Перейти к содержимому













Фотография
Скачать

[OTUS] Математика для Data Science. Базовый курс. Часть 1 и 2



  • Авторизуйтесь для ответа в теме
В этой теме нет ответов

#1 Off   НЛО

НЛО

    Запись опубликована анонимно ✔

  • Анонимный сливапер
  • Сообщений: 9 806
    • Онлайн: 1ч 33м 1с
  • Регистрация: 04.06.2018
  • Заработано: 1 руб.
Репутация: -496

Награды: 40

  
  
  
  
  
  
  
  

Отправлено 14 Февраль 2020 - 07:18

Название: Математика для Data Science. Базовый курс. Часть 1 и 2

Автор: OTUS


Что даст вам этот курс
 
 Вы освоите основные разделы высшей математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.
 
Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.
 
Зачем учить математику?
Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Средняя зарплата специалистов Data Science в России вдвое выше, чем у специалистов других IT-направлений — 190 тыс. руб. Основная сложность профессии — высокие требования к знаниям высшей математики. Уверенное владение математическим аппаратом позволяет повысить уровень компетенций и вырасти в профессиональном плане.
 
 
Программа обучения  
 
 
1 Математический анализ
 
•Введение
•Теория пределов
•Теория пределов.Часть II
•Непрерывность и Дифференцируемость функции
•Первая производная
•Вторая производная
•Оптимизация функции (одной переменной)
•Теория Рядов
•Теория Рядов. Часть II
•Формула Тейлора
•Неопределенное интегрирование
•Определенное интегрирование
•Несобственные интегралы
•Функции 2-хпеременных
 
2 Линейная алгебра
 
•Матрицы и элементарные операции
•Линейная зависимость
•Определитель
•Обратная матрица
•СЛАУ
•Векторная алгебра
•Диагонализация матрицы
•Диагонализация матрицы
•MidTerm
 
3 Теория Вероятностей
 
•Случайные события
•Случайные величины
•Основные законы распределения
•Основные законы распределения.Часть II
•Условные распределения
•Точечные оценки и их свойства
•Выборочные характеристики. Интервальные оценки
•Проверка гипотез
•Проверка гипотез. Часть II
•Регрессии
•Регрессии.Часть II
 

Anonymous poster hash: 8ef67...f7f


Скрытый контент:

  Для просмотра необходимо войти или зарегистрироваться


Скачать:

Скрытый контент:

  Для просмотра содержимого необходимо 100 очков репутации (100 осталось)
                          Или
  Купить доступ и получить доступ ко всему контенту сайта навсегда



🔔 Подпишись на наш канал telegram @slivup_live и бота @slivupbot, что бы следить за крутыми новинками форума

  • 6



Похожие темы Collapse

Количество пользователей, читающих эту тему: 0

0 пользователей, 0 гостей, 0 анонимных



×

Зарегистрируйся моментально!