Готовы обсудить все детали и ответить на вопросы
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Заказать звонок
Оставьте свой контактный телефон и мы перезвоним вам в течение дня.
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Живые вебинары с 4 декабря
|
с мощного курса по математике для DS
Вы научитесь решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата сайентиста в бигтехе.
Программа разработана преподавателями ВМК МГУ, одного из лучших математических факультетов России, а также экспертами из крупных IT-компаний и НИУ ВШЭ.
Онлайн-курc по математике для Data Science
Онлайн: учиться можно сразу после покупки курса
1
Формат
6 месяцев самостоятельного обучения
2
Длительность
40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python для закрепления математики в DS
3
Практика и теория
Комментарии преподавателя по всем ДЗ
4
Консультации
Онлайн-курc по математике для Data Science
Свяжемся с вами в ближайшее время
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Начните обучение с демо-доступа!
Вас ждет вводный урок и лекции со всеми преподавателями курса
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Преподаватель НИУ ВШЭ, автор научно-популярных статей о математике блога компании МТС
Диана Миронидис
Диана Миронидис – преподаватель НИУ ВШЭ, автор научно-популярных статей о математике блога компании МТС
Специалисты по Data Science исследуют разные гипотезы
Рекомендации товаров, движение денег, распознавание сущностей и паттернов. На математическом уровне к этим разрозненным предметам применимы одинаковые инструменты
Анализ данных отличается от разработки приложений
Цель аналитика состоит не в написании программы, а в оценке гипотезы. Язык описания и проверки гипотез — это и есть математика
Ведь математика — одна и та же, а язык программирования выбирают, исходя из доступных средств и необходимой скорости работы алгоритма
Сначала математическая формулировка — потом программное решение
Хорошие новости
Аналитики используют не весь математический инструментарий, лишь несколько разделов. Однако без их знания трудно понять описание нового прорывного алгоритма и тем более его реализовать
Зачем нужна математика
в Data Science?
в Data Science?
Тест: насколько хорошо вы знаете математику, чтобы начать заниматься Data Science?
В ладах ли вы с математикой? Вот несколько не самых сложных задач, главное в которых — проверить математическую интуицию и смекалку. Все задачи снабжены пояснениями и ответами. Заполните форму и проверьте свои знания
Отправляя заявку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Кому подойдет этот курс?
Текущим программистам и аналитикам, которые хотят повысить уровень или перейти в новую область и систематизировать знания
Начинающим специалистам, которые хотят освоить востребованную профессию в Data Science
Вы сможете обучить настоящие алгоритмы машинного обучения, прописав их «с нуля», использовав изученные понятия и концепции.
Отработаете полученные знания на реальных кейсах
Узнаете роль основных математический концепций в разработке алгоритмов машинного обучения.
Математические основы Machine Learning
Научитесь структурно работать с большим объемом данных, решать сложные задачи и усилите свои компетенции.
Математический фундамент
Чему вы научитесь?
Программа занятий
Теория:
- Числа и выражения, пропорции, проценты, степени и корни, базовые функции и графики.
- Уравнения и неравенства, системы, элементы геометрии и тригонометрии на школьно-олимпиадном уровне.
- Решение типовых задач с пошаговым разбором, работа с графиками и таблицами, вычислительные тренажёры.
- Разбор прикладных задач из повседневной жизни, школьной программы и вступительных испытаний.
- Сформирован прочный фундамент для перехода к высшей математике, математическому анализу и линейной алгебре.
- Уверенное владение базовыми приёмами счёта, преобразований и решения задач без «дыр» в знаниях.
- На проценты, пропорции, уравнения и неравенства, простейшие функции и их графики.
Теория:
- Пределы, производные, интегралы, ряды и элементы дифференциальных уравнений.
- Непрерывность функций, экстрeмумы, исследование графиков и основы математического обоснования.
- Решение задач на вычисление пределов, производных и интегралов с интерпретацией результата.
- Оптимизационные задачи, прикладные примеры из физики, экономики и data science.
- Понимание языка и методов математического анализа, необходимых для машинного обучения и статистики.
- Умение моделировать реальные процессы с помощью функций и их производных.
- На исследование функций, нахождение максимумов и минимумов, площади и объёмы через интегралы.
- На анализ сходимости, приближения и оценку ошибок в численных расчётах.
Теория:
- Основные правила комбинаторики: произведения, суммы, размещения, перестановки, сочетания.
- Подсчёт числа вариантов, биномиальные коэффициенты, принципы включения-исключения.
- Разбор задач на подсчёт вариантов, выборок, упорядочиваний и распределений объектов.
- Подготовка к олимпиадным и вступительным задачам, а также задачам по вероятности и статистике.
- Интуитивное понимание того, как считать сложные конфигурации и пространства исходов.
- База для дальнейшего изучения теории вероятностей, статистики и дискретной математики.
- На количество комбинаций, перестановок и размещений в различных ограничениях.
- На оценку сложности перебора, работу с пространством событий в вероятностных моделях.
Теория:
- Случайные события, вероятности, условные вероятности, формула Байеса и независимость.
- Случайные величины, распределения, математическое ожидание, дисперсия и закон больших чисел.
- Решение задач на классическое, геометрическое и статистическое определение вероятности.
- Моделирование случайных экспериментов и интерпретация результатов для анализа данных.
- Понимание того, как устроен случайный мир данных, на чём строятся модели в машинном обучении.
- Готовность переходить к математической статистике, A/B‑тестам и вероятностным моделям.
- На условные вероятности, полную вероятность, формулу Байеса и независимые испытания.
- На расчёт характеристик распределений и оценку рисков в прикладных задачах.
Теория:
- Линейная алгебра: векторы, матрицы, системы линейных уравнений, линейные преобразования.
- Собственные значения и векторы, базис, размерность, пространства признаков в задачах анализа данных.
- Решение систем линейных уравнений, вычисление ранга, обратных матриц и разложений.
- Применение линейной алгебры в регрессии, PCA и других алгоритмах машинного обучения.
- Понимание структуры многомерных данных и операций над ними на языке векторов и матриц.
- Уверенное владение инструментами, необходимыми для линейных моделей и работы с признаковыми пространствами.
- На преобразование и упрощение систем уравнений, операции с матрицами и векторами.
- На разложение данных по направлениям, поиск главных компонент и интерпретацию линейных моделей.
Расписание живых вебинаров
Спикер: Мария Тихонова
- Понятие вектора и матрицы, размерность, базовые определения.
- Основные операции: сложение, умножение, транспонирование, скалярное и векторное произведение.
- Обратные матрицы, определитель, ранг.
Спикер: Ксения Кондаурова
- Линейная взаимосвязь векторов
- Понятие регрессии
- МНК как способ нахождения коэффициентов.
Спикер: Ксения Кондаурова
- Спектральное разложение (собственные числа, собственные векторы).
- SVD (сингулярное разложение), свойства и смысл.
- Связь со снижением размерности и построением рекомендательных систем
Спикер: Ксения Кондаурова
- Понятие функции, область определения, множество значений.
- Предел функции, свойства пределов, поиск основных пределов.
- Непрерывность, типы разрывов
- Производная функции одной переменной
- Поиск экстремумов функции одной переменной
- ФНП
- Частные производные.
- Экстремумы ФНП
- Основы градиентного спуска
- Основы интегрирования
Эксперт: Маргарита Бурова
- Реализация градиентного спуска для решения задачи регрессии
- Основные понятия: случайное событие, вероятностное пространство.
- Формулы сложения и умножения вероятностей.
- Условная вероятность.
- Формула полной вероятности.
- Формула Байеса.
- Наивный Байесовский классификатор (основа, идеи применения в ML).
- Простая реализация наивного Байесовского классификатора с NumPy/Scikit-learn.
- Определение случайной величины (дискретной и непрерывной).
- Функция распределения, плотность вероятности.
- Характеристики: математическое ожидание, дисперсия, стандартное отклонение, ковариация.
- Основные распределения:
- Дискретные: Бернулли, Биномиальное, Пуассон.
- Непрерывные: Равномерное, Нормальное, Экспоненциальное.
- Генерация случайных величин с разными законами распределения (NumPy, SciPy).
- Выборка и генеральная совокупность.
- Основные выборочные характеристики: среднее, дисперсия, медиана, квартили.
- Расчёт матожидания и дисперсии выборочно и теоретически, сравнение.
- Визуализация распределений (гистограммы, плотности).
- Статистические гипотезы: нулевая и альтернативная.
- Ошибки 1-го и 2-го рода.
- P-значение и его интерпретация.
- Доверительные интервалы.
- t-тесты (для одной и двух выборок).
Спикер: Иоанн Довгополый
Спикер: Мария Тихонова
Материалы вебинара «Как математика используется в анализе данных?»
Оставьте заявку, чтобы получить материалы
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Как проходят занятия
Образовательные онлайн-курсы от создателей одного из самых крупных IT-сообществ «Библиотека программиста». В нашем комьюнити уже более 800 000 разработчиков.
Помогаем развивать технические навыки, осваивать новые профессии и продвигаться в карьере. Учим решать сложные задачи и готовим к собеседованиям в Яндекс, Samsung, Amazon и т. д.
Помогаем развивать технические навыки, осваивать новые профессии и продвигаться в карьере. Учим решать сложные задачи и готовим к собеседованиям в Яндекс, Samsung, Amazon и т. д.
Proglib academy – это
Кирилл Панов
Куратор курса «Математика для Data Science».
Специалист по компьютерной безопасности с 10-летним опытом преподавания математики.
Помогает подготовиться к поступлению в ШАД и уверенно шагнуть в мир Data Science.
Специалист по компьютерной безопасности с 10-летним опытом преподавания математики.
Помогает подготовиться к поступлению в ШАД и уверенно шагнуть в мир Data Science.
Леонид Крицков
Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Автор задачника «Алгебра и аналитическая геометрия: теоремы и задачи», используемого на факультете ВМК МГУ.
Свыше 25 лет преподает линейную алгебру и математический анализ. Является автором более 80 научных публикаций.
Свыше 25 лет преподает линейную алгебру и математический анализ. Является автором более 80 научных публикаций.
Дмитрий Емельянов
Магистр по специальности вычислительная математика, аспирант кафедры общей математики факультета ВМК МГУ.
Научные интересы: дифференциальные уравнения, компьютерная графика, интерфейсы пользователя.
Научные интересы: дифференциальные уравнения, компьютерная графика, интерфейсы пользователя.
Татьяна Захарова
Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Преподает теорию вероятностей и математическую статистику более 28 лет.
Является автором более 70 научных публикаций, в том числе связанных с обработкой больших объемов данных.
Является автором более 70 научных публикаций, в том числе связанных с обработкой больших объемов данных.
Артур Сапрыкин
Ex-Data Scientist ПАО «Мегафон». Среди разработанных решений были собственные морфологический, синтаксический и семантический анализаторы.
Работал с крупными проектами по обработке естественного языка и анализом аудио.
Работал с крупными проектами по обработке естественного языка и анализом аудио.
Жиленко Вениамин
Образование: кафедра физики МГТУ им. Баумана, в данный момент студент кафедры математического моделирования НИУ МЭИ. 5 лет педагогической работы.
«Мои ученики уже поступили в лучшие вузы Москвы и Санкт-Петербурга, среди которых МГУ, ВШЭ, МИФИ, МГТУ им. Баумана, СПБГУ, ИТМО. Исследую паровые взрывы в ОИВТ РАН»
«Мои ученики уже поступили в лучшие вузы Москвы и Санкт-Петербурга, среди которых МГУ, ВШЭ, МИФИ, МГТУ им. Баумана, СПБГУ, ИТМО. Исследую паровые взрывы в ОИВТ РАН»
Ларионов Никита
Образование: Опыт репетиторской деятельности 3 года. Студент 3 курса мех-мата МГУ им М.В.Ломоносов.
Разрабатывает web-приложение по моделированию непрерывных и дифференцируемых нагрузок на твердые тела с последующим патентом.
Разрабатывает web-приложение по моделированию непрерывных и дифференцируемых нагрузок на твердые тела с последующим патентом.
Эксперты курса
Мария Тихонова
💪 Суперсила:
Занимается исследованиями в области NLP и больших языковых моделей (LLM) и мультимодальных моделей, таких как GPT и GigaChat.
На курсе:
Мария расскажет о применении математики в ML и о карьере в Data Science.
Занимается исследованиями в области NLP и больших языковых моделей (LLM) и мультимодальных моделей, таких как GPT и GigaChat.
На курсе:
Мария расскажет о применении математики в ML и о карьере в Data Science.
Достижения:
- Кандидат компьютерных наук
- Руководитель Исследовательского направления SberAI
- Доцент факультета компьютерных наук и преподаватель НИУ ВШЭ
- Спикер международных конференций по Data Science, таких знаковых, как ACL, EMNLP и ICLR
- Автор 20+ научных статей (590+ цитирований на Google Scholar, h-index 9, 20 публикаций в Scopus) и 4-х патентов
Образование: Факультет компьютерных наук, НИУ ВШЭ, механико-математический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова
Диана Миронидис
💪 Суперсила:
Закончила мехмат и осталась человеком. Может рассказать математику любой сложности на примерах про котиков или про еду, и на любую тему имеет припасённые видосы
На курсе:
Диана погрузит в слушателей в мир математического анализа: пределы, производные, интегралы. С ней обсудим функции от одной и нескольких переменных, а также разберём, что такое градиентный спуск и зачем он нужен.
Закончила мехмат и осталась человеком. Может рассказать математику любой сложности на примерах про котиков или про еду, и на любую тему имеет припасённые видосы
На курсе:
Диана погрузит в слушателей в мир математического анализа: пределы, производные, интегралы. С ней обсудим функции от одной и нескольких переменных, а также разберём, что такое градиентный спуск и зачем он нужен.
Достижения:
- Преподаватель НИУ ВШЭ
- Автор научно-популярных статей о математике блога компании МТС
- Опыт преподавания более 15 лет
- Шарит за скутоид (статья на habr)
- Разложила теорему Борсука-Улама (статья на habr)
- Любит рвать эллипсы (статья на habr)
Образование: Механико-математический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова
Ксения Кондаурова
💪 Суперсила:
Ксения имеет фундаментальное понимание математики — знает, почему и как работают алгоритмы ML, а не просто умеет их примерять. Любит разбираться в сути данных и моделей, а не останавливаться на уровне кода. Умеет систематизировать информацию, выстраивать логику и объяснять материал доступно.
На курсе:
Ксения расскажет, как линейная алгебра применяется для построения предсказательных моделей.
Ксения имеет фундаментальное понимание математики — знает, почему и как работают алгоритмы ML, а не просто умеет их примерять. Любит разбираться в сути данных и моделей, а не останавливаться на уровне кода. Умеет систематизировать информацию, выстраивать логику и объяснять материал доступно.
На курсе:
Ксения расскажет, как линейная алгебра применяется для построения предсказательных моделей.
Достижения:
- Преподаватель и автор курсов для Центрального Университета (Т-Банк)
- Спикер и методист для магистратуры Edutoria (Сбербанк)
- Докладчик конференции 7-th Petersburg Youth Conference in Probability and Mathematical Physics
- Лауреат форума «Ломоносов-2025» в номинации «Лучший доклад»
- Опыт преподавания - 5 лет
Образование: Механико-математический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова
Маргарита Бурова
💪 Суперсила:
Маргарита — эксперт в дата-сайенс, ИИ и математических методах анализа данных, фанат развития ИТ-образования.
На курсе:
Маргарита отвечает за методическую организацию, фидбеки на домашние задания и проведет квиз с розыгрышем тг-премиум среди супер-студентов.
Маргарита — эксперт в дата-сайенс, ИИ и математических методах анализа данных, фанат развития ИТ-образования.
На курсе:
Маргарита отвечает за методическую организацию, фидбеки на домашние задания и проведет квиз с розыгрышем тг-премиум среди супер-студентов.
Достижения:
- Академический руководитель образовательных программ по аналитике и анализу данных, Wildberries&Russ
- Эксперт, старший преподаватель, академический руководитель программы профессиональной подготовки «Аналитик данных», ФКН НИУ ВШЭ
- Руководитель образовательной программы «Интеллектуальный анализ данных», Международный колледж IThub
- Приглашенный спикер МФТИ, Яндекс, Сбер
- Автор статей на Хабр
- Автор научных статей
Образование: магистр прикладной математики и информатики, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ
Леонид Крицков
Достижения:
- Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ.
- Автор задачника «Алгебра и аналитическая геометрия: теоремы и задачи», используемого на факультете ВМК МГУ.
- Свыше 25 лет преподает линейную алгебру и математический анализ.
- Является автором более 80 научных публикаций.
Татьяна Захарова
Достижения:
- Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ.
- Преподает теорию вероятностей и математическую статистику более 28 лет.
- Является автором более 70 научных публикаций, в том числе связанных с обработкой больших объемов данных.
Артур Сапрыкин
Достижения:
- Ex-Data Scientist ПАО «Мегафон».
- Среди разработанных решений были собственные морфологический, синтаксический и семантический анализаторы.
- Работал с крупными проектами по обработке естественного языка и анализом аудио.
Кирилл Панов
Достижения:
- Куратор курса «Математика для Data Science».
- Специалист по компьютерной безопасности с 10-летним опытом преподавания математики.
- Помогает подготовиться к поступлению в ШАД и уверенно шагнуть в мир Data Science.
Тарифы
Выстави счёт и оплати как юридическое лицо
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Отзывы выпускников
Илья (Пожелал остаться анонимным)
Курс «Основы программирования на Python» интересный, видео лекции подробны и понятны новичку. Преподаватель Роман отличный наставник, заставляет думать, искать решения и информацию, лично для меня это важное качество. В общем, советую всем хотящим просто начать уже учить пайтон.
Курс «Основы программирования на Python» интересный, видео лекции подробны и понятны новичку. Преподаватель Роман отличный наставник, заставляет думать, искать решения и информацию, лично для меня это важное качество.
Алия Утегенова
Прохожу курс по «Математике для Data Science». Преподаватели всегда помогают, куратор направляет. Благодарна за помощь, поддержку и понимание!
Руслан Алиев
Прохожу школьную математику в рамках курса «Математика для Data Science», в уроках очень подробно объясняются основы математики, что очень помогает более уверенно переходить к высшей математике, что является необходимым для Data Science. После каждого урока даётся задание, чтобы
Прохожу школьную математику в рамках курса «Математика для Data Science», в уроках очень подробно объясняются основы математики, что очень помогает более
Даниза Муссаева
По наполнению курса, который я прохожу «Математика для Data Science Pro» нравится абсолютно все, разбираются все темы, в которые мне необходимо было погрузиться. Курс скорее для продвинутых. Нравится подробный разбор доказательств, логичность изложения тем. Точно чувствую
По наполнению курса, который я прохожу «Математика для Data Science Pro» нравится абсолютно все, разбираются все темы, в которые мне необходимо было погрузиться. Курс скорее для
Лев Аркашов
С помощью курса proglib academy я хотел освежить знания и всегда иметь возможность вернуться к качественным заданиям и лекциям. Курс с этой задачей справился, так что благодарю!
Глеб Аксенов
Курс proglib academy очень понравился. Для меня ценно было то, что освещались фундаментальные темы по математике, которые я не проходил в университете. С точки зрения развития математической культуры, на мой взгляд, курс очень полезен. Понравились дополнительные занятия
Курс proglib academy очень понравился. Для меня ценно было то, что освещались фундаментальные темы по математике, которые я не проходил в университете.
Михаил Шпильман
Отличный курс по математике! Очень понятные и доходчивые объяснения от авторов. Прохождение помогло «восстановить» базовые знания школьной математики как раз такой и искал. Как итог смог решить экзаменационные примеры, которые перед прохождением
Отличный курс по математике! Очень понятные и доходчивые объяснения от авторов. Прохождение помогло «восстановить» базовые знания школьной математики как раз
Даниза Муссаева
По наполнению курса, который я прохожу нравится абсолютно все, разбираются все темы, в которые мне необходимо было погрузиться. Курс скорее для продвинутых. Нравится подробный разбор доказательств, логичность изложения тем. Точно чувствую больше уверенности в своих знаниях. В общем, очень хороший курс, то, что я хотела, и отдельное спасибо за возможность проходить в своём режиме, совмещая с работой и за обратную связь от преподавателей по домашнему заданию.
Михаил Шпильман
Отличный курс по математике! Очень понятные и доходчивые объяснения от авторов. Прохождение помогло «восстановить» базовые знания школьной математики – как раз такой и искал. Как итог – смог решить экзаменационные примеры, которые перед прохождением курса ничего кроме страха не вызывали) Уже рекомендовал курс знакомому, у которого тоже «боязнь» математики и желание начать её осваивать).
Глеб Аксенов
Курс proglib.academy очень понравился. Для меня ценно было то, что освещались фундаментальные темы по математике, которые я не проходил в университете. С точки зрения развития математической культуры, на мой взгляд, курс очень полезен. Понравились дополнительные занятия по ML, хорошо «разбавляют» занятия по чистой математике. Я сейчас взял перерыв, через месяц планирую продолжить. Здорово, что есть год, чтобы пройти курс.
Руслан Алиев
Прохожу школьную математику в рамках курса «Математика для Data Science», в уроках очень подробно объясняются основы математики, что очень помогает более уверенно переходить к высшей математике, что является необходимым для Data Science. После каждого урока даётся задание, чтобы закрепить полученный материал... Также можно задавать любые вопросы авторам курса по учебному материалу. Спасибо за курс!
Компании, которые отправляют учиться своих сотрудников к нам
Нам очень важно оценивать качество и актуальность предлагаемой программы курса, поэтому будем очень рады вашим ответам в опросе ниже.
Благодарим за уделенное время!
Вопросы-ответы
Вы получите необходимую базу для старта в DS без воды. На живых вебинарах вы примените математические концепции в реальных задачах анализа данных с практикой на Python. Актуальные знания: программа курса разработана в ноябре 2025.
Как правило, занятия проходят по будням в 19:00, продолжительность одного занятия 90 минут.
Нет, практика проходит на облачном сервисе Google Colab.
Финальным проектом может быть решение задачи с фидбеком от экспертов курса, например:
- Обучение градиентного спуска для предсказания цен на квартиры
- Создание классификатора для разделения текстов по тематике или тональности
- Построение простейшей рекомендательной системы с использованием матричных разложений.
Тебе придёт письмо с информацией о курсе и с материалами для подготовки на email.
Всё зависит только от вас. В среднем наши студенты занимаются от трёх до пяти часов в неделю.
В зависимости от тарифа формируется доступ к материалам: на 12 месяцев и на 24 месяца.
У вас будет куратор в Telegram-чате, а преподаватель лично прокомментирует домашние задания и даст полезные советы. Вы всегда сможете получить ответы на вопросы по теме урока. Так вы сможете перенять опыт, профессиональные знания и лайфхаки.
5-6 часов в неделю, включая изучение материалов и решение задач.
Да.
Да, заявку рассмотрят банки: Т-Банк, ОТП, Ренессанс, МТС, Открытие, Kviku. Также можно оплатить курс частями через сервис «Долями».
Остались вопросы?
Остались вопросы, вы не знаете подходит ли курс лично вам. Заполните форму, мы свяжемся с вами в ближайшее время и подробно обо всем расскажем.
Отправляя заявку, я соглашаюсь на обработку персональных данных