Математика и Machine Learning для Data Science — курс от Skillfactory
«Математика и ML для Data Science» от Skillfactory — шестимесячный курс, объединяющий математическую подготовку и практику машинного обучения. Программа включает более 350 практических заданий и охватывает линейную алгебру, матанализ, теорию вероятностей, статистику и временные ряды, а затем переходит к ML: регрессия, классификация, кластеризация, деревья решений, ансамблевые методы и рекомендательные системы. Курс создан для тех, кто хочет получить одновременно теоретическую базу и практические навыки построения моделей.
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
- 6 мес, 8 ч/нед
- Формат
- Онлайн, видео + 350+ заданий + менторы
- Уровень
- Средний
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат Skillfactory
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 45 870 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Линейная алгебра с акцентом на ML: от базовых операций до разложений матриц и их применения в алгоритмах снижения размерности и рекомендательных системах.
- Векторы и операции
- Матрицы и линейные преобразования
- Системы уравнений
- Собственные значения
- Применение в PCA и рекомендательных системах
Линейная алгебра
Векторы, матрицы, разложения — основа ML-алгоритмов
Линейная алгебра с акцентом на ML: от базовых операций до разложений матриц и их применения в алгоритмах снижения размерности и рекомендательных системах.
- Векторы и операции
- Матрицы и линейные преобразования
- Системы уравнений
- Собственные значения
- Применение в PCA и рекомендательных системах
Матанализ и оптимизация
Производные, градиент, методы оптимизации
Математический анализ в контексте ML: производные для оптимизации функций потерь, градиентный спуск как основной метод обучения моделей.
- Производные и частные производные
- Градиент и его применение
- Градиентный спуск
- Стохастическая оптимизация
- Связь с обучением моделей
Теория вероятностей и статистика
Распределения, гипотезы, байесовский подход
Вероятностный подход к ML: распределения, байесовский вывод, статистические тесты. Основы анализа временных рядов для прогнозирования.
- Вероятности и распределения
- Условная вероятность и формула Байеса
- Проверка гипотез
- Доверительные интервалы
- Временные ряды
Регрессия и классификация
Линейная и логистическая регрессия, метрики качества
Базовые алгоритмы ML: линейная и логистическая регрессия, методы регуляризации. Оценка качества моделей: MSE, accuracy, precision, recall, F1.
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Регуляризация (L1/L2)
- Метрики качества моделей
- Кросс-валидация
Продвинутый ML
Деревья, ансамбли, кластеризация, рекомендации
Продвинутые алгоритмы ML: ансамблевые методы, кластеризация, снижение размерности. Построение рекомендательных систем. Итоговый проект.
- Деревья решений
- Random Forest и градиентный бустинг
- Кластеризация (K-means, DBSCAN)
- Снижение размерности (PCA, t-SNE)
- Рекомендательные системы
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Программисты и аналитики, переходящие в DS
- →Начинающие DS-специалисты
- →Все, кто хочет совместить математику и ML в одном курсе
Требования
- →Базовый Python
Плюсы и минусы курса Математика и Machine Learning для Data Science
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Более 350 практических заданий
- Математика и ML в одном курсе
- Рассрочка от 3 823 руб./мес.
- Менторская поддержка
Минусы
- Необходим базовый Python
- Только сертификат без гос. аккредитации
- Высокая общая стоимость — 45 870 руб.
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Похожие курсы
Часто задаваемые вопросы
Чем курс отличается от «Математика для Data Science»?
Нужен ли Python?
Есть ли рассрочка?
Сколько практических заданий?
Какой документ выдается?
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.