Математика и Machine Learning для Data Science — SkillFactory

Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»: что это за программа

Программа SkillFactory для тех, кто хочет разобраться в математической основе алгоритмов Data Science и освоить классические методы машинного обучения. Курс рассчитан на новичков, готовых уделять учёбе достаточно времени.

Математика и Machine Learning для Data Science от SkillFactory — это программа, которая делает ставку на фундаментальную подготовку. В отличие от многих курсов, где математика даётся поверхностно, здесь ей посвящено значительное время. Это позволяет слушателям не просто запоминать формулы, а понимать, почему алгоритмы работают так, а не иначе.

Кому подойдёт обучение

Обучение длится 5.5 месяцев и включает интенсивную практику: более 400 задач, хакатон на Kaggle и работу с реальными данными. Программа построена по принципу «от фундамента к практике»: сначала вы осваиваете линейную алгебру, матанализ и статистику, а затем применяете эти знания в задачах машинного обучения. Такой подход особенно полезен для тех, кто готовится к техническим собеседованиям, где часто спрашивают теорию вероятностей и линейную алгебру.

Курс подойдёт аналитикам и разработчикам, которые хотят углубить знания в Data Science. Однако для абсолютных новичков без опыта программирования он может оказаться сложным: практические задания требуют уверенного владения Python. Опытным специалистам, которым нужны узкие темы вроде трансформеров или генеративных сетей, программа тоже вряд ли подойдёт — здесь упор сделан на классический ML.

Как устроена программа

Математический блок включает четыре крупных раздела. Линейная алгебра занимает центральное место, так как она является языком машинного обучения. Вы разберёте операции над матрицами, собственные числа и сингулярное разложение — это пригодится, например, для метода главных компонент. Матанализ сфокусирован на оптимизации: вы освоите градиентный спуск, который лежит в основе большинства алгоритмов обучения. Теория вероятностей и статистика даются в прикладном ключе: вы изучите байесовский классификатор и распределения, что важно для оценки достоверности прогнозов.

Практическая часть посвящена классическому машинному обучению. Вы пройдёте путь от линейных моделей до ансамблей деревьев, освоите Feature Engineering, регуляризацию и методы оценки качества моделей. В финале вас ждёт соревнование на Kaggle, где нужно будет применить все полученные навыки в условиях, приближенных к реальной работе дата-сайентиста.

Что даёт обучение

Обучение проходит онлайн, модули открываются раз в неделю. Практика включает три уровня сложности: простые вычисления, упражнения на Python и бизнес-кейсы. Для общения с менторами и сокурсниками используется Slack. Наличие ментора особенно важно для математического курса: если вы застрянете на понимании обратной матрицы или градиента, живой человек поможет разобраться быстрее, чем поиск в интернете. Однако детальное код-ревью каждой задачи на лендинге прямо не обещано.

По окончании курса вы получите сертификат SkillFactory. В портфолио будут решённые задачи и проекты на GitHub, а также опыт участия в Kaggle. Вы научитесь работать с библиотеками Pandas, Scikit-learn и другими инструментами ML-инженера. Трудоустройство не гарантируется, но школа предлагает консультацию по дальнейшему развитию.

Сколько стоит

Стоимость курса составляет 83 400 рублей, но часто действует скидка до 41 282 рублей. При оплате всей суммы сразу предоставляется дополнительная скидка 10%. Для тех, кто не готов платить сразу, есть рассрочка: около 1 911 рублей в месяц при оформлении на 36 месяцев.

Этот курс — не быстрый способ «запустить нейронку», а серьёзная работа над математической базой. Если ваша цель — стать специалистом, который понимает суть алгоритмов и может создавать нестандартные решения, то такая фокусировка на математике будет полезна. Но если вы ищете программу с упором на Deep Learning, стоит рассмотреть другие варианты, так как здесь нейросетям уделяется меньше внимания.

Что входит в программу

В ходе курса вы изучите:

• - Линейную алгебру: векторы, матрицы, системы уравнений и матричные разложения. - Математический анализ: производные, градиентный спуск и методы оптимизации. - Теорию вероятностей и статистику: распределения, корреляции и теорему Байеса. - Временные ряды: анализ и прогнозирование бюджета. - Основы Machine Learning: задачи, методы и базовые алгоритмы. - Предобработку данных: очистку, обогащение и Feature Engineering. - Модели регрессии и кластеризации: логистическую регрессию и обучение без учителя. - Tree-based алгоритмы: решающие деревья, ансамбли и бустинг. - Оценку качества моделей: метрики, переобучение и валидацию. - Рекомендательные системы: SVD-алгоритм и оценку качества рекомендаций.

Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»: формат, длительность и условия

Что известно о программе «Математика и Machine Learning для Data Science» от SkillFactory — коротким перечнем:

• Формат обучения: онлайн
• Длительность: 6 месяцев
• Кому подойдёт: аналитикам
• Уровень подготовки: начинающий
• Стоимость: 41 282 ₽
• Школа программы: SkillFactory
• Рубрика каталога: Программирование и IT → Data Science

Главное о программе: «Математика и Machine Learning для Data Science» от SkillFactory — 6 месяцев, онлайн, 41 282 ₽.

«Математика и Machine Learning для Data Science» от SkillFactory

Программу «Математика и Machine Learning для Data Science» ведёт SkillFactory. В каталоге портала у школы 71 программ — их полный список открывается на странице школы.

Портал не выставляет школам оценок и не расставляет их по местам: показателя, на котором такая оценка держалась бы, в каталоге нет.

Все программы школы SkillFactory собраны на её странице в разделе — ссылка на неё стоит в карточке вверху и в блоке ссылок внизу.