Математика для Data Science — курс от Skillfactory

«Математика для Data Science» от Skillfactory — пятимесячный курс для практикующих DS-специалистов, стремящихся к уровню Senior. Программа охватывает линейную алгебру, математический анализ, теорию вероятностей, статистику, временные ряды и методы оптимизации — всё с привязкой к реальным задачам машинного обучения. Обучение построено на видеоуроках, вебинарах и домашних заданиях с проверкой. В комплекте 5 бонусных курсов: английский для IT, soft skills, нейросети, тайм-менеджмент и управление стрессом.

7.6/10
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
Skillfactory
Длительность
5 мес, 7 ч/нед
Формат
Онлайн, видеоуроки + вебинары + домашние задания
Уровень
Средний
Язык
Русский
Сертификат
Сертификат Skillfactory
Обновлено
март 2026 г.
19 900 ₽39 800 ₽/мес-100%

Полная стоимость: 19 900 ₽

Программа и содержание

Модули и темы

Линейная алгебра как основа машинного обучения: векторные пространства, матричные операции, разложения матриц. Связь с PCA, рекомендательными системами.

  • Векторы и пространства
  • Матрицы и операции
  • Системы линейных уравнений
  • Собственные значения и векторы
  • Применение в ML

Линейная алгебра

Векторы, матрицы, операции — фундамент ML-алгоритмов

Линейная алгебра как основа машинного обучения: векторные пространства, матричные операции, разложения матриц. Связь с PCA, рекомендательными системами.

  • Векторы и пространства
  • Матрицы и операции
  • Системы линейных уравнений
  • Собственные значения и векторы
  • Применение в ML

Математический анализ

Производные, интегралы, градиент и оптимизация

Математический анализ для DS: производные для понимания оптимизации, градиент как основа обучения нейросетей, интегралы для вероятностных моделей.

  • Функции и пределы
  • Производные и дифференцирование
  • Частные производные и градиент
  • Интегралы
  • Градиентный спуск

Теория вероятностей

Распределения, условная вероятность, байесовский подход

Теория вероятностей для ML: распределения, условная вероятность, формула Байеса. Связь с наивным байесовским классификатором и генеративными моделями.

  • Вероятностное пространство
  • Условная вероятность
  • Случайные величины и распределения
  • Байесовский подход
  • Закон больших чисел

Математическая статистика

Описательная и выводная статистика, проверка гипотез

Статистические методы для DS: оценка параметров, доверительные интервалы, тесты гипотез. Практика проведения A/B тестов и статистического анализа данных.

  • Описательная статистика
  • Точечные и интервальные оценки
  • Проверка гипотез
  • A/B тестирование
  • Корреляция и регрессия

Временные ряды и оптимизация

Анализ рядов, прогнозирование, методы оптимизации для ML

Анализ временных рядов для прогнозирования. Методы оптимизации в контексте обучения моделей ML. Итоговый проект по применению математики к реальным данным.

  • Компоненты временных рядов
  • Модели ARIMA и экспоненциальное сглаживание
  • Методы оптимизации
  • Применение в реальных ML-задачах

Чему научитесь

Применять линейную алгебру в алгоритмах ML
Использовать матанализ для оптимизации моделей
Работать с вероятностями и статистикой в DS
Анализировать временные ряды
Проводить A/B тесты и проверять гипотезы

Для кого подходит

  • →DS-специалисты, растущие до Senior
  • →Аналитики данных, углубляющие математическую базу
  • →ML-инженеры, желающие понимать алгоритмы глубже

Требования

  • →Умение программировать на Python

Плюсы и минусы курса Математика для Data Science

Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.

Плюсы

  • Доступная цена — 19 900 руб. (скидка с 39 800)
  • 5 бонусных курсов в комплекте
  • Привязка математики к реальным ML-задачам
  • Видеоуроки + вебинары + практика

Минусы

  • Не для новичков — нужен базовый Python
  • Только сертификат, нет гос. аккредитации
  • Ограниченная практика с реальными ML-моделями

Отзывы (1)

Был ли полезен этот инструмент?
💬

Загрузка комментариев...

Похожие курсы

Data Science с нуля

Skillfactory

8.2

«Data Science с нуля» от Skillfactory — программа обучения за 13.5 месяцев с нуля до Junior Data Scientist. 53 тематических блока, 80% практики, 8 про...

Новичок14 месДиплом
Программировать на Python для …Строить ML-модели (регрессия, …Работать с нейронными сетями (…
от 3 990 ₽/мес
Подробнее →

Часто задаваемые вопросы

Нужен ли Python?
Да. Курс предполагает знание Python для выполнения практических заданий.
Подойдет ли курс для начинающих в DS?
Курс рассчитан на тех, кто уже работает в DS и хочет углубить математическую базу. Для полных новичков он может быть сложным.
Что входит в бонусные курсы?
В комплекте 5 дополнительных курсов: английский для IT, soft skills, нейросети, тайм-менеджмент и управление стрессом.
Есть ли обратная связь от преподавателей?
Домашние задания проверяются, также доступны вебинары с преподавателями для разбора вопросов.
Какой документ выдается по окончании?
Сертификат Skillfactory, подтверждающий прохождение курса.

Нужен ли Python?

Да. Курс предполагает знание Python для выполнения практических заданий.

Подойдет ли курс для начинающих в DS?

Курс рассчитан на тех, кто уже работает в DS и хочет углубить математическую базу. Для полных новичков он может быть сложным.

Что входит в бонусные курсы?

В комплекте 5 дополнительных курсов: английский для IT, soft skills, нейросети, тайм-менеджмент и управление стрессом.

Есть ли обратная связь от преподавателей?

Домашние задания проверяются, также доступны вебинары с преподавателями для разбора вопросов.

Какой документ выдается по окончании?

Сертификат Skillfactory, подтверждающий прохождение курса.

Информация проверена: март 2026 г.