Курсы по математике для Data Science

Поможем построить карьеру в Data Science. За 8 месяцев изучите все инструменты, методы и технологии, которые помогают обрабатывать данные.

Программа курса

• Введение. Подготовка к работе;
• Основы синтаксиса Python;
• Структуры данных и алгоритмы Python;
• Линейная алгебра для исследователей данных;
• Основные библиотеки для анализа данных;
• Базы данных и SQL;
• Линейная алгебра, методы оптимизации;
• Математическая статистика;
• Основные модели Machine Learning с учителем;
• Машинное обучение;
• Работа с неразмеченными данными;
• Обработка временных рядов;
• Обработка текстов;
• Нейронные сети;
• Секреты успеха Data Science;
• Взаимодействие с командой. Scrum. Agile;
• Карьера и развитие.

Освойте Data Science и Machine Learning с нуля до продвинутого уровня и выберите свой трек: MLOps, AI-engineer, Data Scientist, ML-engineer.

Программа магистратуры

• 1-й семестр
  Освойте базу по математике и программированию на Python
• 2-й семестр
  Погрузитесь в классическое машинное обучение, решите первые кейсы
• 3-й семестр
  Получите продвинутые навыки и больше опыта в Machine Learning и Big Data
• 4-й семестр
  Отточите навыки на задачах партнеров и защитите диплом
• Дополнительные дисциплины
  Освойте компьютерное зрение и анализ естественного языка

Преимущества

• Диплом МИФИ
  Получите диплом магистра по направлению 01.04.02 Прикладная математика и информатика.
• 4 карьерных трека
  Освойте MLOps: обеспечьте работу ML-моделей в production. AI Engineer: создавайте AI-продукты с LLM и нейросетями. Data Scientist: находите инсайты для бизнеса. ML Engineer: внедряйте модели в реальные продукты.
• Актуальный стек и индустриальная практика
  Практика с учетом трендов в ML, MLOps и AI-продуктах.
• Глубокое понимание, а не «запуск библиотек»
  Вы понимаете, как и почему работают модели, умеете проверять данные, выбирать методы и объяснять результаты.
• Практический проект или диссертация
  Решайте сами, писать диссертацию по научной теме или практической задаче от партнера программы.
• Целостная траектория: от математики до production
  Обучение проходит полный цикл ML-проекта: данные → модель → оценка → эксперимент → внедрение → мониторинг.

Освойте анализ данных с нуля и работайте в топовых IT-компаниях, таких как Ozon, Сбер, Avito, T-Банк.

Программа курса

• Введение в Data Science;
• Data Analyst;
• Основы математики для Data Science;
• Основы статистики и теории вероятностей для Data Science;
• Маркетинговая аналитика;
• Продуктовая аналитика;
• BI-аналитика;
• Выпускная работа;
• Центра карьеры и трудоустройство.