Мы используем cookie для стабильной работы сервиса. Подробнее

Математика для Data Science. Специализация. Тариф «Коши»

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 "Коши". Вот описания тарифов: тариф "Перельман" (ссылка) – теоретические материалы и задачи, ответы от преподавателя на вопросы в комментариях, доступ к чату. тариф "Коши" – 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. Обратите внимание, что встречи с преподавателями доступны только 16 недель с даты старта вашего запуска. 
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
- 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
- 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 «Коши»» и поможет разобраться в деталях обучения.

Комментарий ...

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Направления:Data scienceМатематика

Информация обновлена 12 августа 2026 г.

Продолжить выбор

Похожие курсы

Годовой математика с Сашей Теплой + русский язык с Александром | 6 класс
9 ноября
Годовой математика с Сашей Теплой + русский язык с Александром | 6 класс

Комбо курсов по математике и русскому языку для 6 класса — это возможность системно пройти программу сразу по двум ключевым школьным предметам и не терять базу в течение года. Рег…

Онлайн3 занятийНачальный
Персональный наставникДомашние задания+4
47 890 ₽от 5 990 ₽/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 ₽
Начать без затрат

Бесплатные курсы

Как читать математику — разбираем матан вместе
Бесплатно3 часа
Как читать математику — разбираем матан вместе

Открыть учебник, понять все слова и всё равно потерять смысл — нормальный опыт. Математический текст приходится читать иначе: строить собственные примеры, распутывать определения…

Онлайн1 занятий
Бесплатно
Комбинаторика для начинающих — курс А. М. Райгородского (МФТИ)
Бесплатно2-3
Комбинаторика для начинающих — курс А. М. Райгородского (МФТИ)

🏆 Номинант Stepik Awards 2024 в категории «Лучший бесплатный курс».Комбинаторика учит заменять длинный перебор одной хорошей идеей. Андрей Райгородский начинает с правил сложения…

Онлайн7 занятий
Бесплатно
Вводный курс для биологов. Летняя школа по биоинформатике 2017
Бесплатно
Вводный курс для биологов. Летняя школа по биоинформатике 2017

Летняя школа по биоинформатике 2017Прием заявок открыт до 10 июня.Летняя школа по биоинформатике проводится ежегодно с 2013 года для 100 студентов, начинающих аспирантов и молодых…

Онлайн2 занятий
Бесплатно
Основы перечислительной комбинаторики
Бесплатно5-8 часов в неделю
Основы перечислительной комбинаторики

В курсе излагаются элементы классической перечислительной комбинаторики - науки, являющейся фундаментом для многих других курсов дискретной математики. Основной упор делается на б…

Онлайн5 занятий
Бесплатно