Математика для анализа данных

Курс «Математика для науки о данных» предназначен для слушателей нематематических факультетов, начинающих свой путь в изучении data science, машинного обучения и искусственного интеллекта. Курс содержит подробное изложение основных математических и технических концепций, используемых в data science и ИИ, начиная от простейших понятий линейной алгебры и математического анализа и заканчивая основными принципами работы компьютеров и других вычислительных устройств. Курс содержит полный спектр базовых понятий и утверждений, как из области классической математики, так и из computer science, необходимых для полноценной эффективной работы с данными.

Курс состоит из 12 лекций, разделенных на тематические блоки: математический анализ, линейная алгебра, основы теории вероятностей, основы математической статистики и основы компьютерных наук. Каждый из блоков представляет из себя мини-курс, посвященный одному из важных математических или технических аспектов науки о данных. Каждая лекция содержит примеры практических задач, а также примеры использования инструментов популярных библиотек Python для работы с изученными объектами.

Помимо этого, после каждого занятия студентам предлагаются домашние работы для дополнительной отработки умений и навыков, полученных на лекциях. Домашние работы представляют из себя тестовые задания, в которые иногда включены задания, требующие написания программы на Python.

МАТЕРИАЛЫ:

Лекция 1: https://colab.research.google....

Лекция 2: https://colab.research.google....

Лекция 3: https://colab.research.google....

Лекция 4: https://colab.research.google....

Лекция 5: https://colab.research.google....

Лекция 6: https://colab.research.google....

Лекция 7: https://colab.research.google.com/drive/1jB_4w6nEMJLPzf0Fetz3Q9BIzWilewR-

Лекция 8: https://colab.research.google....

Лекция 9: https://colab.research.google....

Лекция 10: https://colab.research.google....

Лекция 11: https://colab.research.google....

Лекция 12: https://colab.research.google....