Математический анализ курсы

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Школы

Компания основана в 2015 году. Мы собрали и проверили более 112 отзывов об онлайн курсах Laba.
Курсы Школа Стоимость Длительность Ссылка на курс
HR-менеджер 2.0 Laba
4.5/5
4 отзыва
от 0₽ 30 дней Курс на Laba
Проджект-менеджмент в IT Laba
4.2/5
4 отзыва
от 0₽ 30 дней Курс на Laba
Магия PowerPoint Laba
4.8/5
4 отзыва
от 0₽ Обучение в свободном режиме Курс на Laba
Курсы Школа Стоимость Длительность Ссылка на курс
Леттеринг на iPad2 Lettering School от 6 379₽ Обучение в свободном режиме Курс на Lettering School
Малышка на миллион Lettering School от 4 990₽ Обучение в свободном режиме Курс на Lettering School
Интенсив по логотипам Lettering School от 5 000₽ Обучение в свободном режиме Курс на Lettering School
Курс по композиции Lettering School от 5 490₽ Обучение в свободном режиме Курс на Lettering School
Леттеринг на iPad Lettering School от 9 500₽ Обучение в свободном режиме Курс на Lettering School
Компания основана в 2010 году.
Курсы Школа Стоимость Длительность Ссылка на курс
Векторная графика Школа CGTarian от 17 795₽ 120 дней Курс на Школа CGTarian

Новые отзывы

Математика для Data Science. Базовый курс
1 год 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
1 год 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
1 год 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
1 год 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 1488 курсов в разделе Математический анализ.
Мы нашли для вас курсы удаленного формата обучения в виде вебинаров и видео уроков
Из всех существующих 1488 от 114 организаций мы нашли лучшие, опираясь на данные 888 отзывов. Вы можете найти курсы по рейтингу, отзывам или цене