Основи математичного аналізу

Похідні

Що таке похідні та як їх знаходити
Як обчислювати похідні основних функцій

Інтеграли

Вступ до інтегральних обчилень

Максимуми та мінімуми

Вступ до локальних максимумів і мінімумів
Як знаходити максимуми та мінімуми за допомогою похідних

Диференціальні рівняння

Вступ до диференціальних рівнянь

Лінійна алгебра

Довідник

Комплексний посібник з лінійної алгебри для початківців у Data Science

Власні вектори та власні значення

Легке для сприйняття візуальне пояснення власних векторів та власних значень
Розгорнуте пояснення власних векторів та власних значень від викладачів MIT

Квадратичні форми

Як виразити квадратичну форму за допомогою матриці

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

Візуалізований вступ до основ теорії ймовірності
Основні поняття теорії ймовірності у семи невеликих відео
Пояснення теорії ймовірності з прикладами з життя від Crash Course
Викладачі Гарварда розтлумачують теорію ймовірності

Висновок Баєса

Знайомство з Баєсовими методами та ймовірнісним програмуванням, де на першому місці обчислення і розуміння, а математика — на другому. Все на чистій Python.
Пояснення теореми Баєса, яку вважають найважливішою у теорії ймовірності.
Вступ до теореми Баєса для машинного навчання.

Статистика

Основні поняття

Вступ до статистики для Data Science
Восьмигодинний курс, який охоплює основи статистики, знайомить з різними методами збору, впорядкування, узагальнення та інтерпретації даних

Перевірка гіпотез

Вступ до перевірки статистичних гіпотез
Покроковий посібник зі статистики, який навчить як здійснити перевірку гіпотез у статистиці
Як написати нульову і альтернативну гіпотезу, як частину перевірки гіпотез в статистиці
Відео-урок, який розтлумачує як розрахувати P-значення у перевірці гіпотез

Оцінка найбільшої вірогідності

Короткий вступ до оцінки найбільшої вірогідності у машинному навчанні

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

Базові поняття структур даних і алгоритмів

Алгоритми сортування

Вступ до методів сортування в структурах даних

Складність алгоритмів

Частина курсу з алгоритмів та структур даних, присвячена нотації О-велике

Основи Python/SQL

Середовище Python

Інструкція з налаштування віртуального середовища

Вступ до Python та стеку Data Science

Прискорений курс мови програмування Python та її застосування для наукових обчислень

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.