Мы используем cookie для стабильной работы сервиса. Подробнее

Математика для Data Science. Специализация. Тариф «Перельман»

4.6
ФорматОнлайн
Объём4 занятий
О курсе

Подробнее

Мы создали специализацию Математика для Data Science для тех, кто хочет разобраться, как работают технологии машинного обучения, и научиться пользоваться ими осознанно (вот ссылка на лендинг специализации, там более подробная информация). Специализация состоит из 4 курсов, которые мы в сумме проходим за 4 месяца: Математический анализ (5 недель) Линейная алгебра (4 недели) Теория вероятностей (4 недели) Математическая статистика (3 недели) На этих курсах вы сможете понять алгоритмы машинного обучения, получить математическую базу для прохождения технически сложных курсов по Data Science, а также полюбить математику и подготовиться к собеседованию. Бесплатный демо-доступ. На этой странице вам бесплатно доступны первые полторы недели курса математического анализа (кнопка "попробовать бесплатно" рядом с кнопкой "купить"). Пройдите этот материал, чтобы проверить, подходит ли вам наша специализация. После оплаты специализации вам будут полностью доступны все 4 курса. Любые вопросы пишите на почту math-stepik@mail.ru или в телеграм куратору курса @sarah_math_courses. Вот как устроена наша специализация: Теория. Вся теория подается в текстовом виде, её можно проходить когда удобно, даже с телефона. Задачи с автопроверкой. В большинстве задач требуется найти ответ в виде числа или формулы, или выбрать правильный вариант из нескольких. Такие задачи проверяются автоматически – вы сразу видите, правильный дали ответ или нет. Количество попыток не ограничено. Задачи на доказательство. Некоторые задачи требуют доказать математическое утверждение, то есть ответом в них служит математическое рассуждение. Такие задачи нельзя проверить автоматически, но мы предоставляем файлы с решениями всех задач на доказательство. На тарифах "Коши" и "Фейнман" можно обсудить эти задачи с преподавателем на онлайн-встречах, подробнее об это мы пишем ниже. Вопросы в комментариях. Под каждой задачей и каждым теоретическим материалом есть поле для комментариев, поэтому если у вас возникли трудности с решением или пониманием – можно задать вопрос в комментариях. Один из наших преподавателей следит за новыми комментариями и отвечает на них. Обычно в течение одного дня, иногда дольше, часто быстрее. Чат. Также вы можете задать вопрос в нашем общем чате в Телеграме, ссылка-приглашение в чат есть в первом уроке курса математического анализа.  Для прохождения нашей специализации есть три тарифа. Материалы и задачи на всех тарифах абсолютно идентичны, но на тарифах "Коши" и "Фейнман" есть индивидуальные онлайн-встречи с преподавателем. Сейчас вы смотрите специализацию по тарифу "Перельман". Вот описания тарифов: тариф "Перельман" – теоретические материалы и задачи, ответы от преподавателя на вопросы в комментариях, доступ к чату. тариф "Коши" (ссылка) – все что есть в "Перельмане", плюс одна еженедельная онлайн-встреча с преподавателем один на один, встреча идет 60 минут. В специализации 16 недель, поэтому у вас будет 16 встреч за всю специализацию. На встрече можно обсудить неполучившиеся задачи и неясные части теории, а так же задачи на доказательство. Формат свободный, преподаватель просто помогает вам разобраться в курсе. тариф "Фейнман" (ссылка) – все что есть в "Перельмане", плюс две еженедельные онлайн-встречи с преподавателем один на один, каждая встреча идет 60 минут (исключение – на одной неделе математического анализа и одной неделе статистики  будет одна встреча вместо двух). В специализации 16 недель, поэтому у вас будет 2*16-2 = 30 встреч за всю специализацию. На встрече можно обсудить неполучившиеся задачи и неясные части теории. На тарифе Фейнман можно сдавать все задачи на доказательство – вы рассказываете свое решение преподавателю, преподаватель либо соглашается с правильным решением, либо указывает на ошибку в рассуждении, и помогает разобраться с ошибкой или дает подсказки. Тариф "Фейнман" это наиболее хардкорный и глубокий вариант прохождения нашей специализации, и наиболее приближенный к обучению на математическом факультете. Естественно у нас нет цели чтобы на каждой встрече вы чувствовали себя как на экзамене или интервью, поэтому преподаватель это скорее человек с которым можно проверить и уточнить свои решения, а не экзаминатор.
Содержание

Программа курса

4 занятия
№ТемаЧто внутри
01Часть первая. Математический анализ

Подробности будут доступны на странице курса

02Часть вторая. Линейная алгебра

- Векторные пространства и линейные отображения
- Матрицы
- Нейронные сети
- Подпространства, базис, размерность
- Ранг матрицы и метод Гаусса
- Определитель, обратные матрицы, замена базиса
- Скалярное произведение, углы, расстояния
- Ортогональные матрицы
- Матричные разложения
- Собственные векторы и SVD
- Backpropagation

03Часть третья. Теория вероятностей

- Вероятностное пространство, события, исходы
- Равновероятные исходы
- Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса
- Перестановки и биномиальные коэффициенты
- Дискретная случайная величина, распределение
- Математическое ожидание, дисперсия
- Ряды и счётное пространство исходов
- Интеграл и непрерывное пространство исходов.
- Непрерывная случайная величина, распределение
- Плотность распределения, математическое ожидание, дисперсия
- Закон больших чисел
- Центральная предельная теорема
- Основы статистики: статистические тесты

04Часть четвертая. Математическая статистика

- Точечные оценки
- Несмещённые оценки
- Состоятельные оценки
- Метод максимума правдоподобия
- Интервальные оценки
- Закон больших чисел
- Центральная предельная теорема
- Статистические тесты – общий случай
- Уровень значимости, критическое множество, ошибки первого и втор
- z-критерий Фишера и t-критерий Стьюдента
- Критерий хи-квадрат
- Ранговые критерии

01Часть первая. Математический анализ
02Часть вторая. Линейная алгебра

- Векторные пространства и линейные отображения
- Матрицы
- Нейронные сети
- Подпространства, базис, размерность
- Ранг матрицы и метод Гаусса
- Определитель, обратные матрицы, замена базиса
- Скалярное произведение, углы, расстояния
- Ортогональные матрицы
- Матричные разложения
- Собственные векторы и SVD
- Backpropagation

03Часть третья. Теория вероятностей

- Вероятностное пространство, события, исходы
- Равновероятные исходы
- Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса
- Перестановки и биномиальные коэффициенты
- Дискретная случайная величина, распределение
- Математическое ожидание, дисперсия
- Ряды и счётное пространство исходов
- Интеграл и непрерывное пространство исходов.
- Непрерывная случайная величина, распределение
- Плотность распределения, математическое ожидание, дисперсия
- Закон больших чисел
- Центральная предельная теорема
- Основы статистики: статистические тесты

04Часть четвертая. Математическая статистика

- Точечные оценки
- Несмещённые оценки
- Состоятельные оценки
- Метод максимума правдоподобия
- Интервальные оценки
- Закон больших чисел
- Центральная предельная теорема
- Статистические тесты – общий случай
- Уровень значимости, критическое множество, ошибки первого и втор
- z-критерий Фишера и t-критерий Стьюдента
- Критерий хи-квадрат
- Ранговые критерии

Организатор

Автор курса

StepikStepik
Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.
Подробнее об авторе
Мнения учеников

Отзывы о курсе

Оставьте отзыв

Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.

Напишите ваш коментарий, не менее 30 символов

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Оставьте заявку

Консультант ответит на вопросы о курсе «Математика для Data Science. Специализация. Тариф «Перельман»» и поможет разобраться в деталях обучения.

Комментарий ...

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Направления:Data science

Информация обновлена 28 июля 2026 г.

Продолжить выбор

Похожие курсы

Комплект курсов «Python Advanced. Продвинутый курс» и «Data Science с нуля»
−10%
Комплект курсов «Python Advanced. Продвинутый курс» и «Data Science с нуля»

«Python Advanced. Продвинутый курс»: Углубись в Python: модули, API, обработка ошибок и структура кода. Все темы отрабатываются на практике, чтобы ты писал сложные и надёжные прог…

ОнлайнНачальный
Практические занятия
39 455 ₽−10%
35 500 ₽Рассрочка на 12 мес.
Data science на языке Python
Data science на языке Python

Целью реализации программы повышения квалификации по матметодам на языке Python является формирование у студентов теоретических и практических знаний об в области использования ме…

Онлайн
21 000 ₽
Data Scientist
19 октября
Data Scientist

«Data Scientist» от Нетологии — навыки для работы с машинным обучением без глубокого погружения в математику. 10+ проектов, возможность оплачиваемой стажировки.

Онлайн21 занятий
196 309 ₽
Data Scientist
7,5 месяца
Data Scientist

Наука о данных: Python для анализа данных, библиотеки pandas, numpy, matplotlib. Машинное обучение sklearn, глубокое обучение TensorFlow/PyTorch. Статистический анализ, работа с б…

ОнлайнНачальный
125 000 ₽от 6 944 ₽/мес на 18 мес.
Bioinformatics Algorithms @UNBC
Bioinformatics Algorithms @UNBC

How do we sequence and compare genomes? How do we identify the genetic basis for disease? How do we construct an evolutionary Tree of Life for all species on Earth? When you compl…

Онлайн11 занятий
70 ₽
Математика для Data Science.1 часть. Математический анализ и линейная алгебра
40 ак. ч. + 40 ак. ч. самостоятельно
Математика для Data Science.1 часть. Математический анализ и линейная алгебра

Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Для успешной работы в этой области необходимы знания разделов высшей математики, таких как…

Онлайн3 занятийПродвинутый
34 150 ₽
Начать без затрат

Бесплатные курсы

Bioinformatics Contest 2018
Бесплатно
Bioinformatics Contest 2018

Bioinformatics Institute, ITMO University, Rosalind, and Stepik announce the second online programming competition – Bioinformatics Contest 2018!If you are interested in Bioinform…

Онлайн3 занятий
Бесплатно
Bioinformatics Contest 2019
Бесплатно
Bioinformatics Contest 2019

In February 2019 Bioinformatics Institute, ITMO University, Rosalind, and Stepik organized the third online programming competition – Bioinformatics Contest 2019! The Contest wa…

Онлайн3 занятий
Бесплатно
Математика для анализа данных
Бесплатно1 час
Математика для анализа данных

Бесплатный курс «Математика для анализа данных» — это возможность начать погружение в тему науки о данных с нуля и создать хорошую базу для дальнейшего обучения в этой области. Из…

Онлайн3 занятий
Домашние заданияИнтерактивные тренажёры+4
Бесплатно