Основы математического анализа

Производные

• Что такое производные и как их находить
• Как вычислять производные основных функций

Интегралы

• Введение в интегральные вычисления

Максимумы и минимумы

• Введение в локальные максимумы и минимумы
• Как находить максимумы и минимумы с помощью производных

Дифференциальные уравнения

• Введение в дифференциальные уравнения

Линейная алгебра

Справочник

• Полное руководство по линейной алгебре для начинающих специалистов Data Science

Собственные векторы и собственные числа

• Легкое для восприятия визуальное объяснение собственных векторов и чисел
• Продвинутое объяснение собственных векторов и чисел от преподавателй MIT

Квадратичные формы

• Как выразить квадратичную форму с помощью матрицы

Математика для машинного обучения: линейная алгебра

Общий курс линейной алгебры, охватывающий такие темы, как векторы и матрицы, собственные числа и векторы, а также их применение в работе с наборами данных. Курс нацелен на то, чтобы помочь учащимся лучше понять концепции линейной алгебры и как их использовать в машинном обучении.

Основы теории вероятности

Теория вероятности

• Визуализированное введение в основы теории вероятности
• Основные понятия теории вероятности в семи небольших видео
• Объяснение теории вероятности на примерах из жизни от Crash Course
• Преподаватели Гарварда объясняют теорию вероятности

Байесовский вывод

• Знакомство с Байесовскими методами и вероятностным программированием, где на первом месте вычисления и понимание, а математика — на втором. Все на чистом Python.
• Объяснение теоремы Байеса, которая считается самой важной в теории вероятности.
• Введение в теорему Байеса для машинного обучения.

Статистика

Основные понятия

• Введение в статистику для Data Science
• Восьмичасовой курс, который охватывает основы статистики, знакомит с различными методами сбора, организации, обобщения и интерпретации данных

Проверка гипотез

• Введение в проверку статистических гипотез
• Пошаговое руководство по статистике, которое покажет, как выполнять проверку гипотез в статистике
• Как написать нулевую и альтернативную гипотезу, как часть проверки гипотез в статистике
• Видео-урок, который объясняет, как рассчитать P-значение в проверке гипотез

Оценка максимального правдоподобия

• Краткое введение в оценку максимального правдоподобия в машинном обучении

Теория оптимизации

Оптимизация в Data Science

Оптимизация — это один из столпов Data Science, поэтому специалисты этой сферы должны разбираться в ней досконально. Познакомиться с основами оптимизации можно здесь.

Алгоритмы и структуры данных

Структуры данных

• Базовые понятия структур данных и алгоритмов

Алгоритмы сортировки

• Введение в методы сортировки в структурах данных

Сложность алгоритмов

• Часть курса по алгоритмам и структурам данных, посвященная нотации О

Основы Python/SQL

Среда Python

• Инструкция по настройке виртуальной среды

Введение в Python и стек Data Science

• Ускоренный курс по языку программированию Python и его применению в научных вычислениях

Основы SQL

• Введение в SQL
• Продвинутые SQL запросы
• Разделение данных на связанные таблицы



Данный список — стартовый набор, чтобы начать свой путь в сфере Data Science. Если вас привлекает эта специальность и вы хотите погрузиться в увлекательный мир данных, ознакомьтесь с расписанием образовательных программ по направлению Data Science в EPAM и присоединяйтесь к нам, чтобы расширить свои знания и обогатить их практическим опытом.