Главная » 2020 » Май » 12 » Математика для анализа данных (2020) PCRec
Математика для анализа данных (2020) PCRec
18:16
Чтобы увидеть в больших объёмах данных закономерности, аналитик опирается на линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятности. Если специалист не разбирается в этих направлениях — гипотезы и выводы будут неточными. Это как запустить ракету в космос, не зная траекторию полёта.
Мы создали вводный курс в математику, чтобы вы начали исследовать данные с важным бэкграундом для Data Science и выбирали алгоритмы, которые будут решать поставленную задачу.
Результат обучения - Проверять векторы на линейную зависимость. - Решать системы линейных уравнений в матричной форме. - Вычислять собственные векторы и числа для матрицы. - Производить матричные разложения. - Вычислять производную функции нескольких аргументов. - Использовать различные методы оптимизации для поиска локального минимума функции. - Вычислять математическое ожидание и дисперсию дискретной случайной величины. - Использовать формулу Байеса для вычисления апостериорной вероятности. - Использовать закон больших чисел для оценки математического ожидания.
Информация о видео Название: Математика для анализа данных Автор: Коллектив Год выхода: 2020 Жанр: Видеокурс Язык: Русский Выпущено: Россия Продолжительность: ~9 часов
Файл Формат: MP4, pdf Видео: AVC, 1280x720, ~186 Kbps Аудио: AAC, 128 Kbps, 48.0 KHz Размер файла: 2 Gb
Скачать Математика для анализа данных (2020) Видеокурс
