Математика Дата саентиста

Еще одна интересная закономерность в математике. 😮

Это очень красиво. 😍

Профессор Ашвин Рао из Стэнфордского университета разработал интересный GoogleColab, в котором рассматриваются причины неудачи банка "Силиконовая долина" (#SVB) на высоком уровне. В этом ресурсе Ашвин придерживается прямолинейного подхода, используя только математику на уровне средней школы без предварительных знаний в области финансов и инвестиций. Это пример использования #notebooks для упрощения и разъяснения сложных тем с помощью кода. Ссылка на блокнот: https://colab.research.google.com/drive/15uxrAeCCL327kWH9N0X-ogKwf2zErjP5

📙 Специализация "Математика для машинного обучения и науки о данных Отличная возможность освоить инструментарий искусственного интеллекта и машинного обучения бесплатно. Математика для машинного обучения и науки о данных - это специализация для начинающих, в рамках которой вы изучите фундаментальный математический инструментарий машинного обучения: линейную алгебру, статистику и теорию вероятности и мл алгоритмы. https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science data_math

📕 Основы высшей математики. Часть 1 [2021] Туганбаев В книге рассмотрены следующим важнейшие разделы: пределы, производные, исследование функций и построение их графиков, функции нескольких переменных, неопределенные интегралы, определенные интегралы, несобствеенные интегралы. 📗 Основы высшей математики. Часть 2 [2021] Туганбаев В книге рассмотрены следующим важнейшие разделы: аналитическая геометрия, линейная алгебра и дифференциальные уравнения. 📘 Основы высшей математики. Часть 3 [2021] Туганбаев В книге рассмотрены следующим важнейшие разделы: функции нескольких переменных, двойные и тройные интегралы, криволинейные интегралы. 📙 Основы высшей математики. Часть 4 [2022] Туганбаев В книге рассмотрены следующие важнейшие разделы: комплексные функции и ряды, действительные ряды, ряды Лорана, комплексные и действительные многочлены, алгебраическая замкнутость поля комплексных чисел, поля и их расширения, многочлены и кольца. 📔 Основы высшей математики [2011] Туганбаев Книга соответствует программам курсов высшей математики для студентов различных нематематических специальностей и направлений подготовки, может выполнять функции учебника, задачника, решебника и сборника контрольных работ по высшей математике. В книге рассмотрены следующие важнейшие разделы: пределы, производные, исследование функций и построение их графиков, функции нескольких переменных, линейная алгебра, аналитическая геометрия, интегралы, числовые и функциональные ряды, дифференциальные уравнения и теория вероятностей. Для студентов и преподавателей нематематических факультетов высших учебных заведений. 📌 Скачать книги data_math

Чем занимается Data Scientist, где применяется машинное обучение и как может выглядеть путь успешного специалиста? Всё это обсудим на дне открытых дверей курса по машинному обучению от karpovꓸcourses. На вебинаре вы: 🗯узнаете кто такой специалист по машинному обучению 🗯в режиме онлайн-кодинга разберёте задачу, которая позволит отлынивать от рабочих зумов (серьезно!🙂) 🗯 услышите историю про путь в машинном обучении аналитика из Райффайзена, Алексея Биршерта 🗯 ну и про курс Start ML тоже поговорим, а также ответим на все вопросы про старт карьеры и обучение Вебинар проведут Нерсес Багиян: руководитель data-трансформации в Raiffeisen CIB Алексей Биршерт: строит модели для динамического ценообразования и применяет большие языковые модели в Raiffeisen CIB 🕖Встречаемся 26 октября в 19:00 [Зарегистрироваться на вебинар] Реклама. ООО "Карпов Курсы". Erid: LjN8K5S21

📕 Байесовские модели восприятия и действия (2023) Автор: Вэй Цзи Ма, Конрад Кёрдинг, Дэниел Голдрайх Описание: Эта книга представляет собой введение в байесовские модели перцептивного принятия решений и действий. В таких моделях человеческий разум ведет себя как компетентный специалист по данным (или диагностирующий врач, или исследователь места преступления – выберите свою метафору), извлекая смысл из шумных и неоднозначных сенсорных наблюдений. В последние десятилетия байесовский подход к восприятию и действию становится все более популярным, а разработанные модели все шире применяются на прак- тике. Этот подход нам особенно интересен, потому что он строго и успешно объясняет многие экспериментальные данные. 📕 Читать

Привет! Это команда МТС и мы запустили бесплатный курс для тех, кто хочет стать сильным ML-разработчиком Что будет: 10 месяцев онлайн обучения от экспертов Big Data МТС с возможностью трудоустройства в компанию Что в программе: Python, математика, основы машинного обучения, ML Ops, ML System design и все, что необходимо для работы в Data Science Ждем на обучении тех, кто хочет развиваться и в анализе данных, и в ML, и в IT одновременно. Оставляй заявку и решай вступительное испытание. Лучших пригласим к обучению Подробности по ссылке, ждем тебя! Реклама. ПАО "МТС". ИНН 7740000076. erid: LjN8KKpJP

🔢 Llemma: an open language model for mathematics Открытая модель LM для математики, обученные на 200 Б лексем математического текста. Производительность Llemma 34B приближается к Minerva 62B от Google, несмотря на вдвое меньшее количество параметров. 📌 Код: https://github.com/EleutherAI/math-lm 📌 Статья: https://arxiv.org/abs/2310.10631 data_math

Полярная система координат — двумерная система координат, в которой каждая точка на плоскости определяется двумя числами — полярным углом и полярным радиусом. Полярная система координат особенно полезна в случаях, когда отношения между точками проще изобразить в виде радиусов и углов; в более распространённой декартовой, или прямоугольной, системе координат, такие отношения можно установить только путём применения тригонометрических уравнений. Сегодня утром я снова играл с ней. График функции f(x) = x (картинка 1). А вот график f(x) = cos(8x) (картинка 2). Подробнее о полярной система координат см. в этом посте. Здесь приведен код Python для построения графиков. Вы можете экспериментировать с собственными графиками, изменяя f. from numpy import cos from numpy import linspace import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-v0_8-muted') def g(u, c, f): t = f(u) + c return 2*u*t**2 / (u**2 + t**2) def h(u, c, f): t = f(u) + c return 2*u*u*t / (u**2 + t**2) t = linspace(-7, 7, 10000) fig, ax = plt.subplots() f = lambda x: cos(8*x) for c in range(-10, 11): ax.plot(g(t, c, f), h(t, c, f)) plt.axis("off") plt.show() @machinelearning_ru

➕ Видение линейной алгебры, Гилберт Стрэнг в Массачусетском технологическом институте Очень нравятся эти новые мини-лекции по линейной алгебре. Гилберт Стрэнг разложил сложные темы на куски преобразований матриц/векторов - это действительно "мастерство в игре". 📌 Курс data_math

А вы знали, что если кандидат не пишет сопроводительное письмо, то на крутые вакансии его даже не рассматривают? 😱 Рекрутер за первый день получает 200 откликов на вакансию и первый отсев делает по наличию сопроводительного письма. Получается, что те, кто присылает только резюме, летят прямиком в корзину и никогда не будут рассмотрены для этой должности. 🗑 🔎 О том, как правильно написать сопроводительное письмо, чтобы заинтересовать своей кандидатурой работодателя, читайте на канале Оксаны Синягиной - сертифицированного карьерного консультанта. Оксана работает в сфере IT уже 17 лет и знает о рынке труда IT все. 🎓 Подпишись на канал Оксаны и получи бесплатный гайд "Как настроить LinkedIn, чтобы он работал на вас" 🎁 >> Перейти на канал Реклама. Синягина О.В. ИНН 526309956960. Erid LjN8KVz9h

Философия математики 1. Субъективность математики 2. Наука без чисел 3. Как доказать недоказуемость? 4. Материализм и эмпириокритицизм 5. Не доказано! - Как доказать недоказуемость? Часть 2 6. Совпадение? Не думаю! 7. Суперсимметричная квантовая механика 8. Аргумент предсказательной силы 9. Куда заведет симметрия? 10. О реальности физических терминов #video #math https://www.youtube.com/watch?v=AiEjZRAaCQk&list=PLnbH8YQPwKbm_k8n45VhYZ5wdbB0cuZ_J&ab_channel=LightCone

👨‍🎓 Бесплатный курс : Python and Statistics for Financial Analysis Python и статистика для финансового анализа. К концу курса вы сможете решать следующие задачи с использованием языка python: • Импортировать, предварительно обрабатывать, сохранять и визуализировать финансовые данные в pandas Dataframe • Манипулировать финансовыми данными • Применять важные статистические функции (частота, распределение, популяция и выборка, доверительный интервал, линейная регрессия и др. ) в финансовых задачах. • Строить торговые модели с использованием • Оценивать эффективность торговых стратегий с помощью различных инвестиционных индикаторов В платформе курса настроена среда Jupyter Notebook, позволяющая практиковаться в коде на python без установки каких-либо приложений. 📌 Курс data_math

Многие хотят стать аналитиками данных, но не у многих получается Мы не понаслышке знаем, как трудно ворваться на рынок труда и хотим поделиться нашими советами на бесплатном вебинаре. Вы узнаете: - Какие навыки нужны для старта карьеры, и что изменилось за последние годы - Как найти первую работу или стажировку? - Обязательно ли профильное высшее образование для работы аналитиком? - Можно ли начать карьеру после 30? Вебинар проведёт Анатолий Карпов — тот самый автор курсов на степике, которые обучили основам анализа данных более 200 тыс. человек. Анатолий руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы ВКонтакте, а сейчас является основателем школы karpovꓸcourses. 🕖Вебинар пройдет 28 сентября в 19:00 Регистрируйтесь по ссылке Реклама. ООО "Карпов Курсы". Erid: LjN8KFqQt

Нестандартные модели арифметики и анализа С.О. Сперанский. источник #математика #math #физика #physics 👉 @phis_mat

🧮 Новая технология, позволяющая решать математические задачи любой сложности всего лишь в пару кликов. 🤖 Основана на интеграции ChatGPT и Wolfram Вы вводите пример, а получаете мгновенное решение. Более того, эта технология также способна определить и решить математические задачи, сфотографированные с помощью камеры. • Попробовать @vistehno