👨‍💻DEV [Михаил Миронов, Екатерина Минеева] [stepik academy] Математика для Data Science (2021)

[Odyvanchik]

[Михаил Миронов, Екатерина Минеева] [stepik academy] Математика для Data Science (2021)

Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно.

Тариф «Перельман»

Математика для DS - программа из 3-х курсов, которая поможет:

1. Разобраться в теории

Вы любите доходить до самой сути всего, что делаете. Вам интересно, что стоит за теми алгоритмами, которые вы применяете.

2. Подготовиться к собеседованию

Вы хотите работать в сфере Data Science и боитесь каверзных вопросов на собеседованиях? Не зря боитесь.

3. Читать научные статьи

Статьи по Data Science часто несложные по сути – но без определенной математической базы их сложно читать.

4. Полюбить математику

Мы любим математику и хотим показать вам, как она красива.

Содержание:

Блок 1 - Математический анализ

Модуль 1 - Одномерный математический анализ

* Зачем в машинном обучении нужен математический анализ

* Множества и функции

* Пределы последовательностей

* Пределы функций и непрерывные функции

* Производные

* Одномерный градиентный спуск

Модуль 2 - Многомерный математический анализ

* R^n: расстояния и векторы

* Дифференциал и частные производные

* Производная по направлению и градиент

* Градиентный спуск

* Модификации градиентного спуска (Momentum, RMSProp, Adam)

Блок 2 - Линейная алгебра

Модуль 1 - Линейная алгебра

* Векторные пространства и линейные отображения

* Матрицы

* Нейронные сети

* Подпространства, базис, размерность

* Ранг матрицы и метод Гаусса

Модуль 2 - Линейная алгебра продолжение

* Определитель, обратные матрицы, замена базиса

* Скалярное произведение, углы, расстояния

* Ортогональные матрицы

* Матричные разложения

* Собственные векторы и SVD

* Backpropagation

Блок 3 - Теория вероятностей

Модуль 1 - Дискретная теория вероятностей

* Вероятностное пространство, события, исходы

* Равновероятные исходы

* Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса

* Перестановки и биномиальные коэффициенты

* Дискретная случайная величина, распределение, математическое ожидание, дисперсия

* Ряды и счётное пространство исходов

Модуль 2 - Непрерывная теория вероятностей

* Интеграл и непрерывное пространство исходов.

* Непрерывная случайная величина, распределение, плотность распределения, математическое ожидание, дисперсия

* Закон больших чисел

* Центральная предельная теорема

* Основы статистики: статистические тесты



—————————————————————————

🔗 Продажник:

📥 СКАЧАТЬ КУРС:

Для просмотра содержимого вам необходимо Войти или Зарегистрироваться.

🔐 Хотите получить доступ?

Чтобы увидеть скрытые ссылки и ставить лайки, активируйте VIP-статус.

💎 ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП Наш Telegram канал