Курс «Математика
для анализа данных»

Хотя мы и не разделяем своих пользователей на «гуманитариев» и «технарей», уверены, что и те, и другие оценят подачу курса. Понятия и правила мы объясняем на примерах из жизни и в интерактивных иллюстрациях. Тщательно «разжёвываем» теоретический материал и много практикуемся, чтобы отработать полученные навыки.

Чтобы начать проходить курс, достаточно знаний на уровне школьной программы.

В модуле по теории вероятностей и статистике вы узнаете принципы принятия решений на основе данных, увидите чёткую связь между формулами и бизнесом.

В модуле по математическому анализу повторите, как берутся производные и интегралы, а по линейной алгебре — какие бывают нормы векторов.

В «Продвинутой линейной алгебре» вспомните, как находить собственные числа, и как они могут пригодиться в матричных разложениях PCA и SVD, а также как найти решение линейной регрессии в явном виде и при помощи градиентного спуска — ровно как это происходит в нейронной сети.

Нет, но пока вы ждёте начала курса, можете освежить школьные знания в нашем бесплатном тренажёре «Основы математики для цифровых профессий».

Поскольку в анализе данных чаще всего используют Python, вы будете работать именно с ним. Необязательно знать Python до начала курса — сможете осваивать его постепенно. А ещё вам не нужно что‑то устанавливать на свой компьютер — вся практика на Python проходит в онлайн‑тренажёре.

Заниматься можно в своём темпе. Но, если вы хотите получить сертификат о завершении курса, нужно уложиться в 6 месяцев — в том числе выполнить все практические работы. Чат с экспертом тоже будет доступен в течение 6 месяцев. При этом вы сможете продолжить заниматься и после: доступ к материалам курса останется у вас навсегда.

Аналитиком данных можно работать и без знаний линейной алгебры и математического анализа (без статистики обойтись сложно). Однако незнание этих областей математики ограничивает множество рабочих инструментов аналитика, а значит и карьерные перспективы.

Специалистам по Data Science основы линейной алгебры и математического анализа необходимы для понимания языка в описании моделей; теория вероятностей — для понимания вероятностных моделей; статистика — для предобработки данных, оценки качества моделей и принятия решения о внедрении нового алгоритма. Если вы хотите разрабатывать собственные модели машинного обучения или глубоко понимать принципы и возможности улучшения существующих моделей, без математики никуда. Мы отобрали в наш курс только те темы, которые понадобятся в работе.

На собеседованиях на аналитика данных математику, хотя бы статистику, иногда спрашивают. К такому лучше подготовиться заранее — к тому же освоить математику не так уж сложно.

При отборе на специалиста по Data Science математику спрашивают практически всегда и без подготовки здесь не обойтись.

В программе не предусмотрены перерывы, потому что вы можете пройти курс и вернуться ко всем материалам в любой момент.

Гарантий нет, но мы верим, что сможете. Работодателям важно, чтобы вы справлялись с реальными задачами, а не просто обладали набором знаний. После курса вы сможете применять знания на практике, а также мы предлагаем помощь HR-специалистов из нашего карьерного центра. Но вам точно придётся приложить усилия, чтобы найти работу: активно откликаться на вакансии, проходить собеседования, показывать свои проекты и делать тестовые задания.

По данным исследования* Высшей школы экономики, 69% пользователей Яндекс Практикума среди тех, кто хотел сменить профессию, начинают новую карьеру после курса. Больше половины из них — во время курса и в первые 2 месяца после его окончания.

* Данные исследования ВШЭ основаны на опыте пользователей Яндекс Практикума на российском рынке труда.

Некоторые участники наших курсов работают в сервисах Яндекса, в том числе и в Практикуме. Но с нашей стороны было бы нечестно что‑либо гарантировать и завышать ваши ожидания.

Без опыта попасть в крупную IT-компанию возможно, хотя и сложно. Программа составлена так, чтобы вы могли начать карьеру после курса и набраться первого опыта. С ним вам будет значительно проще претендовать на позицию в крупных компаниях.

Да. Опытные HR подготовили материалы, которые помогут вам оформить привлекательное портфолио, написать сопроводительные письма и подготовиться к собеседованиям.

Обратите внимание: если курс оплачивает ваш работодатель, у вас не будет подготовки к трудоустройству.

Да, вы получите сертификат о завершении курса, если пройдёте курс за 6 месяцев или быстрее.

Если вам понадобится больше времени, сможете продолжить курс, но уже без чата с наставником и сертификата.

Конечно. Если курс ещё не начался, вернём всю сумму. Если уже начался, придётся оплатить прошедшие дни со старта вашей первой когорты — но мы вернём деньги за остаток курса. Более подробно рассказываем об этом в 7 пункте оферты.

Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.

Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Курс будет стоить меньше, если оплатить его сразу целиком.

Через компанию: юридические лица также могут оплатить курс в Практикуме. Чтобы заказать счёт для оплаты, оставьте заявку на странице для корпоративных клиентов.

Всё будет на русском: теория, практические задания и вебинары, а ещё чаты с куратором, наставником и другими участниками курса.

Оплатить курс можно в любой валюте, кроме российских рублей.

Чтобы вам было проще сориентироваться, мы указываем примерную стоимость в долларах США, но списание будет в казахстанских тенге, а конвертация — по курсу вашего банка.