Очно или онлайн

Математика для Data Science. 3 часть. Методы оптимизации и алгоритмы анализа данных

Name: Математика для Data Science. 3 часть. Методы оптимизации и алгоритмы анализа данных
Price: 38650 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.0 (2 reviews)
Author: Сергей Кукушкин

Учебный Центр «Специалист» ★ 4,0 · 2 отзыва

Третья часть программы по математике для Data Science, посвящённая методам оптимизации и алгоритмам анализа данных. Курс рассчитан на начинающих специалистов в Data Science и даёт знания, которые можно применять для старта в этой области.

Объём: 40 ак. ч. аудиторной нагрузки + 40 ак. ч. самостоятельной работы
Формат: Очно или онлайн
Ближайший старт: 9 ноября

Чему вы научитесь

Применять методы оптимизации для задач Data Science
Решать задачи условной и безусловной оптимизации
Использовать градиентный спуск и его стохастические варианты
Строить модели линейной и логистической регрессии
Применять масштабирование признаков и L1/L2-регуляризацию
Строить деревья решений и случайный лес
Использовать градиентный бустинг
Разбирать алгоритм обратного распространения ошибки
Выполнять итоговый проект в Jupyter Notebook

Программа курса

3 модуля · 40 ак. ч. аудиторной нагрузки + 40 ак. ч. самостоятельной работы

1Методы оптимизации16 ак.ч
- Основные понятия, определения, предмет
- Непрерывность, гладкость и сходимость ЦФ. Дискретные ЦФ
- Условная и безусловная оптимизация
- Методы однокритериальной оптимизации
- Постановка задачи многокритериальной оптимизации
- Методы многокритериальной оптимизации
- Градиентный спуск
- Стохастические методы оптимизации
2Алгоритмы анализа данных16 ак.ч
- Алгоритм линейной регрессии. Градиентный спуск
- Масштабирование признаков. L1- и L2-регуляризация. Стохастический градиентный спуск
- Логистическая регрессия
- Алгоритм построения дерева решений. Случайный лес
- Градиентный бустинг
- Разбор алгоритма обратного распространения ошибки
3Итоговая работа8 ак.ч
- Применение изученных разделов методов оптимизации и алгоритмов анализа данных на общем примере (Jupyter Notebook). Проект.

Преподаватели: Шиховцов Вадим Викторович

Кому подойдёт курс

Начинающие специалисты в области Data Science

Курс даёт базовые знания по оптимизации и алгоритмам анализа данных для старта в профессии.

Подготовка: Успешное окончание курса «Математика для Data Science. 2 часть. Теория вероятностей и математическая статистика» или эквивалентная подготовка; успешное окончание курса «Программирование на Python. Уровень 4. Анализ и визуализация данных: Pandas, Numpy, Matplotlib» или эквивалентная подготовка.

Как проходит обучение

Формат: очно или онлайн
Расписание: ежедневно 18:30–21:30
Объём: 40 ак. ч. аудиторной нагрузки + 40 ак. ч. самостоятельной работы
Практика: предусмотрены практические занятия и итоговый проект в Jupyter Notebook

Бонусы: 40 ак. ч. бесплатной самостоятельной практики в компьютерных классах Центра по предварительному согласованию

Стоимость обучения

Для частных лиц 38 650 ₽

Для организаций41 390 ₽

Сравнение с рубрикой «IT и программирование» (1504 курсов с ценой): медиана — 44 000 ₽, большинство программ — от 5 000 ₽ до 148 400 ₽. Этот курс дешевле медианы на 12%.

5 000 ₽148 400 ₽

Смотреть курсы рубрики подешевле →

Цены — по данным сайта школы на 24 октября 2026. Перед оплатой уточните актуальную стоимость и скидки у школы.

Плюсы и минусы

Оценка редакции Курсографа по фактам со страницы курса.

Сильные стороны

Программа охватывает и теорию оптимизации, и практические алгоритмы анализа данных
Есть итоговый проект в Jupyter Notebook
Предусмотрено 40 ак. ч. бесплатной самостоятельной практики в компьютерных классах
Доступны очный и онлайн-форматы

На что обратить внимание

Требуется предварительное окончание двух курсов или эквивалентная подготовка
Занятия проходят ежедневно вечером, что подходит не всем
Стоимость для организаций выше, чем для частных лиц

Преподаватели курса

Шиховцов Вадим Викторович Преподаватель · опыт 20 лет

Отзывы о школе Учебный Центр «Специалист»

Василий ★★★★☆ 30 июня 2025

Прекрасная школа обучения, которая успешно работает в различных направлениях. Все процессы отточены до мелочей. Можно обучаться по технике — трактора, крана, экскаватора и многим другим специальностям.

Алексей ★★★★★ 30 июня 2025

Обучение на категорию А2 прошло отличным образом. Учебные помещения уютные, преподаватели внимательные и компетентные, техника для практики есть. Экзамены сдавали два инспектора: один проверял теорию в классе, другой — водителя на площадке. Всё было организовано на высшем уровне,…

Все 2 отзыва о школе →

Учились здесь? Оставьте отзыв

Частые вопросы о курсе

Какие требования к подготовке?

Нужно успешно окончить курс «Математика для Data Science. 2 часть. Теория вероятностей и математическая статистика» и курс «Программирование на Python. Уровень 4. Анализ и визуализация данных: Pandas, Numpy, Matplotlib» или иметь эквивалентную подготовку.

Сколько длится курс?

Аудиторная нагрузка составляет 40 ак. ч., плюс предусмотрено 40 ак. ч. самостоятельной работы.

В каком формате проходят занятия?

Можно учиться очно или онлайн. Занятия идут ежедневно с 18:30 до 21:30.

Сколько стоит обучение?

Для частных лиц — 38 650 ₽, для организаций — 41 390 ₽. Стоимость не облагается НДС.

Когда ближайшая группа?

Ближайшая дата начала — 09.11.2026.

Кто преподаватель?

Занятия ведёт Шиховцов Вадим Викторович.