Математика Дата саентиста

📚 Практическое введение в решение дифференциальных уравнений в Python Автор: Н. М. Ершов Книга @data_math

🖥 Правила лимитов. @data_math

🪄 Бесплатное введение в линейную алгебру для машинного обучения с помощью Python. Очень конкретное описание того, что вам нужно для обучения. Ничего лишнего. Одно из лучших руководств, которое вы найдете в Интернете. https://pabloinsente.github.io/intro-linear-algebra @data_math

🖥Хороший визуальный Гайд по NumPy Это подробное руководство поможет уложить в голове матричные операции. 📌 полное руководство на сайте @data_math

Новый инструмент для тех, кто любит собирать и анализировать данные. Не так давно появились фитнес-трекеры, а теперь пришло время трекера мозга Отслеживай свою когнитивную нагрузку в диапазоне от 0 до 100 %: чтобы понимать, что дается мозгу легко, а что нет Знай, в каком ты состоянии: «в потоке» ли, застрессован или устал ⚡️ Получай подсказки от майнд-трекера и управляй своим состоянием: для максимальной продуктивности и концентрации Узнай подробнее о майнд-трекере Neiry:  https://neiry.ru/mindtracker?utm_source=tg_in&utm_medium=2211mat&utm_term=ad13 Реклама. ООО "НЕЙРИ". ИНН 9701140612. erid: LjN8KA3SC

Φ-SO : Physical Symbolic Optimization - обучение физике на основе данных 🧠 Пакет Physical Symbolic Optimization использует глубокое обучение с подкреплением для обнаружения физических законов на основе данных. На гифке анимировано аналитическое выражение затухающего гармонического осциллятора. 🐱 Github: https://github.com/WassimTenachi/PhySO 👉 Paper: https://arxiv.org/abs/2303.03192

🔥 Подборка хороших задач с подробным разбором решений. ▪линейная алгебра ▪математическая статистика @data_math

📌 awesome matlab students Список полезных ресурсов для студентов, изучающих MATLAB и Simulink. Список включает советы и рекомендации, учебные пособия, видео, шпаргалки и возможности для изучения MATLAB и Simulink. https://github.com/mathworks/awesome-matlab-students data_math

🎇 Создавайте потрясающие Фрактальные рисунки с помощью Python Небольшое учебное пособие для начинающих и заядлых любителей математики. В этой статье вы узнаете, как построить базовые (но очень красивые) множества Мандельброта, используя Matplotlib и NumPy. ▪ Читать data_math

Курс по соревновательному Data Science👨‍💻 🏆 Хочешь покорить Kaggle и научиться выигрывать соревнования по анализу данных? Тогда курс "Введение в соревновательный Data Science" - это именно то, что тебе нужно! 🎯 В отличие от большинства курсов по машинному обучению, этот курс сконцентрирован на практике, а не на теории. Поэтому на нем будет более 200 практических заданий, интервью с Kaggle Grand Masters и, конечно же, внутренние соревнования для отработки техник. ⚡️В программе курса тебя ждет: * Продвинутая работа с pandas и numpy * Генерация, визуализация и фильтрация признаков * Модуль про SOTA градиентные бустинги и то как их тюнить * Стекинг и блендинг моделей * Ускорение вычислений и оптимизация памяти * Парсинг данных из открытых источников * Работа с Kaggle Api и различными облачными вычислительными сервисам * Нейронки для табличных данных * Интервью с Kaggle Grand Masters и многое другое 🚀 Еще ребята проводят еженедельные открытые вебинары, на которых разбирают решения победителей с чемпионатов, делают обзоры предстоящих соревнование и рассказывают про необычные техники, с которыми сталкиваются на практике. 🔗 Подписывайся на их телеграмм канал, чтобы подробнее узнать про курс и следить за открытыми вебинарами. Реклама. ИП Миленькин Александр Анатольевич. ИНН: 231850381935 erid: 2Vtzqx52imN

Пожалуй, лучший курс линейной алгебры для машинного обучения. Преподаватель - профессор Массачусетского технологического института Гилберт Стрэнг. И это БЕСПЛАТНО! Создайте прочный фундамент математики для машинного обучения: https://youtube.com/playlist?list=PL221E2BBF13BECF6C

🚀 Видеолекции, UC Berkeley Math 54 Линейная алгебра и дифференциальные уравнения ▪Курс ▪Лекции data_math

🚀 pix2tex - это библиотека #Python, позволяющая преобразовывать изображения уравнений в код LaTeX. Это позволяет использовать уравнение из одного документа в другой документ, не переделывая его с нуля. 🐱 GitHub data_math

Математика для глубокого обучения 🧑‍🎓 Лучший ресурс для изучения математических концепций для лучшего понимания концепций машинного обучения и глубокого обучения: http://d2l.ai/chapter_appendix-mathematics-for-deep-learning/index.html data_math

🚀 Бесплатный вебинар по Pandas в Python! Хотите прокачать свои навыки Pandas в Python? Тогда приходите на наш бесплатный вебинар, где мы проведем аналитику рекламных кампаний! 📅 Дата: 8 ноября ⏰ Время: 19:00 по Мск Будет очень много теории и еще больше практики: ◾️ Рассчитаем основные маркетинговые метрики: CR1, CPL, CPQL, CR2, CAC, ARPU; ◾️ Напишем код на Python с помощью библиотеки Pandas и проведем расчеты; ◾️ Проанализируем результаты рекламных кампаний с помощью статистики и графиков. Вебинар подойдет всем — от новичков до тех, кто уже знаком с Python: ◾️ подробно объясним каждый свой шаг; ◾️ мы будем много говорить про аналитику и продуктовую составляющую на примере реальной бизнес-задачи — такой опыт точно будет вам полезен 😊 🔗 Залетайте на вебинар! Реклама. ООО "Айти Резюме". ИНН 4025460134. Erid:LjN8KVwZi

⚡️ Простейший способ визуализации множества чисел. Очень полезная диаграмма! https://abakcus.com/directory/the-set-of-numbers/ data_math