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 7
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
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 Последнее обновление курса «Математика для Data science» обн. 1 год назад

1. Введение

1 урок
Закрытый
1.1 Введение ↗
5
5
-
0

2. Линейная алгебра

10 уроков
Закрытый
2.1 Понятие вектора, сложение векторов, умножение вектора на скаляр ↗
4
4
-
0
Закрытый
2.2 Длина (норма) вектора, нормализация ↗
3
2
-
0
Закрытый
2.3 Скалярное произведение ↗
2
2
-
0
Закрытый
2.4 Матрицы, основные операции с матрицами, виды матриц ↗
2
2
-
0
Закрытый
2.5 Умножение матриц ↗
2
1
-
0
Закрытый
2.6 Определитель и след матрицы ↗
2
2
-
0
Закрытый
2.7 Ранг матрицы и линейная зависимость ↗
2
2
-
0
Закрытый
2.8 Системы линейных уравнений и МНК ↗
2
2
-
0
Закрытый
2.9 Собственные векторы и значения ↗
2
2
-
0
Закрытый
2.10 Сингулярное разложение ↗
2
2
-
0