от 3 642 ₽/мес-45%

Математика для анализа данных и машинного обучения — онлайн-курс от Skillbox

-45%4 мес4.8344

Skillbox4.8

Математика для Data Science

Name: Математика для Data Science
Price: 43700 RUB
Availability: InStock
Rating: 5 (4 reviews)

Математическая статистика
Теория вероятностей
Анализ данных
Машинное обучение

О курсе

Читать 2 мин·4 мес обучения

Программа подойдет специалистам в сфере аналитики данных , которые стремятся углубить свои теоретические знания для решения более сложных профессиональных задач. Она позволяет закрыть фундаментальные пробелы и перейти от поверхностного использования инструментов к осмысленному построению и проверке …

Обновлено: март 2026 г.Редакция Kursarium

Получить программу курса

Кому подойдёт

Аналитик без математической базы

Курс даст необходимые математические основы для анализа данных и создания портфолио, что укрепит его позиции в профессии.

Специалист, меняющий профессию

Помощь с трудоустройством и поддержка ментора помогут ему перейти в сферу Data Science, получив структурированные знания и сертификат.

Студент технической специальности

Ему нужен практический курс с портфолио и сертификатом для подтверждения навыков, чтобы повысить свою конкурентоспособность на рынке труда.

Программист, расширяющий компетенции

Курс систематизирует математику для анализа данных, а работа с наставником и портфолио поможет интегрировать эти навыки в текущую работу.

Программа

3 модуля·24 темы

Освоите работу с функциями, полиномами и SymPy для анализа данных.

Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты.
Функции одной переменной, их свойства и графики.
Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции.
Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия.
Аппроксимация и работа с производными.
Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
Частные производные функции нескольких переменных.
Векторы и матрицы. Градиент.
Линейная регрессия и системы линейных уравнений.
Разложения матриц. Собственные векторы и значения.

Изучите ключевые распределения и основы теории вероятностей для анализа.

Введение в теорию вероятностей. Основные определения, свойства и методы.
Случайные события.
Случайная величина. Дискретные распределения.
Непрерывные распределения. Общие сведения.
Основные виды непрерывных распределений.
Статистические тесты.

Научитесь проверять гипотезы и анализировать зависимости на Python.

Gentle Introduction. Теория вероятностей в Python.
Оценивание: основные свойства и методы.
Проверка гипотез: теория и практика.
Совместные распределения.
Исследование зависимостей.
Элементы случайных событий и временных рядов. Введение.
Дополнительные главы: теорема Байеса, линейная регрессия, A/B-тестирование, энтропия.

Что вы получите

Трудоустройство: Подготовка к собеседованиям в сфере Data Science.
Сертификат: Сертификат о знании математики для анализа данных.
Рассрочка: Оплата частями без переплат
Куратор: Личный куратор по математическим темам курса.
Доступ навсегда: Бессрочный доступ к материалам курса
Портфолио: Готовые математические проекты для портфолио.

Плюсы и минусы

Достоинства

✓Помощь с трудоустройством в сфере Data Science после завершения курса
✓Выдача сертификата по окончании курса математики для Data Science
✓Работа с наставником для углубленного изучения математических концепций
✓Создание портфолио на основе выполненных математических проектов
✓Практические задания для применения математики в реальных задачах Data Science

* На основе характеристик курса

Зарплата Data Scientist'а в 2026 году

Стабильный

415+

вакансий

184 875 ₽

средняя

320 000 ₽

максимум

Москва: 261 000• СПб: 120 000• Удал: 184 875

Москва

261 000 ₽

Санкт-Петербург

120 000 ₽

Регионы

130 953 ₽

Удалёнка

184 875 ₽

Рост зарплаты по опыту

1 год

130 500 ₽

2 года

120 000 ₽

3 года

261 000 ₽

В 2026 году спрос на Data Scientist'ов будет оставаться высоким из-за роста объемов данных и внедрения ИИ в бизнес-процессы.

«Опыт с векторными индексами и настройкой поиска (HNSW, IVF, фильтрация по метаданным). Знание методов оценки качества RAG/NLP-систем (RAGAS...»

Вакансии «Data Scientist» на hh.ru

Текущая зарплата104 400 ₽

После курса184 875 ₽

Прирост: +80 475 ₽/мес · Окупится за ~0.5 месяцев

Выгода за год: +922 000 ₽

По данным hh.ru, 2026 г. Фактический доход зависит от опыта, региона и компании.

О школе Skillbox

Образовательная платформа, предлагающая курсы по различным направлениям, включая программирование, дизайн, маркетинг, управление, финансы, игры, кино и музыку. Среди её предложений есть программы с возможностью трудоустройства и рассрочкой платежа. На платформе представлены как платные, так и бесплатные форматы обучения, включая вебинары и профориентацию.

Платформа имеет Центр карьеры, который помогает в поиске работы, и сообщество для студентов. Skillbox сотрудничает с компаниями, которые доверяют выпускникам школы. На сайте публикуются истории успеха студентов, освоивших новые профессии.

574 курсов в каталоге

Преимущества школы

Центр карьеры — Школа предоставляет помощь в трудоустройстве, что подтверждается наличием программ с такой опцией и историями успеха выпускников.

Доступные условия оплаты — На курсах доступна рассрочка, а также периодически действуют скидки, что делает обучение более доступным.

Практическая направленность — Курсы включают выполнение проектов для портфолио, что помогает закрепить теорию и подготовиться к работе.

Разнообразие программ — Школа предлагает широкий выбор курсов по разным направлениям, включая программирование и аналитику, что подтверждается каталогом.

Вопросы и ответы

Для старта в Data Science достаточно уверенного знания основ математики, включая линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей, которые и составляют фундамент профессии. Курс «Математика для Data Science» от Skillbox как раз фокусируется на этих ключевых разделах, структурируя знания и адаптируя их под практические задачи анализа данных. Глубокое погружение в высшую математику чаще требуется для исследовательских позиций (Data Scientist), в то время как для многих аналитических ролей (Data Analyst) приоритетом является понимание статистики и умение применять её в инструментах.

Оба аспекта критически важны и взаимосвязаны: математика даёт понимание алгоритмов и принципов работы моделей, а Python с библиотеками (Pandas, NumPy, Scikit-learn) — это инструмент для их реализации. Курс по математике для Data Science закладывает теоретический фундамент, без которого использование библиотек превращается в «чёрный ящик» и ограничивает возможности для решения нестандартных задач. Идеальный путь — параллельно осваивать математическую базу и практические навыки программирования, чтобы понимать, что именно вы делаете с данными и почему.

Нет, игнорирование классической статистики и теории вероятностей — серьёзная ошибка, так как эти дисциплины лежат в основе проверки гипотез, оценки качества моделей и понимания данных. Современные нейросети и сложные алгоритмы часто опираются на статистические принципы, и без их знания невозможно корректно интерпретировать результаты. Освоив модули по статистике, вы сможете не просто запускать модели, но и критически оценивать их работу, что отличает настоящего специалиста от простого пользователя библиотек.

Математические основы Data Science — линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей — практически не устаревают, в отличие от фреймворков и версий ПО, которые обновляются постоянно. Инвестиции в фундаментальные знания дают долгосрочное конкурентное преимущество, так как позволяют быстро осваивать новые алгоритмы и инструменты, построенные на этих принципах. Поэтому курс, делающий акцент на математике, даёт устойчивую базу, которая останется актуальной независимо от появления новых библиотек.

Это распространённое заблуждение: умение строить модели с помощью готовых библиотек — лишь часть работы, а понимание математики «под капотом» необходимо для настройки, оптимизации и объяснения результатов модели бизнесу. Без этого знания сложно диагностировать ошибки, улучшать производительность модели и отстаивать свои решения. Курс по математике для Data Science как раз закрывает этот пробел, давая возможность не просто использовать инструменты, а полностью контролировать процесс анализа данных.