[OTUS] Математика для Data Science. Базовый курс (2020) [все модули]

Описание

Что даст вам этот курс

Для кого этот курс?

Для тех, кто не сталкивался ни с высшей математикой, ни с анализом данных.

Для обучения достаточно школьных знаний.

Когда в Data Science используют математику?

Во всех случаях, где фигурируют заманчивые гонорары и интересные задачи, математика — основное требование к специалистам. Именно умение применять эти знания на практике — тот экспресс, который позволит быстро перерасти джуниорские позиции и подняться на уровень Middle с средней зарплатой 190 тыс. рублей (согласно данным из открытых источников на май 2020).

Математический анализ необходим при калибровке модели: чтобы построить аппарат оптимизации, для максимизации правдоподобия или минимизации ошибок.

Линейная алгебра нужна в работе с многомерными пространствами, чтобы преобразовывать данные одним ходом, а не значение за значением.

Математическая статистика применяется для работы с моделями линейных регрессий. Она помогает правильно выбрать распределение и установить зависимость между переменными.

Вы освоите основные разделы высшей математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.

Продолжительность: 62:52:47

Качество видео: PCRec

Видео: AVC/H.264, 1280×800-1920×1080, ~64-1026 Kbps

Аудио: AAC, 1 ch, 51-53 Kbps