Математика Дата саентиста

⚡ 7 БЕСПЛАТНЫХ курсов по математике для Аналитиков данных. 1. Linear Algebra Refresher Course Это бесплатный курс для изучения основ линейной алгебры. 2. Intro to Statistics Курс "Введение в статистику" - это совершенно БЕСПЛАТНЫЙ курс для начинающих. Курс ведет сооснователь Udacity Себастьян Трун. Структура курса интересна и увлекательна для начинающих. 3. Intro to Inferential Statistics Более продвинутый курс - "Введение в описательную и инференциальную статистику". 4. Intro to Descriptive Statistics Курс "Введение в описательную статистику" - это объемный курс с уклоном в практику. 5. Eigenvectors and Eigenvalues Это очень короткий курс, в котором вы изучите линейные преобразования, векторы, метод главных компонентов. 6. Intro to Artificial Intelligence Курс начинается с основ искусственного интеллекта и его приложений. В рамках этого курса вы познакомитесь с различными алгоритмами поиска, такими как поиск по дереву, поиск по графу, поиск по ширине, поиск по A* и т.д. 7. Differential Equations in Action В этом курсе 7 уроков. В нем вы научитесь находить решения систем дифференциальных уравнений. @data_analysis_ml

Аналитики данных — настоящие супергерои и занимают 1 место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке труда до 2025 года (по данным Всемирного экономического форума). Как стать таким нужным специалистом? Приходите на бесплатный интенсив 12-13 сентября, на котором вы: — погрузитесь в рабочие будни аналитика — узнаете о направлениях в аналитике и решите, какое подходит вам — научитесь работать в Google Sheets как аналитик данных А еще — поработаете руками, решите реальные бизнес-задачи и получите фидбэк от эксперта. За лучшее решение домашнего задания - мини-курс по аналитическому мышлению в подарок. Регистрируйтесь БЕСПЛАТНО: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqxZEqZi Реклама ООО "Скилфэктори", ИНН 9702009530

L

Как обучить нейросеть с помощью Python? Расскажет дата-сайентист из Альфа-банка Мария Жарова на бесплатном онлайн-практикуме 13-14 сентября в 17:00 мск. За 2 дня вы: — узнаете как создать, а затем обучить нейросеть распознавать цифры по фотографии; — выполните практическое задание и получите обратную связь; — узнаете зарплатные ожидания и карьерные возможности в дата сайенс. За лучшее выполнение задания вас ждет подарок — доступ к тренажеру Power BI. Записывайтесь на бесплатный практикум: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqvcVkNL Реклама ООО "Скилфэктори", ИНН: 9702009530

Дискретная математика 1. Высказывание и логические связки 2. Минимизация логических функций 3. Доказательство 4. Множества. Операции над множествами 5. Бинарные отношения 6. Функция 7. Иерархия. Операция с О 8. Временные оценки сложности арифметических операций 9. Решение рекуррентных соотношений 10. Линейные однородные рекуррентные соотношения #video #math https://www.youtube.com/watch?v=IzFV_dqPPh0&list=PLAyGZSpiecFrbfQxm_YiKNmkXwW7k0i_m&ab_channel=%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%82%D1%83%D1%82%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D1%8B%D1%85%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BCI%D0%99%D0%BE%D1%88%D0%BA%D0%B0%D1%80-%D0%9E%D0%BB%D0%B0

30.08 Data_math ⚡️Приглашаем на практический открытый урок по С++ Тема: Готовим рабочее место: С++ + VSCode Дата: 5 сентября в 20:00 по Москве Занятие пройдёт в рамках курса «Специализация С++ Developer» от OTUS. На занятии мы: - с нуля настроим VS Code; - соберем и отладим небольшой C++ проект; - познакомимся с инструментами из экосистемы C++. Вебинар будет полезен: - начинающим разработчикам на языке C++; - C++ разработчикам, которые хотят познакомиться VS Code. В результате урока вы: - поймёте, как собирается программа на C++ и что для этого делает IDE «под капотом»; - научитесь настраивать VS Code, диагностировать и исправлять возникающие ошибки. Продолжить изучение С++ можно на онлайн-курсе доступном в рассрочку. 🔥Регистрация на вебинар: https://otus.pw/8Bhp/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

🔝latexify Пакет Python, который генерирует математическое описание LaTeX из функций Python ▪GitHub @data_math

🔝latexify Пакет Python, который генерирует математическое описание LaTeX из функций Python ▪GitHub @data_math

Дискретная математика 1. Высказывание и логические связки 2. Минимизация логических функций 3. Доказательство 4. Множества. Операции над множествами 5. Бинарные отношения 6. Функция 7. Иерархия. Операция с О 8. Временные оценки сложности арифметических операций 9. Решение рекуррентных соотношений 10. Линейные однородные рекуррентные соотношения #video #math https://www.youtube.com/playlist?list=PLAyGZSpiecFrbfQxm_YiKNmkXwW7k0i_m

22.08 Data_math ❓Хотите освоить востребованный и универсальный C++? Сейчас подходящее время! Начать изучение можно на открытом уроке "Почему в C++ 13 способов передать параметр в функцию?" от OTUS. Урок входит в программу онлайн-курса "С++ Developer". Темы вебинара: - синтаксис передачи параметров в функции; - константы, указатели, ссылки, умные указатели, lvalue, rvalue, forward reference; - практические советы по объявлению функций, основанные на C++ Core Guidelines. Доступ к уроку бесплатный. После него вы сможете продолжить обучение на курсе, оформив рассрочку. Регистрация на урок: https://otus.pw/mYJw/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

📖Предварительная подготовка данных в Python (1 том) Автор: Артем Груздев Первый том посвящен инструментам Python – основным библиотекам, классам и функциям, необходимым для предварительной подготовки данных, построения моделей машинного обучения, выполнения различных стратегий валидации. В конце первого тома разбираются задачи с собеседований по SQL, Python, математической статистике и теории вероятностей. #python #math 📚Книга @data_math

Будущим аналитикам данных и специалистам по DS важно дружить с математикой. Если вы чувствуете, что нужно освежить знания и восполнить пробелы — пройдите курс от Яндекс Практикума. Он подойдёт тем, кто учится анализу данных или проходит собеседования. Поможем подготовиться ко всем каверзным вопросам и претендовать на оффер в компании, где ценят знания математики. Курс сделан для людей: не фундаментальный вузовский учебник, но и не научпоп. ◼️ Объясняем сложное простым языком, с примерами и иллюстрациями. ◼️ Вписываем практические задачи в бизнес-кейсы. ◼️ Объясняем, как абстрактные формулы связаны с анализом данных. ◼️ Разбираем типовые задачи из собеседований. Вы не останетесь один на один с тервером, матаном и линалом. Опытные преподаватели математики всегда на связи в чате, чтобы объяснить непонятное. Пройдите первый бесплатный урок

⏩ Курс "Машинное обучение" на ФКН ВШЭ Конспекты лекций, материалы семинаров и домашние задания (теоретические, практические, соревнования) по курсу "Машинное обучение", проводимому на бакалаврской программе "Прикладная математика и информатика" Факультета компьютерных наук Высшей школы экономики. Записи лекций и семинаров ▪Полный плейлист ▪Вводная лекция ▪Линейная регрессия ▪Линейная регрессия и градиентное обучение ▪Продвинутые градиентные методы, линейная классификация ▪Метрики качества классификации (+небольшое продолжение) ▪Логистическая регрессия (+продолжение) ▪Метод опорных векторов, многоклассовая классификация ▪Решающие деревья ▪Решающие деревья (продолжение), разложение ошибки на смещение и разброс ▪Случайные леса, градиентный бустинг ▪Градиентный бустинг (продолжение) ▪Стекинг. Обучение без учителя и кластеризация. ▪Визуализация, обучение представлений ▪Рекомендательные системы 🖥 Github @data_math

Действующий дата-инженер или планируете им стать? Хотите повысить квалификацию и перейти на новый карьерный уровень? Тогда выбирайте курс «Дата-инженер» от Слёрма! Он нацелен на практику, разбор реальных случаев и выполнение практических задач! А знаете почему еще мы рекомендуем пройти курс «Дата-инженер» в Слёрме? ✔️ Учим не только сбору данных, но и тому, как правильно интерпретировать их. ✔️ Научитесь строить дата-пайплайны и выстраивать эффективную работу дата-архитектуры ✔️ Будете уверенно разбираться в ландшафте инструментов для управления данными ✔️ Опытные спикеры-практики проведут за руку на через весь курс ✔️ На выходе выполните реальный проект на собственных данных 🤑 Дешевле, чем у других. Старт потока 4 сентября! Запишитесь уже сейчас по выгодной цене!

✍🏻Математика для Data Scientist’а: еще 3 меры измерения расстояния • Манхэттенское расстояние (Manhattan Distance), которое также называют мерой такси или городского квартала, вычисляет расстояние между векторами с действительными значениями. Тогда манхэттенское расстояние относится к расстоянию между двумя векторами на однородной сетке, если они могут двигаться только под прямым углом. При расчете расстояния не используется диагональное движение. Хотя манхэттенское расстояние кажется приемлемым для многомерных данных, это мера менее интуитивно понятна, чем евклидово расстояние. Мера с большей вероятностью даст более высокое значение расстояния, чем евклидово расстояние, поскольку оно не является кратчайшим из возможных. Однако, если набор данных имеет дискретные и/или двоичные атрибуты, манхэттенское расстояние работает хорошо, поскольку учитывает реальные пути в пределах возможных значений. • Расстояние Чебышева (Chebyshev distance) определяется как наибольшая разница между двумя векторами по любому координатному измерению, т.е. это просто максимальное расстояние по одной оси. Эту меру также часто называют расстоянием шахматной доски, поскольку минимальное количество ходов, необходимых королю для перехода с одного поля на другое, равно расстоянию Чебышева. Это расстояние обычно используется в очень конкретных случаях использования, что затрудняет его использование в качестве универсальной меры расстояния, в отличие от евклидова расстояния или косинусного подобия. Поэтому рекомендуется расстояние Чебышева только в определенных случаях. Например, для определения минимального количества ходов в играх, допускающих неограниченное 8-стороннее движение. Также расстояние Чебышева часто используется в складской логистике, например, для определения времени, необходимому мостовому крану для перемещения объекта. • Расстояние Минковского (Minkowski distance) - более сложная мера, используемая в нормированном векторном пространстве (n-мерное реальное пространство), где расстояния могут быть представлены как вектор, имеющий длину. При использовании этой меры есть нулевой вектор, который имеет нулевую длину, а все другие имеют положительную, вектор может умножаться на число (скалярный коэффициент), а кратчайшим расстоянием между двумя точками является прямая линия. Также здесь можно использовать параметр p, чтобы управлять показателями расстояния, похожих на другие меры, например, p = 1 используется для Манхэттенского расстояния, p = 2 – для Евклидова, а p = ∞ для расстояния Чебышева. Поэтому, чтобы работать с расстоянием Минковского, нужно понимать назначение, достоинства и недостатки манхэттенской, евклидовой и меры Чебышева. А поиск правильного значения параметра p может быть неэффективным с вычислительной точки зрения, он дает гибкость в отношении метрики расстояния и в случае верного подбора может быть огромным преимуществом.