Proglib
Библиотека программиста - ваш источник образовательного контента в IT-сфере. Мы публикуем обзоры книг, видеолекции и видеоуроки, дайджесты и образовательные статьи, которые помогут вам улучшить процесс познания в разработке.
Базовая математика для Data Science
Продолжительность
34 ч 42 мин
Категория
Обработка и анализ данных
Количество уроков
17 Видео
Дата добавления
20 мар. 2023 г., 21:40
Язык
Русский
Этот курс - эффективный способ в сжатые сроки вспомнить школьную математику или восполнить необходимые знания для работы в Data Science или программировании.
Кому подходит курс?
Начинающим специалистам Data Science
Поможет вспомнить школьную математику в короткие сроки, необходимую для освоения новой профессии и начала карьеры в Data Science
Начинающим программистам
Даст базу для начала или более углубленного изучения языков программирования
Посмотреть больше
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
-
Урок 1. 00:09:2701.1.1 Введение
-
Урок 2. 00:13:4001.2.1 Множества и подмножества. Определение
-
Урок 3. 00:28:1901.2.3 Задание множеств
-
Урок 4. 00:28:4901.2.4 Операции над множествами
-
Урок 5. 00:13:2401.3.1 Числовая последовательность
-
Урок 6. 00:15:3501.3.3 Задание последовательности
-
Урок 7. 00:18:3501.3.6 Арифметическая прогрессия
-
Урок 8. 03:44:0002.1 Геометрическая прогрессия
-
Урок 9. 01:50:3203.1 Начало теории вероятностей
-
Урок 10. 02:08:0704.1 Рациональные уравнения. Алгебраические упавнения
-
Урок 11. 01:55:2905.1 Иррациональные уравнения. Системы уравнений
-
Урок 12. 01:52:0206.1 Неравенства
-
Урок 13. 04:07:3907.1 Видеолекция
-
Урок 14. 03:55:0708.1 Видеолекция
-
Урок 15. 05:15:429.1 Видеолекция
-
Урок 16. 04:27:3210.1 Видеолекция
-
Урок 17. 03:18:2111. Исследование функций. Интреграл
Автор - Proglib
Категории
Комментарии
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Другие материалы в этой категории
МФТИ
10 дек. 2020 г., 20:38
Математика для анализа данных. Часть (1-2)
Математика для анализа данных
Книга природы написана на языке математики. То же самое можно сказать и про науку о данных. На курсе "Математика для Data Science" мы научим вас высшей математике ровно в том объёме, который необходим для входа в профессию Data Scientist. Занятия ведут преподаватели математики Московского физико-технического института, имеющие опыт работы в Data Science-подразделениях Яндекса и Сбербанка.
udemy
22 нояб. 2020 г., 13:13
Освой статистику и машинное обучение: Интуиция, Математика, Код
Master statistics & machine learning: intuition, math, code
Статистика и вероятности контролируют вашу жизнь. Я имею в виду не только то, что алгоритм YouTube рекомендует вам посмотреть дальше, и я не имею в виду только шанс встретить свою будущую вторую половинку в классе или в баре. Человеческое поведение, одноклеточные организмы, землетрясения, фондовый рынок, выпадет ли снег в первую неделю декабря и множество других явлений являются вероятностными и статистическими. Даже сама природа самой фундамента
netology
10 мая 2020 г., 12:35
Математика для анализа данных
Поможем специалистам по Data Science освоить математические концепции: видеть взаимосвязь в массивах данных и делать точные прогнозы.
Proglib
20 мар. 2023 г., 21:50
Математика для Data Science
Вы научитесь решать задачи, которые дают на собеседованиях в компании размера FAANG, Snapchat, Amazon. Курс также идеально подходит к поступлению в Школу анализа данных от Яндекс. Программа разработана преподавателями ВМК МГУ, одного из лучших математических факультетов страны.
Яндекс.Практикум
13 февр. 2025 г., 22:21
Курс «Математика для анализа данных»
Математика для анализа данных
Курс «Математика для анализа данных» от Яндекс Практикума создан для тех, кто хочет углубить свои знания в аналитике и сфере Data Science. Программа курса охватывает основные разделы математики, необходимые для работы в этих областях, такие как линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей и статистика. Обучение организовано так, чтобы студенты могли изучать материалы в удобном для себя темпе, без жестких дедлайнов и расписания. Ка
https://www.youtube.com/watch?v=KIyp6YtoHMM
https://www.youtube.com/watch?v=s0As4waawqA
https://www.youtube.com/watch?v=oolOqpFGBwc