Курс «Математика для анализа данных» — Практикум
Курс закрывает математическую базу, которая чаще всего проседает у практикующих аналитиков: статистические понятия переходят из теории в раб…
Разбор курса
Чему научитесь
Курс закрывает математическую базу, которая чаще всего проседает у практикующих аналитиков: статистические понятия переходят из теории в работу с реальными данными через NumPy. Продвинутая часть сосредоточена на A/B-тестировании — здесь разбираются статистические тесты и логика, лежащая в основе алгоритмов машинного обучения. На выходе получаешь не просто знание формул, а умение применять математический аппарат в задачах анализа данных.
Кому подойдёт
Подойдёт аналитику с практическим опытом, у которого есть пробелы в математике: Excel и SQL освоены, но за A/B-тестами или ML-моделями стоит туман. Также полезен тем, кто уже работает с данными, но хочет разобраться, почему алгоритмы ведут себя именно так. Не подойдёт абсолютному новичку без базовых навыков работы с данными — курс предполагает, что контекст профессии уже есть, и не учит анализу данных с нуля.
Сильные стороны и нюансы
Сильная сторона — фокус: это не энциклопедия математики, а точечная прокачка именно тех разделов, которые нужны в профессии аналитика и data science. Наличие менторства и проектов отличает курс от обычного видеокурса — есть возможность разобрать материал с живым человеком. Нюанс: это мини-курс, а не полная программа, поэтому глубокое погружение в линейную алгебру или математический анализ здесь не предусмотрено — только прикладной минимум.
Какие навыки даёт курс
70 ключевых навыков · покрыто 3 (4%)
Hard
Базовые навыки
Продвинутые навыки
Stack
Основные инструменты
Дополнительные инструменты
Soft
Базовые навыки
Продвинутые навыки
Курс развивает 3 из 70 навыков профессии.
С чем сравнить
Другие курсы профессии «Аналитик данных» — ранжированы по покрытию карты навыков.
Готов выбрать курс?
Откроется на сайте Практикум — там актуальная цена, программа и запись на курс.