Математика для Data Science. Часть 3. Методы оптимизации — курс от Специалист

Третья часть курса «Математика для Data Science» от Бауманского учебного центра «Специалист» посвящена методам оптимизации и алгоритмам анализа данных. Программа рассчитана на 40 академических часов и охватывает условную и безусловную оптимизацию, однокритериальные и многокритериальные задачи, L1/L2 регуляризацию, стохастический и мини-батч градиентный спуск. Курс необходим для глубокого понимания алгоритмов машинного обучения и нейросетей. Занятия проходят очно в Москве или онлайн с преподавателем-практиком. По окончании выдается удостоверение о повышении квалификации.

7.4/10
Рейтинг ToolFox
Как мы оцениваем курсы

Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:

  • Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
  • Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
  • Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
  • Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
  • Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков

Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.

Платформа
Специалист
Длительность
1 мес, 20 ч/нед
Формат
Очно (Москва) и онлайн
Уровень
Средний
Язык
Русский
Сертификат
Удостоверение о повышении квалификации
Обновлено
март 2026 г.
27 490 ₽

Полная стоимость: 27 490 ₽

Программа и содержание

Модули и темы

Теория и практика методов безусловной оптимизации: градиентный спуск и его варианты, метод Ньютона. Анализ сходимости и выбор шага обучения.

  • Постановка задачи оптимизации
  • Градиентный спуск
  • Метод Ньютона
  • Сходимость и скорость

Безусловная оптимизация

Градиентный спуск, методы первого и второго порядка

Теория и практика методов безусловной оптимизации: градиентный спуск и его варианты, метод Ньютона. Анализ сходимости и выбор шага обучения.

  • Постановка задачи оптимизации
  • Градиентный спуск
  • Метод Ньютона
  • Сходимость и скорость

Стохастическая оптимизация

SGD, мини-батч, адаптивные методы

Стохастические методы для больших данных. SGD, мини-батч подход, адаптивные методы оптимизации (Adam, RMSProp). Настройка гиперпараметров.

  • Стохастический градиентный спуск (SGD)
  • Мини-батч градиентный спуск
  • Adam, RMSProp, AdaGrad
  • Расписания learning rate

Регуляризация

L1, L2 регуляризация, ElasticNet, переобучение

Борьба с переобучением через регуляризацию. L1 (Lasso) для отбора признаков, L2 (Ridge) для сглаживания весов. Комбинированный подход ElasticNet.

  • Проблема переобучения
  • L1 регуляризация (Lasso)
  • L2 регуляризация (Ridge)
  • ElasticNet
  • Выбор параметра регуляризации

Условная и многокритериальная оптимизация

Ограничения, множители Лагранжа, многоцелевая оптимизация

Методы условной оптимизации: множители Лагранжа, условия Каруша-Куна-Таккера. Введение в многокритериальную оптимизацию и парето-оптимальность.

  • Задачи с ограничениями
  • Множители Лагранжа
  • KKT условия
  • Многокритериальная оптимизация

Чему научитесь

Применять градиентный спуск и его варианты
Настраивать стохастическую оптимизацию для ML
Использовать L1/L2 регуляризацию
Решать задачи условной оптимизации
Выбирать метод оптимизации под задачу ML

Для кого подходит

  • →DS-специалисты, углубляющие математическую базу
  • →ML-инженеры
  • →Разработчики нейросетей

Требования

  • →Математический анализ (Часть 1)
  • →Линейная алгебра (Часть 2)

Плюсы и минусы курса Математика для Data Science. Часть 3. Методы оптимизации

Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.

Плюсы

  • Бауманский учебный центр с сильными преподавателями
  • Удостоверение о повышении квалификации гос. образца
  • Глубокое погружение в методы оптимизации для ML
  • Очный и онлайн-формат

Минусы

  • Необходимо пройти Части 1 и 2
  • Стоимость 27 490 руб.
  • Интенсивный формат — 40 часов за короткий срок

Отзывы (1)

Был ли полезен этот инструмент?
💬

Загрузка комментариев...

Похожие курсы

Математика для Data Science

Skillfactory

7.6

«Математика для Data Science» от Skillfactory — пятимесячный курс для практикующих DS-специалистов, стремящихся к уровню Senior. Программа охватывает ...

Средний5 месСертификат
Применять линейную алгебру в а…Использовать матанализ для опт…Работать с вероятностями и ста…
19 900 ₽39 800 ₽/мес
Подробнее →

Часто задаваемые вопросы

Нужно ли сначала пройти Части 1 и 2?
Настоятельно рекомендуется. Курс опирается на знания линейной алгебры и математического анализа из предыдущих частей.
Какой документ выдается по окончании?
Удостоверение о повышении квалификации установленного образца от Центра «Специалист» при МГТУ им. Баумана.
Есть ли практические задания?
Да, курс включает практические задания по применению методов оптимизации к реальным задачам ML.
Подойдет ли курс для начинающих?
Нет, курс рассчитан на слушателей с базой в матанализе и линейной алгебре. Для начинающих подойдут Части 1 и 2.
В каком формате проходят занятия?
Занятия проходят очно в Москве или в онлайн-формате в реальном времени с преподавателем. Продолжительность — 40 ак. часов.

Нужно ли сначала пройти Части 1 и 2?

Настоятельно рекомендуется. Курс опирается на знания линейной алгебры и математического анализа из предыдущих частей.

Какой документ выдается по окончании?

Удостоверение о повышении квалификации установленного образца от Центра «Специалист» при МГТУ им. Баумана.

Есть ли практические задания?

Да, курс включает практические задания по применению методов оптимизации к реальным задачам ML.

Подойдет ли курс для начинающих?

Нет, курс рассчитан на слушателей с базой в матанализе и линейной алгебре. Для начинающих подойдут Части 1 и 2.

В каком формате проходят занятия?

Занятия проходят очно в Москве или в онлайн-формате в реальном времени с преподавателем. Продолжительность — 40 ак. часов.

Информация проверена: март 2026 г.