Обзор курса Математика для анализа данных от Karpov Courses
Содержание
Стоимость и формат обучения
Цены и условия могут меняться. Перед оплатой проверьте их на официальной странице курса.
Курс «Математика для анализа данных» от Karpov Courses — бесплатная программа из трёх модулей: математический анализ в двух частях и линейная алгебра. Самое примечательное здесь — состав преподавателей: шесть человек, и это практически тот же пул, что ведёт платный курс «Инженер машинного обучения» за 167 000 ₽. Нерсес Багиян из Raiffeisen CIB, Алексей Кожарин, бывший бэкенд-разработчик Яндекса, Эмиль Каюмов из Яндекс Еды читают здесь то же, что и в платных программах, — просто без оплаты.
Старт в любое время: курс не привязан к потоку, достаточно зарегистрироваться на платформе. По итогам школа выдаёт сертификаты на русском и английском языках. Длительность, число уроков и объём практики на странице не указаны — это главный пробел в описании, и объём заранее оценить не получится.
Программа обучения
Модулей три. Математический анализ I ведёт Никита Табакаев, аналитик Raiffeisen CIB и бывший преподаватель математического анализа в ВШЭ. Линейная алгебра — Алексей Биршерт, аналитик Raiffeisen CIB и бывший научный сотрудник ФКН ВШЭ, вместе с Александрой Бреус, инженером машинного обучения и выпускницей курсов школы. Математический анализ II ведут Алексей Кожарин и Эмиль Каюмов.
Набор дисциплин выбран по делу: именно производные, градиенты и матричные операции лежат под всем машинным обучением. Градиентный спуск невозможно понять без производной, а работу с признаками и размерностями — без линейной алгебры. Программа не пытается заменить университетский курс, а закрывает тот минимум, который нужен для дальнейшего обучения.
Детализации по темам, урокам и числу задач внутри модулей страница не приводит. Для бесплатного курса это простительно, но планировать график заранее не получится — придётся ориентироваться уже по платформе.
Преподаватели курса
Названы шестеро. Нерсес Багиян — руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB, преподаватель машинного обучения на ФКН НИУ ВШЭ. Никита Табакаев — аналитик Raiffeisen CIB, ранее преподавал математический анализ в ВШЭ. Алексей Кожарин — старший разработчик, бывший ML-инженер Райффайзенбанка, преподавал в МФТИ.
Алексей Биршерт — аналитик Raiffeisen CIB, ранее научный сотрудник ФКН ВШЭ. Эмиль Каюмов руководит отделом машинного обучения в Яндекс Еде. Александра Бреус — инженер машинного обучения и бывшая студентка курса; её присутствие в составе показательно: человек прошёл путь от студента до преподавателя внутри школы. У большинства названных есть преподавательский опыт в вузах, и для математического курса это важнее производственного стажа.
Как проходит обучение
Формат онлайн, старт в любое время после регистрации на платформе — это отличает курс от платных программ школы, которые идут потоками с фиксированными датами. Материалы доступны в личном кабинете.
Кураторского сопровождения у бесплатных программ школы, как правило, нет: вопросы задаются в общем сообществе, где у школы 27 тысяч подписчиков в Telegram-канале и 15 тысяч в чате. Наличие или отсутствие тренажёра с задачами на странице не описано, и для математического курса это ключевой вопрос — теорию без решения задач усвоить нельзя.
Сроки, нагрузка и поддержка
Ни длительность, ни рекомендованная нагрузка на странице не указаны. Три модуля по большим математическим разделам — это обычно несколько недель размеренных занятий, но точнее сказать по описанию невозможно.
Оплата отсутствует: курс полностью бесплатный, тарифов и рассрочки нет. Соответственно, нет ни карьерной поддержки, ни статистики трудоустройства — для вводного математического курса это ожидаемо, профессию он не даёт и не обещает.
Практика и результат обучения
Число практических задач на странице не указано. Для математики это существенно: разница между курсом с задачником и курсом из одних лекций принципиальная, и выяснить её придётся уже внутри платформы.
Что реально выносится: понимание производных, градиентов, матричных операций и того, как они работают внутри алгоритмов машинного обучения. Это именно та база, отсутствие которой позже превращает обучение моделей в подбор параметров наугад. Практическая польза здесь отложенная — курс окупается не сам по себе, а на следующей ступени, когда начинается машинное обучение.
Какой документ выдают
По итогам обучения выдаются сертификаты на русском и английском языках. Условия получения на странице не уточняются — на платных программах школы это обычно порог в 50–70% баллов за задания. Для подготовительного курса документ значения почти не имеет: он нужен как основа для дальнейшего обучения, а не как строчка в резюме.
Сведения о лицензии школы
Образовательные услуги оказывает ООО «Карпов Курсы» на основании лицензии на осуществление образовательной деятельности № Л035-01298-77/00179689 от 11 апреля 2022 года. Реквизиты указаны в подвале каждой страницы сайта; ИНН и ОГРН там не публикуются.
Плюсы и минусы
Плюсы
- Курс полностью бесплатный, при этом его ведут те же преподаватели, что и платные программы школы
- Шесть названных авторов, у большинства преподавательский опыт в ВШЭ и МФТИ
- Набор дисциплин точно соответствует потребностям машинного обучения: матанализ и линейная алгебра
- Старт в любое время — не нужно ждать поток
- Сертификаты на русском и английском языках выдаются и за бесплатную программу
Минусы
- Длительность, число уроков и объём практики на странице не указаны
- Наличие задачника или тренажёра не описано — для математики это ключевой вопрос
- Детализации тем внутри трёх модулей нет
- Кураторского сопровождения у бесплатных курсов школы, как правило, не бывает
- Вместо отзывов на странице размещена реклама платных программ школы
Кому подойдёт курс
Программа рассчитана на человека, который собирается в машинное обучение и понимает, что школьной математики не хватит. Проходить её логично до платного курса, а не параллельно: разбираться с производными одновременно с градиентным спуском — верный способ застрять на обоих.
Второй сценарий — аналитик, который давно закончил вуз и хочет освежить матанализ и линейную алгебру перед переходом в более техническую роль. Третий — студент, которому нужно понятное изложение тех же дисциплин: преподаватели с опытом ВШЭ и МФТИ объясняют иначе, чем учебник.
Кому этот курс не нужен: тем, у кого за плечами технический вуз с полноценным курсом высшей математики — программа окажется повторением. И тем, кто идёт в аналитику данных, а не в машинное обучение: там достаточно статистики, которая разбирается в профильном курсе школы, а матанализ в повседневной работе аналитика почти не встречается.
Вывод: стоит ли учиться?
Курс даёт математическую базу для машинного обучения бесплатно: матанализ в двух частях и линейная алгебра от шести преподавателей, большинство из которых читали эти же дисциплины в ВШЭ и МФТИ. Для человека, который планирует идти в модели, это разумный первый шаг — и он ничего не стоит, кроме времени.
До старта стоит понимать: объём программы по странице не оценить, и наличие задач придётся проверять уже на платформе. Но при нулевой цене вопрос решается просто — зарегистрироваться и посмотреть первый модуль, тем более что курс не привязан к потоку и начать можно сегодня.
Источники
- Страница курса «Математика для анализа данных» на сайте Karpov Courses
- Сведения об образовательной организации и лицензия Karpov Courses