Курсы по математике для Data Science

Ответ на вопрос: “Как глубоко надо знать математику?” будет зависеть от того, как много хочет работник зарабатывать и какую должность занять. Джуниору-специалисту или Junior-developer’у, например, достаточно базовых знаний. А вот со специальным образованием работать будет проще, а зарабатывать — больше и легче.

1. Тем людям, которые активно интересуется Data Science. В ходе курсов кандидаты узнают, зачем школьная и высшая математика, а также прикладная алгебра в Data Science, каковы математические основы ML и многое другое.
2. Начинающим специалистам. Вы изучите то, как работать со сложными математическими функциями, узнаете больше об основах ML, а также быстро решать задачи, используя Python и проверять результат. Кроме того, они смогут научиться векторной графики, а также UX и UI-дизайну, что важно для дизайнера.

1. Понимать математические термины. Усвоить основные термины, понимать базу Data Science и получать новые знания для будущей деятельности в качестве Data Analyst или Data Engineer.
2. Работать с формулами и функциями, а также с переменными функциями. Все это — чтобы разработчик мог решать задачи, используя разные программы.
3. Разбираться в основах ML. При прохождении курса слушатели изучат математические основы машинного обучения, а также смогут понять роль чисел, функций и формул во время разработки нейросети, а также ее использованию в документообороте.
4. Автоматизировать решение задач, используя для этого такой язык программирования, как Python. Будет нелишним знания и других ЯП, таких как PHP, Java, PostgreSQL.

Чтобы записаться на любой из курсов, стоит оставить заявку на сайте выбранной платформы, ознакомиться с политикой конфиденциальности и оставить свои контакты.

Специализация Data Scientist — достаточно сложная, но интересная. Поскольку многие курсы ориентируются на практику, давая минимум теории, многие слушатели и студенты смогут освоить самую основу за неделю или чуть больше. К концу обучения можно иметь не только сертификат и портфолио, но и Git-репозиторий, который будет оценен по достоинству работодателями.