article-spots
article-carousel-spots
programs
Матеріали
Математика для Data Science: матеріали для самопідготовки
23 січ

Дані називають "новою нафтою" або "новим золотом" недарма. Вони допомагають підприємствам зростати і процвітати, передбачати тенденції, виявляти можливості та випереджати конкурентів, надаючи інформацію про поведінку споживачів чи ринкові умови до того, як вони відбудуться в реальності. Ось чому високо цінуються фахівці, здатні перетворити абстрактну інформацію на бізнес-інсайти.

Якщо вам цікаво спробувати себе у сфері Data Science, почніть із матеріалів, рекомендованих фахівцями EPAM.


Основи математичного аналізу

Похідні

Інтеграли

Максимуми та мінімуми

Диференціальні рівняння

Лінійна алгебра

Довідник

Власні вектори та власні значення

Квадратичні форми

Математика для машинного навчання: лінійна алгебра

Ґрунтовний курс лінійної алгебри, який охоплює такі теми, як вектори та матриці, власні значення та вектори, а також їх застосування в роботі з наборами даних. Курс має на меті допомогти студентам краще зрозуміти концепції лінійної алгебри, а також як їх використовувати у машинному навчанні.

Основи теорії ймовірності

Теорія ймовірності

Висновок Баєса

Статистика

Основні поняття

Перевірка гіпотез

Оцінка найбільшої вірогідності



Теорія оптимізації

Оптимізація у Data Science

Оптимізація — це наріжний камінь Data Science, тому фахівці у цій галузі мають розумітися на ній досконало. Познайомитися з основами оптимізації можна тут.


Алгоритми та структури даних

Структури даних

Алгоритми сортування

Складність алгоритмів

Основи Python/SQL

Середовище Python

Вступ до Python та стеку Data Science

Основи SQL


Дані посилання — це стартовий набір, щоб розпочати свою подорож у галузі Data Science. Якщо вас приваблює ця спеціальність і ви бажаєте поринути у захопливий світ даних, перегляньте розклад освітніх програм за напрямом Data Science в EPAM та приєднуйтеся до нас, щоб розширити свої знання та збагатити їх практичним досвідом.