Программа
Стоимость
FAQ
Начать учиться

Математика
для Data Science

Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно. Сдавайте задачи и получайте советы, общаясь с преподавателем 1 на 1
  • Теория онлайн
  • Интерактивный тренажер
  • Помощь преподавателя
  • Индивидуальные занятия (на некоторых тарифах)
Что входит в обучение
  • Математический анализ
  • Линейная алгебра
  • Теория вероятностей
  • Математическая статистика
Специализация
из 4 курсов за 4 месяца
Начать учиться
Начало потока: 30 июня 2025
Первые 10 уроков бесплатно!
Понять алгоритмы машинного обучения
Получить математическую базу для прохождения технически сложных курсов по Data Science
Подготовиться к собеседованию
Читать научные статьи
Полюбить математику
Математика для DS – специализация из 4 курсов, которая поможет:
Вся теория в текстовом виде в онлайн-курсе, который можно проходить когда удобно, даже с телефона
Теория в любое время
В конце первого курса мы читаем и разбираем тексты о концепциях из мира Data Science и Machine Learning
Чтение статей и постов
Как вы будете учиться
Чтобы научиться чему-то новому, надо сделать это много раз, ошибиться и набить руку. В этом вам помогут задачи с автоматической проверкой в интерактивном тренажере
Задачи на отработку материала
Преподаватель, куратор и коллеги помогут, если что-то не получается
Помощь в любое время
На тарифах "Коши" и "Фейнман" вы обсуждаете с преподавателями на личных онлайн-встречах решения сложных задач и любые вопросы по материалу. Это поможет по-настоящему глубоко разобраться с математическими концептами
Личные встречи с преподавателем
У нас очень много котиков: в курсе 300+ мемов
Математический анализ
Одномерный
математический анализ
Многомерный
математический анализ
  • Зачем в машинном обучении нужен математический анализ
  • Множества и функции
  • Пределы последовательностей
  • Пределы функций и непрерывные функции
  • Производные
  • Одномерный градиентный спуск
  • R^n: расстояния и векторы
  • Дифференциал и частные производные
  • Производная по направлению и градиент
  • Градиентный спуск
  • Модификации градиентного спуска (Momentum, RMSProp, статья про Adam)
Линейная алгебра
Векторы и линейные отображения
Свойства матриц
  • Векторные пространства
  • Матрицы как линейные отображения
  • Нейронные сети
  • Подпространства, базис, размерность
  • Ранг матрицы и метод Гаусса
  • Скалярное произведение, углы, расстояния
  • Определитель, обратные матрицы, замена базиса
  • Ортогональные матрицы
  • Низкоранговые разложения матриц
  • Собственные векторы и спектральное разложение матриц
  • Сингулярное разложение матриц (SVD)
  • Обучение нейронных сетей – Backpropagation
Теория вероятностей
Дискретная теория вероятностей
Непрерывная теория вероятностей
  • Вероятностное пространство, события, исходы
  • Равновероятные исходы
  • Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса
  • Перестановки и биномиальные коэффициенты
  • Дискретная случайная величина, распределение, математическое ожидание, дисперсия
  • Ряды и счётное пространство исходов
  • Определенный и неопределенный интеграл
  • Непрерывная случайная величина
  • Распределение и плотность распределения
  • Математическое ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины
Математическая статистика
Теория оценивания
Статистические тесты
  • Точечные оценки
  • Несмещённые оценки
  • Состоятельные оценки
  • Метод максимума правдоподобия
  • Интервальные оценки
  • Закон больших чисел
  • Центральная предельная теорема
  • Статистические тесты – общий случай
  • Уровень значимости, критическое множество, ошибки первого и второго рода
  • z-критерий Фишера и t-критерий Стьюдента
  • U-тест Манна-Уитни, тест Шапиро-Уилка, F-тест Фишера
  • Критерий хи-квадрат и критерий Колмогорова-Смирнова
  • Дисперсионный анализ (ANOVA)
Сколько это стоит?
Есть рассрочка
Есть возможность оплаты юрлицом
Тариф «Перельман»
Теоретический материал, доступный в любое время
Удобный тренажер для решения задач и отработки навыков
Ответы на платформе от преподавателя
Начать учиться
30 000 руб

Доступ в учебный чат
Возможность начать курс сразу после оплаты, не дожидаясь нового запуска
или частями за 6 недель, см FAQ
Тариф «Фейнман»
Теоретический материал, доступный в любое время
Удобный тренажер для решения задач и отработки навыков
Индивидуальные встречи 2 раза в неделю для разбора сложных задач и консультации (60 мин)
90 000 руб
Ответы на платформе от преподавателя
Доступ в учебный чат
Кураторская поддержка все время обучения
Начать учиться
или частями за 6 недель, см FAQ
Тариф «Коши»
Теоретический материал, доступный в любое время
Удобный тренажер для решения задач и отработки навыков
Индивидуальная консультация
1 раз в неделю (60 мин)
Начать учиться
60 000 руб
Ответы на платформе от преподавателя
Доступ в учебный чат
Кураторская поддержка все время обучения
или частями за 6 недель, см FAQ
По всем вопросам пишите на math-stepik@mail.ru или в телеграм куратору курса @sarah_math_courses
Первые 10 уроков бесплатно!
А еще в боте скидка 10% и мемы с котами
Переходите в телеграм-бота, выбирайте в нем тариф и начинайте учиться!
Перейти в бот
Начало потока: 30 июня 2025
Медианная зарплата специалиста по Data Science равна 145 000 руб, согласно сайту hh.ru
Вернем полную стоимость специализации в течение недели, если вам не понравится
Хорошие новости
Но мы думаем, вам понравится)
Разработчица в Яндексе, преподавательница НИУ ВШЭ
Екатерина Минеева
PhD по математике в Northeastern University,
исследователь ИИ
Михаил Миронов

Авторы

Отзывы выпускников
4,9 из 5
Часто задаваемые вопросы
Начать учиться
Хотите стать аналитиком?
Если вам нужны только тервер и статистика
(а матан и линал нет), то приходите на специализацию
Математика для Аналитиков
Редактор
Даша Мартынова
Куратор
Сара Сембинова
Преподаватели
Андрей Гладкий
Антон Загривин
Надя Лутовинова
Надя Страхова
Дима Иванов
Оля Белая
Вова Горленко
Гриша Тароян
Даша Мартынова
Алиса Чистопольская
Команда проекта
Автор идеи и организатор
Катя Махлина
Продюссер
Маша Бунина