Курсы по математическому анализу

О категории

28 курсов по математическому анализу
3 919  Р - средняя стоимость обучения
61 день - средняя длительность программы

Мы собрали лучшие школы с обучением онлайн по математическому анализу.
Подобрать курс можно по цене, отзывам, условиям рассрочки и рейтингу из 3 компаний.

Найдено 28 курсов

Теория графов

Coursera

2 месяца базового освоения теории графов от МФТИ. Возможность бесплатного участия. Курс содержит 7 модулей. Занятия 5 часов в неделю. Для освоения материала достаточно знания математики на школьном уровне и базовых знаний комбинаторики. В программе: введение в современную теорию графов, решение классических задач, обсуждение тенденций, в том числе экстремальной теории. Задания с обратной связью от эксперта. Получение сертификата в конце обучения.

Математика для всех

Coursera

1,5 месяца базового изучения основ математики от МФТИ. Курс содержит 6 модулей. Занятия 2–4 часа в неделю. Подходит новичкам с базовыми знаниями математики. В программе: освоение понятий инварианта, топологии, формулы Эйлера, рядов бесконечности, непрерывности, пределов, элементов комбинаторики и чисел. Обучение на примере задач. Эксперт даст обратную связь по практическим заданиям. После успешной сдачи выдаётся сертификат.

Линейная алгебра (Linear Algebra)

Coursera

3 месяца изучения линейной алгебры от Высшей школы экономики. Возможность бесплатного участия. Курс содержит 11 модулей. Занятия 2–3 часа в неделю. Подходит людям с начальным уровнем знаний. В программе: осваиваются функции на линейном пространстве, системы уравнений, операции над матрицами и билинейными формами, метод наименьших квадратов. Практические задания проверяются преподавателем. Выдаётся сертификат о прохождении курса.

Современная комбинаторика (Modern combinatorics)

Coursera

2 месяцев освоения инструментов современной комбинаторики от МФТИ. Возможность бесплатного участия. Курс содержит 8 модулей. Занятия 4–6 часа в неделю. Подходит слушателям, разбирающимся в теории множеств и началах анализа. В программе: рассматриваются принципы комбинаторики, тождества, формула обращения Мёбиуса, последовательности, функции. Домашние задания с обратной связью от эксперта. Для получения сертификата нужно набрать более 50% баллов.

Математическая теория игр

Coursera

1,5 месяца изучения инструментов математической теории игр от СПбГУ. Можно обучиться бесплатно. Курс предполагает занятия по 4 часа в неделю. Является базовым и не требует специальной подготовки. В программе: рассмотрение антагонистических и неантагонистических игр, игровых моделей переворотов, динамических и дифференциальных игр. Преподаватель даёт обратную связь по каждому заданию. По окончании курса выдаётся сертификат.

Специализация Просто о статистике (с использованием R)

Coursera

6 месяцев изучения основ прикладного анализа данных в R от СПбГУ. Специализация содержит 5 курсов. Занятия 7 часов в неделю. Подходит начинающим аналитикам. В программе: базовая статистика, программирование на R, линейная регрессия, продвинутые линейные модели. Живое общение с преподавателем. Каждый из курсов заканчивается практическим проектом, которым студенты смогут пополнить портфолио. Сертификат по окончании.

Математическая логика. Политехнический взгляд

Coursera

Практический курс по освоению инструментов современной математической логики от Политеха. Можно обучиться бесплатно. Длится 1,5 месяца по 4–6 часов занятий в неделю. Способствует повышению квалификации как программиста, инженера, политехника. В программе: изучение методов решения задач логики высказываний, проверка истинности высказывания, эквивалентность двух высказываний. Фидбэк от преподавателя по каждому заданию и сертификат в конце курса.

Линейная алгебра и аналитическая геометрия

Coursera

26 видеолекций по изучению линейной алгебры и аналитической геометрии от Политеха. Курс длится 1,5 месяца и предполагает 9 часов занятий в неделю. Способствует развитию в профессии математиков. Преподаватели научат базовым математическим понятиям, функциональной зависимости, основам векторной алгебры, линиям на плоскости, элементам тригонометрии и системе уравнений. Обратная связь по заданиям. Сертификат по окончании.

Обобщенные линейные модели

Coursera

45 занятий для освоения обобщённые линейных моделей от СПбГУ. Курс длится 1 месяц по 9 часов занятий в неделю. Будет полезен тем, кто хочет научиться строить модели для счётных или бинарных величин. В программе: рассматриваются методологические проблемы выбора модели, счётные величины, бинарный отклик. Интерактивные задания на платформе Stepik и проект по анализу данных в конце курса. Обратная связь по заданиям от эксперта и выдача сертификат.

Введение в математические методы физики

Coursera

2,5 месяца базового изучения математических методов физики от Высшей школы экономики. Курс содержит 10 модулей. Занятия 4–6 часов в неделю. Подходит тем, кто знаком с основами линейной алгебры и дифференциальных уравнений. После курса студенты будут иметь начальные представления и навыки обращения с приближенными аналитическими вычислениями. Преподаватель даст обратную связь по заданиям. После успешного прохождения тестов выдаётся сертификат.

Комбинаторика для начинающих

Coursera

2 месяца базового изучения комбинаторики от МФТИ. Курс содержит 7 модулей. Занятия 2–4 часа в неделю. Подойдёт людям с базовыми знаниями в области математики, желающим углубить свои знания. Студенты освоят правила сложения и умножения по принципу Дирихле, основные комбинаторные величины и тождества, формулы для сочетаний с повторениями и без. Эксперт даст обратную связь по практическим заданиям. В конце курса выдаётся сертификат.

Линейные модели с дискретными предикторами

Coursera

1 месяц изучения линейных моделей с дискретными предикторами от СПбГУ. Возможность бесплатного участия. Курс содержит 4 модуля. Занятия 8 часов в неделю. Рассчитан на тех, кто освоил приёмы регрессионного анализа на языке R. В программе: осваиваются модели с непрерывными предикторами, с разными значениями угла наклона для групп, однофакторный и многофакторный дисперсионные анализы. Практические задания с проверкой и сертификат по окончании.

Случайные графы

Coursera

1,5 месяца изучения теории случайных графов от МФТИ. Курс содержит 6 модулей. Занятия 1–2 часа в неделю. Для освоения материала достаточно математики школьного уровня, базовых знаний комбинаторики и теории вероятностей. Студенты освоят две модели случайного графа, теорему о пороговой вероятности, вероятностный метод, хроматическое число, алгоритмы и малые подграфы. Эксперт даст обратную связь по заданиям. После сдачи экзамена выдаётся сертификат.

Введение в теорию кибернетических систем

Coursera

Практический курс по освоению теории кибернетических систем от СПбГУ. Можно обучиться бесплатно. Длится 1 месяц по 4–6 часов занятий в неделю. Подойдёт специалистам математико-механического направления. Преподаватели расскажут об основах теории управления: линейной теории, синтезе обратных связей, линеаризации и анализе нелинейных систем, дискретизации непрерывных систем. Фидбэк от преподавателя по каждому заданию и сертификат в конце курса.

Линейная регрессия

Coursera

1,5 месяца базового освоения инструментов линейной регрессии от СПбГУ. Возможность бесплатного участия. Курс содержит 5 модулей. Занятия 8 часов в неделю. Подходит специалистам со знанием базового анализа данных и языка R. В программе: рассматриваются корреляционный анализ, простая и множественная линейные регрессии, проверка значимости и валидности, сравнение линейных моделей. Домашние задания с обратной связью от эксперта. Выдаётся сертификат.

Применение производной и интеграла в курсе общей физики

Coursera

1 месяц освоения методов применения производной и интеграла в курсе общей физики от МИФИ. Курс содержит 8 модулей. Занятия 9 часов в неделю. Подходит инженерам и специалистам любого профиля. В программе: изучение производной функции, пределов, дифференциала, физического смысла производной, формулы Тейлора, интеграла, гамма-функций. Курс включает в себя тесты и набор заданий с проверкой. После успешного выполнения выдаётся сертификат.

Геометрия и группы

Coursera

75 видеолекций по освоению геометрии и групп от МФТИ. Курс длится 4 месяца и предполагает 7 часов занятий в неделю. Подойдёт людям с базовыми знаниями математики и геометрии. Эксперты расскажут про движения прямой, плоскости, окружности, сферы, научат проецировать, разберут геометрическое описание комплексных чисел и кватернионов, коснутся основ топологии. Обратная связь по заданиям от эксперта. Защита и сертификат по окончании.

Квантовые вычисления (Quantum computing)

Coursera

1,5 месяца освоения инструментов квантовых вычислений от СПбГУ. Курс содержит 5 модулей. Занятия 3–4 часа в неделю. Подходит инженерам, математикам, физикам, алгоритмистам. Студенты разберутся в моделях квантовых вычислений, поймут, что такое квантовый компьютер, научатся самостоятельно анализировать и проектировать алгоритмы. Живое общение с преподавателем, обратная связь по заданиям. Выдаётся сертификат после успешного окончания курса.

Методология научных исследований и котики

Coursera

1 месяц освоения методологии научных исследований от Томского ГУ. Курс содержит 4 модуля. Занятия 7 часов в неделю. Полезен студентам естественно-научных и социо-гуманитарных специальностей, начинающим исследователям и аналитикам. В программе: рассматриваются общий алгоритм, принципы проверки гипотез, обработка исследований. Каждая глава подкрепляется практикой. Выдача сертификата после выполнения итогового задания – написания научной статьи.

Теория вероятностей для начинающих

Coursera

1,5 месяца базового изучения теории вероятностей от МФТИ. Курс содержит 5 модулей. Занятия 3–4 часа в неделю. Подходит новичкам с базовыми знаниями в области комбинаторики. Студенты освоят классическую вероятность, схему испытаний Бернулли, конечное и бесконечное вероятностные пространства, предельные теоремы для сумм независимых величин. Эксперт даст обратную связь по практическим заданиям. После защиты итоговой работы выдаётся сертификат.

Теория игр (Game Theory)

Coursera

2 месяца освоения теории игр от МФТИ. Курс содержит 11 модулей. Занятия 6 часов в неделю. Подойдёт людям с базовыми знаниями математики. Способствует развитию в профессии разработчиков игр. В программе: знакомство с стратегическими взаимодействиями, равновесием Нэша, кооперативной теорией игр, классическими моделями Курно и Бертрана. Живое общение с преподавателем. Для получения сертификата необходимо сдать итоговый экзамен.

Математические методы в психологии. Основы применения

Coursera

2 месяца изучения математических методов в психологии от СПбГУ. Курс содержит 8 модулей. Занятия 10–12 часов в неделю. Будет полезен не только специалистам в области математики, но и практикующим психологам. Курс направлен на овладение статистическими моделями, необходимыми для самостоятельного анализа данных количественных исследований в психологии и смежных областях. Эксперт даст обратную связь по практическим заданиям. Выдаётся сертификат.

Введение в механику деформируемого твёрдого тела

Coursera

1 месяц базового освоения механики деформируемого твёрдого тела от СПбГУ. Курс содержит 13 уроков. Занятия 1–2 часа в неделю. Подходит специалистам математико-механического направления, желающим углубить свои знания. В программе: изучение деформации сплошных сред, напряжения, задач теории упругости в линейной постановке, частные случаи уравнений. Эксперт даст обратную связь по практическим заданиям. После успешной сдачи выдаётся сертификат.

Теория игр (Game Theory)

Coursera

3 месяца освоения теории игр от Высшей школы экономики. Курс содержит 11 модулей. Занятия 4–6 часов в неделю. Подойдёт людям с базовыми знаниями математики. В программе: знакомство с стратегическими взаимодействиями, равновесием Нэша, играми в развёрнутой форме и с несовершенной информацией, задачами о стабильных мэтчингах. Живое общение с преподавателем. Для получения сертификата необходимо дать более 80% правильных ответов на итоговый тест.

Математика для Data Science. Продвинутый курс

OTUS

4 месяца углубленного освоения высшей математики для Data Science. Курс содержит 4 основных модуля. Занятия 2 раза в неделю. Способствует развитию в профессии специалистов по машинному обучению до уровня Middle / Senior. Студенты освоят матричные разложения, дифференцирование, оптимизацию, регрессии, моделирование. Много практики и живого общения с преподавателями. После защиты финального проекта выдают сертификат и приглашают на собеседование.

Математика + машинное обучение

Skillfactory
Рейтинг
5/5

140-дневный онлайн-курс среднего уровня "Математика + машинное обучение" позволит любому программисту стать универсальным специалистом в Machine Learning. Программа предусматривает изучение линейной алгебры, основ матанализа, теории вероятности и статистики, временных рядов и прочих математических методов. Выпускники научатся применять математические и статистические закономерности в машинном обучении и нейронных сетях. Краткий курс по ML посвящён освоению алгоритмов машинного обучения и работе с такими инструментами, как XGBoost, Python и NumPy. Выдаётся диплом об окончании курса.

Математика для Data Science

Skillfactory
Рейтинг
5/5

Курс "Математика для Data Science" позволяет овладеть необходимой базой по математике и статистике, которая необходима для освоения машинного обучения. Продолжительность обучения – 56 дней. Предназначен для начинающих специалистов Data Science, желающих повысить профессиональный уровень до Senior. Программа состоит из 4 частей. Они посвящены изучению линейной алгебры, основ матанализа, теории вероятности и статистики, временных рядов и прочих математических методов, а также их применению в Data Science. Выпускник научится работать с Python и NumPy. Выдаётся диплом об окончании курса.

Математика для Data Science. Базовый курс

OTUS
Рейтинг
5/5

4 месяца базового освоения высшей математики для Data Science. Курс содержит 3 основных модуля. Занятия 2 раза в неделю по 1,5 часа. Подходит новичкам. Способствует развитию в профессии специалистов по машинному обучению. Студенты освоят математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. Много практики и живого общения с преподавателями. После защиты финального проекта выдают сертификат и приглашают на собеседование.

Новые отзывы

Математика для Data Science. Базовый курс
7 месяцев назад
ДОСТОИНСТВА: Возможность прояснять вопросы через Slack в любое время, есть записи занятий, которые можно пересмотреть в любое время НЕДОСТАТКИ: встречаются небольшие технические недочеты, а некоторые преподаватели могут использовать академическую подачу материала Я, обычное, редко пишу отзывы, но почитав некоторые, все-таки решил зарегистрироваться и написать свою историю с этой компанией. Кто-то пишет в отзывах, что отводится очень мало времени на уроки, отсутствуют практические примеры на лекциях, высокая стоимость обучения. Друзья, 1.5-2 часа длительность одного занятия (а их два в неделю) и целая неделя, чтобы сделать домашку это разве мало? А если вам преподаватель просто будет показывать, как сделать что-то или как решать типовые задачки, не объясняя глубины вопроса и не давая теории, то даю гарантию - вы станете очередным типовым копипастером без понимания как всё работает. Или вот про высокую стоимость - ради интереса зайдите на биржу и посмотрите сколько стоят услуги репетитора по высшей математике :). Прежде чем брать курс вы должны понимать, что учеба — это в первую очередь огромный труд (который в итоге потом будет неплохо оплачиваться), а также долгий процесс и еще надо делать ДЗ :) И не забываем про о реальность бытия - дом, семью, работу, лень... А то многие думают: «Я сейчас оплачу курс, отучусь и у меня будет большая зарплата, дом и мотоцикл». Наверное рассчитывают, что знания сами закачаются в голову как программа (хотя я сам был бы не против такой технологии :) ) А теперь моя небольшая история. Последние несколько лет я все чаще стал сталкиваться с задачами, которые попадают в современную область Data Science. Несколько раз пытался начать обучение в данном направлении (даже брал курсы на Coursera, но так ни одного и не закончил) и, сталкиваясь с первыми сложностями в обучении, всегда успокаивал себя, что и всё это какая-то магия и объект поклонения настоящих математиков в очках с толстыми стеклами, которые свитеры в брюки заправляют, а моя участь – всю оставшуюся профессиональную жизнь автоматизировать бизнес-процессы с помощью 1С (возможно это и неплохо, но не моё). Но, делая очередной «подход к снаряду», я понял, что пропустил первый и самый важный шаг – необходимость восстановить свой математический аппарат, который уже «давно заплесневел и мхом покрылся со времен института». Проанализировав рынок обучения, остановился на компании OTUS и курсе «Математика для Data Science. Базовый курс», т. к. привлекла сильная команда преподавателей, хорошая программа обучения и онлайн-формат. В процессе обучения ожидания подтвердились: преподаватели понятно объясняют материал, а через Slack всегда можно уточнить нюансы или попросить объяснить моменты, которые остались непонятными. Также сам формат онлайн занятий тоже оказался удобным – всегда есть записи занятий, которые можно пересмотреть в любое время. А теперь немного критики. OTUS - компания молодая, поэтому иногда, совсем редко, в лекциях встречаются небольшие технические недочеты, а некоторые преподаватели могут использовать академическую подачу материала, что не вписывается в общую концепцию компании, но кураторы OTUS тщательно отслеживают такие моменты и быстро принимают правильные управленческие решения. Но самое главное, что я получил от курса не только знания, но и возможность опять начать учиться и это очень здорово. Это ни с чем не сравнимое чувство студенческой романтики. Появилось огромное желание писать код, решать сложные задачи, изучать новые и перспективные технологии. Понимать, что сделал первый шаг, чтобы стать востребованным специалистом в одной из самых популярных областей. Закончив курс «Математика для Data Science. Базовый курс», я сразу же записался на трек по Data Science, состоящий из курсов «Machine learning» и «Нейронные сети на Python» и в настоящий момент успешно учусь уже два месяца.
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Математика для Data Science
7 месяцев назад
Очень благодарен за курс и поддержку на всем его протяжении. С головой окунулся в ранее чуждый для меня мир математики, на практике столкнулся со всеми страшными вещами которых раньше чурался и смог если и не полностью победить страх перед мат. формулами, то хотя бы спокойно и вдумчиво копать вглубь и не бояться ошибаться. Вынес практические методы для анализа данных, в которых буду тренироваться еще по всей видимости долгие годы. Вообще курс изобилует материалом. Концептуально понял процентов 80-90 курса, практически осознал как применять процентов 20-30 курса. Если честно у меня до сих пор взорван мозг от объема информации, но потихоньку все устаканивается. Спасибо преподавателям, что отвечали на все мои вопросы и старались по максимуму адаптировать материал для моего уровня. Считаю оправданной каждую потраченную копейку. Планирую и в дальнейшем проходить курсы на данной платформе после того как перепройду еще несколько раз самостоятельно данный материал, практически внедрю его и на основе нового взгляда пересмотрю свое понимание машинного обучения и работу с данными.
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Математика + машинное обучение
7 месяцев назад
Проходил у них курс по машинному обучению, за 6 недель пришлось отдать 44 тысячи, и то, это еще со скидкой оплатил, потому что покупал заранее. А так он стоит 69 тысяч. Как мне кажется, ценник неслабо завышен. По окончанию обучения мнения не изменил. Не спорю, знания приобрел полезные, но красная цена этому курсу – тысяч 25, не больше. К преподам вопросов не имею, ребята толковые, практики, а не типичные вузовские педагоги. Поэтому обучение вели на понятно и доступном языке, все объясняли, на тонкостях, которые не нужны специалисту типа меня, не останавливались. Программа была обширная, начали с языка Питона, а закончили уже применением машинного обучения на практике. В целом изучались алгоритмы машинного обучения, учились их классифицировать, работать с данными, подбирать модели под конкретные задачи. Сложно, но, тем не менее, интересно. Уроки велись в оффлайне, я всегда был сторонником очного формата. Тут все стандартно: лекция с презентацией, практические задачи. Все делали на ноутах с Питоном (нужен свой, но Питон, если надо, поставят или покажут как это сделать). Параллельно практиковалась работа в группах. Для удаленки использовался мессенджер Слак. Дома делал домашку. В целом я научился решать конкретные бизнес-задачи и работать с данными с помощью машинного обучения. Так что обучение прошло не зря, хоть и влетело в копеечку.
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Математика + машинное обучение
7 месяцев назад
Очень благодарен за курс и поддержку на всем его протяжении. С головой окунулся в ранее чуждый для меня мир математики, на практике столкнулся со всеми страшными вещами которых раньше чурался и смог если и не полностью победить страх перед мат. формулами, то хотя бы спокойно и вдумчиво копать вглубь и не бояться ошибаться. Вынес практические методы для анализа данных, в которых буду тренироваться еще по всей видимости долгие годы. Вообще курс изобилует материалом. Концептуально понял процентов 80-90 курса, практически осознал как применять процентов 20-30 курса. Если честно у меня до сих пор взорван мозг от объема информации, но потихоньку все устаканивается. Спасибо преподавателям, что отвечали на все мои вопросы и старались по максимуму адаптировать материал для моего уровня. Считаю оправданной каждую потраченную копейку. Планирую и в дальнейшем проходить курсы на данной платформе после того как перепройду еще несколько раз самостоятельно данный материал, практически внедрю его и на основе нового взгляда пересмотрю свое понимание машинного обучения и работу с данными.
Отзыв взят с сайта mooc.ru
Как именно считается рейтинг курсов на WeChoose
Мы находим все плохие и хорошие отзывы и проверяем их. На их основе считается рейтинг
На WeChoose.PRO присутствует 1223 курсов в разделе Математический анализ.
Мы нашли для вас курсы удаленного формата обучения в виде вебинаров и видео уроков
Из всех существующих 1223 от 114 организаций мы нашли лучшие, опираясь на данные 990 отзывов. Вы можете найти курсы по рейтингу, отзывам или цене