🎓 Математика для Data Scientist. Книги, курсы, лекции и рекомендации.
Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по-настоящему глубоко анализировать и систематизировать огромные массивы данных.
Для специалиста Data Science важны следующие направления математики:
- статистика;
- теория вероятностей;
- математический анализ;
- линейная алгебра.
💨 Читать дальше
@data_analysis_ml
Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по-настоящему глубоко анализировать и систематизировать огромные массивы данных.
Для специалиста Data Science важны следующие направления математики:
- статистика;
- теория вероятностей;
- математический анализ;
- линейная алгебра.
💨 Читать дальше
@data_analysis_ml