Математика для анализа данных: восполняем пробелы

Математика для анализа данных: восполняем пробелы. Расскажем о главных навыках для решения математических задач. Математика — фундамент Data Science. В аналитике данных и Data Science важно понимать, как работают модели машинного обучения изнутри. Тогда специалист сможет решить поставленную задачу быстро и точно. Чтобы не следовать заученным алгоритмам вслепую, нужно применять математические методы. Приглашаем вспомнить основы математики, которые пригодятся для работы с анализом данных.

Количество занятий: 1

Длительность занятий в минутах: 88

Сертификат об окончании:

Автор курса: Артур Сапрыкин

Задачи и задания: