Анализ данных и машинное обучение сильно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понять, как устроены методы анализа данных. Задача этого курса – сформировать такой фундамент. Мы обойдемся без сложных формул и доказательств, сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов.

Для успешного применения методов анализа данных нужно уметь программировать. Фактическим стандартом для этого в наши дни является язык Python. В данном курсе мы предлагаем познакомиться с его синтаксисом, а также научиться работать с его основными библиотеками, полезными для анализа данных: NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas.

Программа курса

• Введение
• Библиотеки Python и линейная алгебра
• Оптимизация и матричные разложения
• Случайность

Всего в курсе:

• 11 видео (всего 59 мин.),
• 7 материалов для самостоятельного изучения,
• 7 тестов