Чтобы увидеть в больших объёмах данных закономерности, аналитик опирается на линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятности. Если специалист не разбирается в этих направлениях — гипотезы и выводы будут неточными. Это как запустить ракету в космос, не зная траекторию полёта.

Мы создали вводный курс в математику, чтобы вы начали исследовать данные с важным бэкграундом для Data Science и выбирали алгоритмы, которые будут решать поставленную задачу.

Результат обучения
- Проверять векторы на линейную зависимость.
- Решать системы линейных уравнений в матричной форме.
- Вычислять собственные векторы и числа для матрицы.
- Производить матричные разложения.
- Вычислять производную функции нескольких аргументов.
- Использовать различные методы оптимизации для поиска локального минимума функции.
- Вычислять математическое ожидание и дисперсию дискретной случайной величины.
- Использовать формулу Байеса для вычисления апостериорной вероятности.
- Использовать закон больших чисел для оценки математического ожидания.

Информация о видео
Название: Математика для анализа данных
Автор: Коллектив
Год выхода: 2020
Жанр: Видеокурс
Язык: Русский
Выпущено: Россия
Продолжительность: ~9 часов

Файл
Формат: MP4, pdf
Видео: AVC, 1280x720, ~186 Kbps
Аудио: AAC, 128 Kbps, 48.0 KHz
Размер файла: 2 Gb