Обзор курсов по математике для Data Science
Всякое знакомство с машинным обучением неизбежно приводит к «линейной регрессии» и «градиентному спуску», «дифференцируемым функциям» и «экстремумам» – понятиям, которые вызывают священный трепет у изучавших высшую математику в вузе и страх у тех, кто с ними не знаком. В этой подборке мы собрали курсы по математике, которые позволят заполнить пробелы или освежить в памяти ключевые математические аспекты.
1. Курс «Essential Math for Machine Learning: Python Edition» от Microsoft
Входные требования: базовые знания математики, опыт программирования (предпочтительно на языке Python)
Доступность: бесплатно
Язык: английский
Темы: линейная алгебра, методы оптимизации, математическая статистика и теория вероятностей
Подробнее
2. Курсы Khan Academy: «Linear Algebra», «Probability & Statistics», «Multivariable Calculus» и «Optimization»
Доступность: бесплатно
Язык: английский
Темы: линейная алгебра, математическая статистика и теория вероятностей, математический анализ, методы оптимизации
Подробнее:
Linear Algebra, Probability & Statistics, Multivariable Calculus, Optimization
3. Специализация «Mathematics for Machine Learning Specialization» от Imperial College London
Входные требования: базовые знания математики на школьном уровне
Доступность: платно, 3 т.р./месяц или по подписке Coursera Plus. Доступен 7-дневный бесплатный пробный период или можно запросить Financial aid
Язык: английский
Темы: линейная алгебра, математический анализ, PCA
Подробнее
4. Специализация «Mathematics for Data Science» от ВШЭ
Входные требования: базовые знания математики, основы программирования на языке Python
Доступность: платно, 2,5 т.р./месяц или по подписке Coursera Plus. Доступен 7-дневный бесплатный пробный период или можно запросить Financial aid
Язык: английский
Темы: дискретная математика, математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей
Подробнее
5. Курс «Математика и Python для анализа данных» от МФТИ и Яндекс
Входные требования: опыт программирования
Доступность: платно, 5 т.р./месяц. Доступен 7-дневный бесплатный пробный период или можно запросить Financial aid.
Язык: русский
Темы: линейная алгебра, методы оптимизации, математическая статистика и теория вероятностей
Подробнее
6. Курс «Математика для Data Science» от преподавателя ВШЭ Петра Лукьянченко и наших партнеров OTUS
Входные требования: достаточно знать математику на школьном уровне
Доступность: курс платный, доступен бесплатный вебинар, на котором можно узнать подробности про задачи курса
Язык: русский
О преподавателе: Петр Лукьянченко уже 10 лет преподает высшую математику в ВШЭ и имеет богатый опыт работы в Data Science.
Темы: математический анализ, линейная алгебра, теория вероятности и статистика
Подробнее
Бесплатный вебинар 27 января: регистрация.
Всякое знакомство с машинным обучением неизбежно приводит к «линейной регрессии» и «градиентному спуску», «дифференцируемым функциям» и «экстремумам» – понятиям, которые вызывают священный трепет у изучавших высшую математику в вузе и страх у тех, кто с ними не знаком. В этой подборке мы собрали курсы по математике, которые позволят заполнить пробелы или освежить в памяти ключевые математические аспекты.
1. Курс «Essential Math for Machine Learning: Python Edition» от Microsoft
Входные требования: базовые знания математики, опыт программирования (предпочтительно на языке Python)
Доступность: бесплатно
Язык: английский
Темы: линейная алгебра, методы оптимизации, математическая статистика и теория вероятностей
Подробнее
2. Курсы Khan Academy: «Linear Algebra», «Probability & Statistics», «Multivariable Calculus» и «Optimization»
Доступность: бесплатно
Язык: английский
Темы: линейная алгебра, математическая статистика и теория вероятностей, математический анализ, методы оптимизации
Подробнее:
Linear Algebra, Probability & Statistics, Multivariable Calculus, Optimization
3. Специализация «Mathematics for Machine Learning Specialization» от Imperial College London
Входные требования: базовые знания математики на школьном уровне
Доступность: платно, 3 т.р./месяц или по подписке Coursera Plus. Доступен 7-дневный бесплатный пробный период или можно запросить Financial aid
Язык: английский
Темы: линейная алгебра, математический анализ, PCA
Подробнее
4. Специализация «Mathematics for Data Science» от ВШЭ
Входные требования: базовые знания математики, основы программирования на языке Python
Доступность: платно, 2,5 т.р./месяц или по подписке Coursera Plus. Доступен 7-дневный бесплатный пробный период или можно запросить Financial aid
Язык: английский
Темы: дискретная математика, математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей
Подробнее
5. Курс «Математика и Python для анализа данных» от МФТИ и Яндекс
Входные требования: опыт программирования
Доступность: платно, 5 т.р./месяц. Доступен 7-дневный бесплатный пробный период или можно запросить Financial aid.
Язык: русский
Темы: линейная алгебра, методы оптимизации, математическая статистика и теория вероятностей
Подробнее
6. Курс «Математика для Data Science» от преподавателя ВШЭ Петра Лукьянченко и наших партнеров OTUS
Входные требования: достаточно знать математику на школьном уровне
Доступность: курс платный, доступен бесплатный вебинар, на котором можно узнать подробности про задачи курса
Язык: русский
О преподавателе: Петр Лукьянченко уже 10 лет преподает высшую математику в ВШЭ и имеет богатый опыт работы в Data Science.
Темы: математический анализ, линейная алгебра, теория вероятности и статистика
Подробнее
Бесплатный вебинар 27 января: регистрация.