Математика для анализа данных
- Суть
- Изучение линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей для глубокого анализа данных в Data Science.
- На выходе
- Проверять векторы на линейную зависимость; Решать системы линейных уравнений в матричном виде; Производить разложения матриц; Вычислять производные для функций нескольких переменных; Применять методы оптимизации для минимизации функций
- Навыки
- Линейная алгебра · Математический анализ · Теория вероятностей · Матричные разложения · Методы оптимизации · Формула Байеса · Закон больших чисел
- Кому подойдёт
- Аналитики; Специалисты Data Science