Основы математики для Data Science

Кому подойдёт этот курс

• Тем, кто интересуется Data Science
  Вы узнаете математические основы Machine Learning, поймёте, для чего нужна математика в машинном обучении и сделаете первый шаг к карьере в Data Science.
• Начинающим специалистам
  Вы научитесь работать со сложными математическими функциями, узнаете больше об основах Machine Learning, сможете быстро решать задачи с помощью Python и повысите свой уровень.

Чему вы научитесь

1. Понимать математические термины
   Усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику.
2. Работать с формулами и функциями
   Перестанете бояться переменных и функций и сможете с их помощью решать практические задачи.
3. Разбираться в основах машинного обучения
   Изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
4. Описывать прикладные задачи на языке математики
   Сможете сформулировать практическую задачу с помощью математических формул.
5. Автоматизировать решение задач
   Узнаете, как использовать Python для решения сложных математических задач.

Программа курса

1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
2. Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты.
3. Функции одной переменной, их свойства и графики.
4. Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции.
5. Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия.
6. Аппроксимация и работа с производными.
7. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
8. Частные производные функции нескольких переменных.
9. Векторы и матрицы. Градиент.
10. Линейная регрессия и системы линейных уравнений.
11. Разложения матриц. Собственные векторы и значения.