Линейная алгебра

• Пройдите курс Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra, чтобы познакомиться с понятиями векторов и матриц и упростить решение задач линейной алгебры и применение этих принципов в машинном обучении.
• Осваивайте базовый математический инструментарий, необходимый для машинного обучения, на курсе Linear Algebra for Machine Learning and Data Science.
• Углубляйтесь в суть линейной алгебры без лишних доказательств и понятий, которые могут никогда вам не понадобиться, на курсе Essential Linear Algebra for Data Science.
• Просмотрите видеокурс по основам линейной алгебры, который прекрасно визуализирует базовые понятия в коротких видео.

Многомерный математический анализ

• Просмотрите курс Calculus for Machine Learning and Data Science, чтобы освоить многомерный математический анализ, необходимый для многих типичных методов машинного обучения.
• Узнайте больше про эту тему на курсе Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus.
• Изучайте основы математического анализа с видеокурсом Essence of Calculus.

Теория вероятностей и статистика

• Начните с курса Probability & Statistics for Machine Learning and Data Science, чтобы получить всестороннее понимание математики, которая лежит в основе распространенных алгоритмов и методов анализа данных.
• Узнайте больше о теории вероятностей на курсе Probability Theory: Foundation for Data Science, чтобы лучше понять ее базовые принципы и связь со статистикой и наукой о данных.
• Расширьте свои знания и подготовьтесь к изучению более сложных тем по статистическому анализу и машинному обучению с курсом Стэнфордского университета Introduction to Statistics.
• Изучайте основы теории вероятностей в формате коротких видео.

Эти ресурсы помогут сделать изучение Data Science эффективным и увлекательным. Если вы действительно хотите окунуться в удивительный мир данных, ознакомьтесь с нашими программами по Data Science и присоединяйтесь к нам, чтобы углубить свои знания и приобрести практический опыт.