article-spots
article-carousel-spots
programs
Матеріали
Data Science: матеріали для самопідготовки для просунутого рівня
11 вер 2023

У першій частині добірки матеріалів для самопідготовки з Data Science, ми зібрали найнеобхідніші ресурси, які допоможуть вмотивованим новачкам краще зрозуміти основи математичного аналізу, алгоритмів, статистики, SQL та інші ключові концепції з царини Data Science. А зараз ми ділимося додатковими матеріалами для тих, хто готовий перейти на наступний рівень і глибше зануритися в науку про дані.

Як завжди, для зручності всі джерела упорядковано за темами.

Тож, уперед! 

Лінійна алгебра

Числення багатьох змінних

Теорія ймовірностей і статистика

  • Розпочніть із курсу Probability & Statistics for Machine Learning and Data Science, щоб набути всебічного розуміння математики, що лежить в основі розповсюджених алгоритмів та методів аналізу даних.
  • Довідайтесь більше про теорію ймовірностей на курсі Probability Theory: Foundation for Data Science, щоб краще зрозуміти її базові принципи і зв’язок зі статистикою та наукою про дані.
  • Поглиблюйте свої знання і підготуйтеся до вивчення складніших тем зі статистичного мислення і машинного навчання з курсом Стенфордського університету Introduction to Statistics.
  • Вивчайте основи теорії ймовірностей у форматі коротких відео.

Ці ресурси допоможуть зробити вивчення Data Science ефективним і захопливим. Якщо ви дійсно прагнете зануритися в дивовижний світ даних, перегляньте наші програми з Data Science та приєднуйтесь до нас, щоб поглибити свої знання та набути практичного досвіду.