь

  • Изучите показательную функцию, модуль, обратную функцию и композицию функций. Разберётесь с логарифмами и логарифмической шкалой.
  • 1 модуль — бесплатно. Поймёте, какие разделы математики нужны для понимания инструментов анализа данных и Data Science.
  • Разберётесь, как работает линейная регрессия. Научитесь находить её параметры аналитически и с помощью минимизации функции ошибки. Освоите ключевые способы улучшения модели.
  • Познакомитесь с понятием первообразной, научитесь находить неопределённые интегралы, вычислять определённые и несобственные интегралы, интегрировать по частям
  • Узнаете, как представить описание объектов с помощью векторов. Научитесь производить операции над векторами. Разберётесь, что такое векторное пространство.
  • Узнаете, как применять нелинейное преобразование данных и бутстреп. Изучите непараметрические тесты. Узнаете, как проводить множественную проверку гипотез.
  • Научитесь подбирать подходящее распределение и его параметры для описания наблюдаемых данных. Разберётесь, как работает метод максимального правдоподобия.
  • Научитесь работать с равномерным, биномиальным, нормальным и другими распределениями. Узнаете, как анализировать связь между случайными величинами.
  • Узнаете, как работает одна из фундаментальных предсказательных моделей — линейная регрессия. Научитесь использовать на практике разложение матриц.
  • Освоите базу, которая лежит в основе работы многих инструментов. Например, узнаете о поиске оптимального решения с помощью градиентного спуска.

Подробная информация о курсе

Курс для тех, кто хочет развиваться в аналитике и Data Science. Подтянете статистику, линейную алгебру, матанализ и разберётесь в теории вероятностей.

Цены и сроки

  • Стоимость49 000 ₽

Содержание

  • Формат обученияСмешанный

По окончанию курса

  • Диплом или сертификатДиплом / Сертификат

Отзывы о курсе

13402
alt
Pavel Stepanov
9 августа 2025 г.
5

Курс очень понравился! Прежде всего отличное изложение материала и продуманная структура. Теория податся максимально приближнно к реальным задачам, что делает изучение не только полезным, но и увлекательным. Особенно здорово, что математика рассматривается в прикладном ключе: это помогает сразу пон

77947
alt
Леша Втф
14 июля 2025 г.
5

Прошел курс "Математика для анализа данных". Очень понравилось что материал хорошо структурирован и подается в максимально доступном виде. Каждый урок выстроен в виде постепенно нарастающей истории с поэтапным переходом от простого к сложному. По итогу, я получил новые знания, освежил в памяти то чт

74430
alt
Крис
5 мая 2025 г.
5

Прошла курс "Математика для анализа данных" от Практикума, и он стал для меня настоящим открытием! Никогда бы не подумала, что смогу разбираться в мат.статистике и линейной алгебре с таким интересом. Вс объясняется простыми словами, в спокойном темпе, с большим вниманием к деталям. Особенно понравил

86382
alt
Марк
21 февраля 2025 г.
5

Отличные курсы ! Я лично прошел: Математика для анализа данных! Преподаватели молодцы! Теория и практика очень хорошо подготовлены! Сама образовательная программа на высоком уровне, материал дается вполне доступно. Да и в целом люди, с которыми проходили программу, очень отзывчивы и приветливы. Всег

18305
alt
А П
23 июня 2024 г.
5

Прошел курс Яндекс Практикум (ЯП) Математика для анализа данных. Очень рекомендую всем, кто интересуется математикой. Так как для меня это был первый опыт обучения онлайн, хотел бы начать свой отзыв с общего комментария о том, что такое Интернет образование вообще, а затем уже перейти к особенностям

58654
alt
Екатерина Станкова
1 апреля 2024 г.
5

Сегодня закончила курс "Математика для анализа данных". Курс показался очень интересным. Я работаю ученым и проводила обработку результатов исследований, но после курса взглянула на статистику вообще под другим углом, также познакомилась с новыми полезными методами обработки данных. Почти вся теория

Математика для анализа данных
49 000 ₽