Начинающим аналитикам
Чтобы закрыть пробелы в статистике, понимать контекст применения статистических тестов и освоить методы визуализации больших данных
Начинающим Data Scientist
Чтобы разобраться, что «под капотом» у знакомых инструментов, и с лёгкостью осваивать новые
Тем, кто готовится к собеседованиям в IT
Чтобы подтянуть знания и быть готовым к любым вопросам, даже если со школы не вспоминали математику
Выпускникам и студентам курсов по анализу данных
Чтобы укрепить навыки и претендовать на вакансии, где ценят хорошее знание математики
Решать задачи по анализу данных с помощью линейной алгебры
Применять математический анализ для работы с данными
Строить вероятностные модели и проверять гипотезы
Использовать статистические оценки и метод главных компонент
Решать задачи в Python, уверенно проходить математическую часть собеседования на Data Scientist
89%
выпускников Практикума PRO получают повышение и растут в доходах
По данным нашего опроса 2025 года
Инструменты и методы, которые вы освоите
Введение в математику для анализа данных
Скидка за прохождение
Поймёте, какие разделы математики нужны для понимания инструментов анализа данных и Data Science
Скидка за прохождение
Линейная алгебра
Функции и их свойства
Математический анализ
Приложения линейной алгебры в анализе данных
Теория вероятностей и основы статистики
Статистические методы
Симуляция математической секции собеседования
Покажем, как абстрактные формулы связаны с анализом
данных, и разберём типовые задачи из собеседований.
Теория доступна с компьютера и в приложении,
а Практикум ИИ сделает краткий пересказ и объяснит
непонятное другими словами.
Онлайн-встречи проходят каждую неделю. Разберёте
сложные темы и зададите свои вопросы.
Чтобы навык закрепился, каждую тему завершаем
практикой. Например, показываем, как решать
математические задачи на Python.
Разработали программу курса
Это профессионалы с многолетним опытом
Диана Миронидис
Преподаватель математики в ВШЭ
Преподаёт математику с 2007 года.
Автор и методист математических курсов Яндекс Практикума.
Преподаватель матанализа, теории вероятностей и адаптационного курса по высшей математике в ВШЭ.
Павел Кройчук
Senior ML-инженер в Авито
Занимается разработкой ML-системы для платформы на 60+ млн пользователей. Специализируется на NLP/LLM, рекомендательных системах и revenue optimization.
Оцените содержание модулей и решите, насколько программа соответствует вашему уровню и задачам: