Математика в Data Science

Для анализа данных требуется база в линейной алгебре, теории вероятностей и математическом анализе — этот материал закрывает все фундаментальные пробелы, необходимые для работы с ML-алгоритмами. Внутри разбирается математический аппарат, стоящий за популярными моделями машинного обучения, чтобы вы понимали, как алгоритмы обучаются и принимают решения, а не просто использовали их как "черный ящик". Курс подходит аналитикам и начинающим Data Scientist, которые хотят перейти от простого написания кода к осознанному проектированию и оптимизации моделей. Итогом станет понимание внутренних механизмов работы Data Science, что позволит легче осваивать новые нейросетевые архитектуры и продвинутые методы анализа.