Фундаментальная математика для Data Science — понятно и с нуля, до уровня собеса в бигтехе.
Освойте математику для Data Science чтобы |
Математика для DS
Эксперты из бигтеха и ВМК МГУ
Формат
Онлайн: учиться можно сразу после покупки курса
Длительность
6 месяцев самостоятельного обучения
Практика и теория
40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python для закрепления математики в DS
Консультации
Комментарии преподавателя по всем ДЗ
Начните обучение с демо-доступа!
Вас ждет вводный урок и лекции со всеми преподавателями курса
Зачем нужна математика
в Data Science?
Без неё вы остаётесь пользователем чужих библиотек. С ней — понимаете, что под капотом, и собираете своё.
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
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
Сначала математическая формулировка — потом программное решение
Ведь математика — одна и та же, а язык программирования выбирают, исходя из доступных средств и необходимой скорости работы алгоритма
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
Курс подойдет, если вы
Разработчик / аналитик в переходе
Уже в IT, хотите системно понять математику под ML.
Ваш результат
Поймёте математику за ML-алгоритмами и соберёте свою модель с нуля.
Будущий Data Scientist
Готовитесь к собесам в бигтех, но математическая секция — слабое место.
Ваш результат
Закроете математическую секцию собеса в Яндексе, Сбере и др.
Чему вы научитесь?
01
Математический фундамент
Научитесь структурно работать с большим объемом данных, решать сложные задачи и усилите свои компетенции.
02
Математические основы Machine Learning
Узнаете роль основных математический концепций в разработке алгоритмов машинного обучения.
03
Отработаете полученные знания на реальных кейсах
Вы сможете обучить настоящие алгоритмы машинного обучения, прописав их «с нуля», использовав изученные понятия и концепции.
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.
Вебинар
Как математика используется в анализе данных?
За 1,5 часа вы узнаете, как обработать данные так, чтобы модель работала быстрее и эффективнее. Разбираем этот вопрос на практических примерах.
Спикер: Артур Сапрыкин — 10+ лет в IT от разработки приложений до ИИ, Ex-Data Scientist ПАО «Мегафон», разрабатывал решения для анализа речи — как текста, так и аудио.
Материалы вебинара «Как математика используется в анализе данных?»
Оставьте заявку, чтобы получить материалы
Эксперты курса
Практики из SberAI, МТС, Мегафона, Центрального университета (Т-Банк) и преподаватели ВМК МГУ
Тарифы
Базовый
Для тех, кто помнит, что такое производные, неравенства, функции, и хочет перейти сразу к вышмату.
Продвинутая математика
Доступ к курсу — 12 месяцев
Обратная связь от преподавателей
Чат со студентами
Математика для разработки AI-моделей
Отзывы выпускников
Компании, которые отправляют учиться своих сотрудников к нам
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.
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.
Да.
Да, заявку рассмотрят банки: Т-Банк, ОТП, Ренессанс, МТС, Открытие, Kviku. Также можно оплатить курс частями через сервис «Долями».
Готовы обсудить все детали и ответить на вопросы
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
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.
Выстави счёт и оплати как юридическое лицо