Сравнили и собрали в одной удобной таблице 10 курсов по математике для анализа данных, охватывающие дискретную математику, теорию графов и вероятностей, введение в логику и другие темы. Вам осталось только выбрать для себя лучший.
Сравнили и собрали в одной удобной таблице 10 курсов по математике для анализа данных, охватывающие дискретную математику, теорию графов и вероятностей, введение в логику и другие темы. Вам осталось только выбрать для себя лучший.
В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Сейчас изучение математики для аналитиков строят так, чтобы знания можно было сразу применять на практике. Вместо сухой теории дают задания с реальными данными и задачами, которые встречаются в работе. В основном, акцент на статистике, теории вероятности и теории графов —это помогает в анализе и работе с данными.
Курсы часто включают задания на Python и R, чтобы студенты сразу могли работать с популярными инструментами для анализа. Форматы тоже стали удобнее — многие курсы чередуют лекции с интерактивными задачами и проектами, которые позволяют лучше закрепить материал.
Математика для машинного обучения и больших данных тоже на пике популярности — эти навыки востребованы на рынке.
Дискретная математика и теория вероятностей — настоящая основа анализа данных, без которой сложно разобраться в структуре и закономерностях. Дискретная математика помогает «раскладывать» данные на части: понимать графы, множества и логику, что важно при создании моделей. А теория вероятностей нужна, чтобы анализировать неопределенность и риски, прогнозировать события — полезные навыки для любой аналитики.
Эти знания помогают разбираться в алгоритмах и решать задачи оптимизации, которые полезны в прогнозировании и планировании. В итоге знание этих дисциплин помогает упрощать данные, находить паттерны и закономерности, которые ведут к точным выводам.
Чтобы выбрать годный курс по математике, нужно отталкиваться от своих целей и уровня подготовки. Новичкам лучше начать с базовых по дискретной математике и статистике, где охватывают простые темы и дают основу.
Тем, у кого уже есть опыт, подойдут продвинутые курсы: по математике для машинного обучения, теории графов или более глубокой статистике.
Полезно также обратить внимание на то, чтобы курс включал практику, реальные задачи и работу с популярными инструментами, такими как Python или R.
Обязательно смотрите отзывы и описание курсов — так легче понять, подходит ли он именно вам.
| Курс / платформа | Время | Рейтинг | Скиллы | Язык | Цена | Ссылка |
| Введение в логику на Coursera | 47 часов | 4.4 из 5 |
кодирование информации в форме логических предложений; построение логических рассуждений и выводов; анализ логических технологий и их применения; использование логики в математике и науке; применение логических методов в бизнесе и праве |
en, ru (AI) | $59 в мес. или $399 в год | Курс |
| Компьютерные науки: алгоритмы, теория и машины на Coursera | 20 часов | 4.7 из 5 |
классические алгоритмы и оценка производительности; теоретические модели: вычислимость и неразрешимость; архитектура машин и машинное программирование; логическое проектирование и создание CPU; история и основы информатики |
en, ru (AI) | $59 в мес. или $399 в год | Курс |
| Математика для машинного обучения и науки о данных на Coursera | 3 мес. | 4.6 из 5 |
представление данных в виде векторов и матриц; выполнение операций векторной и матричной алгебры; применение собственных значений и векторов; оптимизация функций и градиентный спуск; статистический анализ и оценка неопределенности |
en, ru (AI) | $59 в мес. или $399 в год | Курс |
| Введение в математическое мышление на Coursera | 38 часов | 4.8 из 5 |
развитие математического мышления; освоение нестандартного подхода к решению проблем; применение мышления для реальных и научных задач; развитие способности мыслить вне рамок; использование математического мышления в современном мире |
en, ru (AI) | $59 в мес. или $399 в год | Курс |
| Вероятность и статистика на Coursera | 16 часов | 4.6 из 5 |
принятие решений в условиях неопределенности; учет редких событий с высоким эффектом; количественная оценка неопределенности и вероятности; статистическая оценка и проверка гипотез; многомерные приложения статистических концепций |
en, ru (AI) | $59 в мес. или $399 в год | Курс |
| Дискретная математика на Udemy | 19 часов | 4.7 из 5 |
абстрактное мышление и работа с теорией множеств; логика: таблицы истинности и законы Де Моргана; доказательство математических утверждений разными методами; арифметика: НОД, НОК и модульная арифметика; основы теории графов и комбинаторики |
en | 65$ | Курс |
| Математика и программирование на Python на Udemy | 37 часов | 4.8 из 5 |
изучение математики с помощью Python-кода; основы арифметики, алгебры и тригонометрии; Python-библиотеки для науки о данных (numpy, sympy); практические упражнения и задания по отладке; перевод математических формул в код |
en | 70$ | Курс |
| Теория графов для начинающих на Udemy | 1 час | 4.5 из 5 |
знакомство с терминологией графов знаний и онтологий; понимание архитектуры и применения графов знаний; изучение основ для дальнейшего освоения графов знаний; применение подхода «мышление графами»; использование графов знаний для интеграции данных |
en | 45$ | Курс |
| Математика: университетский уровень на Udemy | 25 часов | 4.7 из 5 |
освоение пределов, производных и интегралов; многомерные производные, интегралы и координатные системы; работа с комплексными числами, рядами и матрицами; изучение дифференциальных уравнений и преобразования Фурье; вероятностные распределения и стохастика |
en | 55$ | Курс |
| Статистика для науки о данных и бизнес-анализа на Udemy | 5 часов | 4.6 из 5 |
понимание основ статистики; работа с различными типами данных; построение и визуализация данных; расчет мер центральной тенденции и изменчивости; анализ корреляции и ковариации; основы и проведение регрессионного анализа; навыки, нужные для Python и R в Data Science |
en | 50$ | Курс |
TIP от Adviser: с 7 ноября по 12 декабря можно получить годовую подписку Coursera Plus со скидкой 40% и сэкономить $160. Вы получаете доступ к более чем 7 тыс. курсов без ограничений. Отличный вариант, если готовы погрузиться в учебу по полной.
Получить скидку
Если вы стремитесь в IT или уже работаете в отрасли и хотите расти в профессии, заходите в раздел Adviser. Мы собираем актуальные материалы по самым разным темам. Например:
Рэлацыраваліся? Цяпер вы можаце каментаваць без верыфікацыі акаўнта.