Математика для анализа данных. Часть 2
- Суть
- Математическая база для входа в Data Science и понимания моделей машинного обучения
- На выходе
- Применять теорию множеств для формализации математических идей; Проводить дифференцирование и интегрирование функций; Выполнять операции над векторами и матрицами; Вычислять математическое ожидание и дисперсию; Формулировать и проверять статистические гипотезы
- Навыки
- Теория множеств · Комбинаторика · Дифференциальное исчисление · Интегральное исчисление · Линейная алгебра · Теория вероятностей · Статистический анализ · Корреляционный анализ
- Кому подойдёт
- Те, кто планирует развиваться в Data Science