Курс на Stepik
Обложка курса «Математика для Data science» на Stepik
Бесплатно

Математика для Data science ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Математика необходимая для понимания алгоритмов анализа данных и машинного обучения с примерами задач

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Математика для Data science»Учеников на курсе 12
Сертификаты, выданные на курсе «Математика для Data science»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Математика для Data science»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Математика для Data science»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Математика для Data science»Количество уроков 11
Тесты в курсе «Математика для Data science»Количество квизов 17
Время прохождения курса «Математика для Data science»Время прохождения курса —
Обновления курса «Математика для Data science»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Математика для Data science»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Математика для Data science»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Математика для Data science» 2 раздела Уроки в курсе «Математика для Data science» 11 уроков Тесты в курсе «Математика для Data science» 17 тестов Время прохождения курса «Математика для Data science» 0 ч. Последнее обновление курса «Математика для Data science» обн. 1 год назад

Введение

1 урок
1. Введение ↗

Линейная алгебра

10 уроков
1. Понятие вектора, сложение векторов, умножение вектора на скаляр ↗
2. Длина (норма) вектора, нормализация ↗
3. Скалярное произведение ↗
4. Матрицы, основные операции с матрицами, виды матриц ↗
5. Умножение матриц ↗
6. Определитель и след матрицы ↗
7. Ранг матрицы и линейная зависимость ↗
8. Системы линейных уравнений и МНК ↗
9. Собственные векторы и значения ↗
10. Сингулярное разложение ↗