Перейти к содержимому
Skillfactory — логотип школы
Skillfactory

Математика и Machine Learning для Data Science

«Математика и ML для Data Science» от Skillfactory — шестимесячный курс, объединяющий математическую подготовку и практику машинного обучения.

Длительность
6 мес
Уровень
Средний
Формат
Онлайн
Документ
Сертификат
Рассрочка
12 мес
Навыки

Чему вы научитесь на курсе

  • Применять линалг и матанализ в ML-задачах
  • Строить модели регрессии и классификации
  • Работать с деревьями решений и ансамблями
  • Проводить кластеризацию и снижение размерности
  • Создавать рекомендательные системы
Аудитория

Кому подойдёт курс

Подойдёт вам
  • Программисты и аналитики, переходящие в DS
  • Начинающие DS-специалисты
  • Все, кто хочет совместить математику и ML в одном курсе
Нужно для старта
  • Базовый Python
Оценка редакции

Плюсы и минусы курса

Сильные и слабые стороны программы — и честные оговорки по каждому минусу

Плюсы · 4
  • Более 350 практических заданий
  • Математика и ML в одном курсе
  • Рассрочка от 3 823 руб./мес.
  • Менторская поддержка
Минусы · 3
  • Необходим базовый Python
  • Только сертификат без гос. аккредитации
  • Высокая общая стоимость45 870 руб.

Обзор помог понять, подходит ли курс?

Одно нажатие, без регистрации. Ответ увидят те, кто будет выбирать курс после вас.

Ваш ответ здесь будет первым.

Тарифы

Стоимость курса

45 870 ₽
или от 3 823 ₽/мес · рассрочка 12 месяцев
Сравнение

Сравнение с альтернативами

Похожие программы от других школ — сравните по ключевым параметрам

Математика и Machine Learning для Data Science
Skillfactory
Текущий
Цена:
45 870 ₽
Длительность:
6 мес
Документ:
Сертификат
Уровень:
Средний
Математика для анализа данных
Яндекс Практикум
Цена:
49 000 ₽
Длительность:
на сайте школы
Документ:
Сертификат
Уровень:
Все уровни
Открыть курс →
Симулятор A/B-тестов
Karpov.Courses
Цена:
65 700 ₽
Длительность:
3 мес
Документ:
Диплом
Уровень:
Все уровни
Открыть курс →

Данные взяты со страниц школ на дату последнего обновления карточек (22 марта 2026 г.). В сравнении показаны базовые цены без акций. Альтернативы выбраны автоматически — по одной от каждой школы из той же подкатегории каталога и сопоставимого ценового сегмента.

Гарантии

Условия возврата средств

Право на возврат закреплено законом (ст. 32 ЗоЗПП) — независимо от условий договора

Возврат по закону
  • Отказаться от обучения можно в любой момент — и до старта, и в процессе (ст. 32 ЗоЗПП)
  • Школа вправе удержать только фактически понесённые расходы — остальная сумма возвращается
  • Требование о возврате подаётся письменно — порядок и сроки описаны в договоре-оферте школы

Выше — общие нормы закона: условия возврата этой школы редакция пока не сверяла. Точные условия — в публичной оферте на сайте школы (раздел в футере). ToolFox — партнёрский агрегатор, мы не участвуем в финансовых операциях между учеником и школой.

Мнения

Отзывы и оценки

Только реальные отзывы посетителей ToolFox — оставьте свой и помогите другим выбрать

Вопросы

Частые вопросы о курсе

Ответы на главные вопросы перед записью

Чем курс отличается от «Математика для Data Science»?
Этот курс включает не только математику, но и полноценный блок Machine Learning с практикой: регрессия, классификация, кластеризация, ансамблевые методы.
Нужен ли Python?
Да, для выполнения практических заданий необходим базовый Python. Специфические библиотеки (NumPy, Pandas, Scikit-learn) объясняются по ходу курса.
Есть ли рассрочка?
Да, доступна рассрочка на 12 месяцев — от 3 823 руб./мес.
Сколько практических заданий?
Более 350 заданий: от математических упражнений до реальных ML-проектов.
Какой документ выдается?
Сертификат Skillfactory, подтверждающий прохождение курса.

Заинтересовала программа?

Запись — на сайте школы: актуальные тарифы, рассрочка и условия возврата.

Информация о курсе обновлена: 22 марта 2026 г.

Об этом обзоре: ToolFox — партнёрский агрегатор онлайн-курсов. Мы собираем структурированную информацию о программах разных школ и можем получать вознаграждение от школы, если вы записываетесь по ссылке с нашего сайта. На цену для вас это не влияет. Решение о записи вы принимаете самостоятельно на основе этого обзора и собственного исследования.