Онлайн-курc
по математике

Отлично подходит для будущих специалистов в Data Science!
Формат обучения
Онлайн. Доступ ко всем материалам сразу после оплаты. Лекции в записи, тесты и практические задания.
Практика и теория
47 видеолекций и 150 практических заданий, бессрочный доступ
Длительность
6 месяцев самостоятельного обучения
Обратная связь по ДЗ
Комментарии преподавателя по всем ДЗ на платформе coreapp
Успейте оставить заявку до окончания таймера и получить новый курс по Machine Learning в подарок!
Познакомитесь с основными моделями машинного обучения
Научитесь выбирать и применять подходящие tree-based модели
Получите основу для дальнейшего изучения сложных нейтронных сетей
10 : 00 : 00 : 00
Скидка -50% на курс по математике + курс по ML в подарок
Our Website is Almost Ready
Launch a targeted campaign.
Scale your infrastructure with our simple service.
Days
Hours
Minutes
Seconds
10 : 00 : 00 : 00
До конца акции
К любому тарифу вы получаете курс «Базовые модели ML и приложения» в подарок!
Скидка 50% на любой тариф курса по математике
Курс разработан совместно с преподавателями ВМК МГУ
Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ
Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ
Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ
Ex-Data Scientist ПАО «Мегафон»

Кому точно будет полезен курс?
Специалистам в Data Science
Математика помогает анализировать и обрабатывать данные, создавать статистические модели и разрабатывать алгоритмы машинного обучения для извлечения данных из большого объема информации.
Аналитикам
Использовать математические методы и статистику для анализа данных, проверки гипотез, прогнозирования и принятия бизнес-решений. Помогает извлекать практическую информацию из данных и делать обоснованные выводы.
Разработчикам
Математика помогает писать более эффективный код, прогнозировать заранее эффективность еще не написанных алгоритмов. Решать сложные задачи по оптимизации, и создавать программное обеспечение.
Как курс может помочь вам
1
Заложите математический фундамент
Научитесь структурно работать с большим объемом данных, решать сложные задачи и усилите свои компетенции
2
Подготовитесь к ШАД
Сможете успешно сдать вступительные экзамены в Школу анализа данных Яндекса
3
Освоите математические основы Machine Learning
Узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения
Программа занятий
Программа занятий
Получите полную программу
курса на личной консультации
Отправляя заявку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Как организовано обучение
1/3
  • Обучение проходит на платформе Сoreapp.
  • Доступ ко всем материалам бессрочный, чтобы вы всегда могли вернуться и повторить теорию.
Знакомство с платформой
2/3
Модули состоят из трех основных блоков:
  • видео-лекций разной длительности;
  • дополнительных материалов для самостоятельного изучения;
  • тестов и заданий, которые требуют развернутого решения.
Как организованы модули
3/3
  • Преподаватель проверит ваши домашние задания и даст развернутую обратную связь по всем решениям.
  • В общем чате с сокурсниками вы всегда можете задать любой вопрос по теме лекций.
Коммуникация и обратная связь
Тарифы
Беспроцентная рассрочка со скидкой 50%
«Высшая математика для Data Science», тариф Базовый, Proglib.Academy
Без процентов и переплат. Мы все взяли на себя! Первый платеж только через месяц
Беспроцентная рассрочка со скидкой 50%
«Высшая математика для Data Science», тариф Ультра, Proglib.Academy
Без процентов и переплат. Мы все взяли на себя! Первый платеж только через месяц
Беспроцентная рассрочка со скидкой 50%
«Высшая математика для Data Science», тариф VIP, Proglib.Academy
Без процентов и переплат. Мы все взяли на себя! Первый платеж только через месяц
Отзывы
Александр Oстапенко
Senior-разработчик C++

Курс «Математика для Data Science» хорошо структурирован и обладает большой глубиной (имеются доказательства и обоснования всех необходимых ключевых понятий и теорем). В то же время курс четко сфокусирован на направлении Data Science и не перегружает излишними темами. Есть большое количество задач разного уровня с разбором основных методов и паттернов решения. Преподаватели стараются давать материал в понятной и доступной форме, даже наиболее сложные темы. В целом, курс отличный. На мой взгляд подойдёт прежде всего тем, кто хочет перейти в Data Science не просто с набором отдельных методов и алгоритмов для решения определенных задач, а с основательным математическим фундаментом и пониманием того, как это всё на самом деле работает внутри.
Софья
Data Analyst, middle, 2 года опыта работы. Студент курса «Математика для Data Science»
Курсом довольна на 80%. Понравилось учиться в формате видео-лекций, для меня это самый простой вариант восприятия. Но усваивается материал по разному, в зависимости от того, насколько заряжает энергией преподаватель. Некоторые лекции показались довольно скучными. Преподаватель отвечал оперативно, были интересные домашние задания, но иногда было сложно, так как на лекции разбирали мало примеров решения задачек.

Еще хотело бы лекции покороче, тяжело выделить 2−3 часа, чтобы все за раз посмотреть. Не хватило реального общения: вебинаров, встреч и живых обсуждений.
Андрей Д.
Надо отметить, что курс "Математика для Data Science" - это тщательно продуманная и хорошо структурированная учебная программа. Начинается все с нуля и затем покрывает все наиболее важные для специалиста data science темы. Лекции читают, действительно, лучшие специалисты в области математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности. Предлагается решить множество разных задач, которые проверяются преподавателями. Есть также уроки, которые объясняют математику ключевых алгоритмов для data science.

Лично мне было легче пройти линейную алгебру и в ней я существенно продвинулся. Штудирую сейчас математический анализ. Хотя это не просто. Кстати, подачу материала по математическому анализу можно и нужно улучшить. Хотя тема достаточно абстрактная, поэтому это легче сказать, чем сделать. По теории вероятностей сложность материала нарастает от темы к теме и, в конце, понимаешь, что ты охватил достаточно много материала и надо все это еще раз повторить, чтобы это уложилось в голове.

Да, курс сложный, но именно так только и можно заложить математический фундамент для специалиста data science. Просто без этой основы, мы не чем не будем отличаться от всех других специалистов, которых все больше и больше на рынке, которые знают отдельные функции, применяют их в определенных типах задач, получают некий результат, но не понимают принцип их работы, а это значит, что если тип задач будет другой, то они ничего сделать не смогут.
Анонимно
Я давно читаю proglib и поэтому выбрала их курс.
Базовый курс покрыл все проблемные места в школьной программе. Искренне рекомендую его всем, кто хоть немного сомневается в уровне своей «базы». Насыщенный и полезный курс.

Высшую математику я начала. Могу уже сейчас сказать, что многие непонятные моменты (пропущенные из-за короткости курсов на Stepik) прояснились.

Я брала курс преимущественно из-за обратной связи. В этом он полностью себя оправдал. Преподаватели, куратор, да и в целом обстановка на курсе крайне доброжелательная, ориентированная на понимание и помощь, очень теплая. Мне всегда (поздно вечером тоже) давали обратную связь по заданиям. Иногда я даже приятно удивлялась, с какой скоростью преподаватели отвечают на мои запросы :)))

Очень структурировано, подробно и понятно объясняются довольно сложные вещи. Заниматься по моим ощущениям надо много и часто. Но курс того стоит! Однозначно рекомендую, мне очень нравится.
Константин Петроченко
Студент курса «Математика для Data Science». Senior fullstack-разработчик.
Я бы посоветовал этот курс тем, кто уже работает в Data Science и кому не хватает знаний по высшей математике. Лекции понравились, конечно, какие-то преподаватели из МГУ рассказывают более интересно, какие-то менее интересно. Было много практических заданий, иногда даже слишком, не хватало сил все сделать.

Больше всего понравился последний блок с практическими задачами непосредственно из Data Science, я действительно даже не знал, как там применяется высшая математика, это было интересно. Также хорошо подтянул линейную алгебру, мат. и стат анализ.

Не хватает воркшопов вопрос-ответ и просто живого общения. Также, хотелось бы, чтобы преподаватели отвечали оперативнее на вопросы в чате.
Карина Тирская
Тимлид-преподаватель в Maximum Education, преподаватель по математике. Студент курса «Основы программирования на Python»
Я действительно рада, что прошла этот курс. В университете я боялась программирования. Этот курс помог мне преодолеть этот страх. У меня появилось общее представление о Python и я смогла подготовиться к экзаменам в универе. Особенно понравились лекции от Артура Сапрыкина, все было «разжевано» и понятно. Все задания были интересными, релевантными

Из минусов, второй преподаватель иногда объяснял материал слишком сложно для новичка. Иногда тяжело было найти нужный материал в видеолекциях, приходилось проматывать несколько видео.
Остались вопросы?
О нас
Программы
Партнерам
© ИП Дремов Артем Сергеевич
ИНН 771391651571
ОГРН 318774600363213
Телефон +7 495 128 64 32