Скачать или смотреть #1 Ruslan Senatorov | Английский для Data Science

00:00:00 Введение и подготовка к уроку
00:00:55 Содержание книги
00:02:11 Знакомство с участниками
00:02:49 Обсуждение уровней языка
00:06:25 Начало урока и первая задача
00:08:13 Обсуждение профессий
00:13:10 Транскрипция и произношение
00:16:02 Британский и американский английский
00:16:48 Транскрипция и произношение
00:18:56 Профессия DevOps инженер
00:20:46 Профессия блокчейн архитектор
00:21:12 Наука о данных Data Science
00:24:20 Роль Data Scientists в бизнесе
00:26:17 Задачи Data Scientists
00:27:31 Произношение сложных букв
00:30:03 Смарт технологии
00:31:05 Модели в программировании
00:31:33 Введение и цели урока
00:33:14 Ограничения по времени
00:34:07 Обсуждение слова «кайнс»
00:35:08 Переход к следующему участнику
00:36:03 Обсуждение роли веб-разработчика
00:37:05 Моделирование данных
00:39:08 Опыт в языках программирования
00:40:04 Спрос на веб-разработчиков
00:44:02 Требования к знаниям в веб-технологиях
00:46:04 Развитие веб-разработки
00:48:19 Введение в тему
00:50:00 Работа с транскрипцией
00:51:40 Перевод и обсуждение
00:53:21 Завершение академического часа
00:54:12 Требования к изучению английского
00:57:03 Заключение

🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV

🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov

💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena...

💰 Стать спонсором :

(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu

(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d

Машинное обучение/Анализ данных/deep learning/Статистика/Искусственный интеллект/Математика/Python

Основные математические темы:

Линейная алгебра:

Векторы и матрицы

Операции с матрицами (умножение, транспонирование, след)

Собственные значения и собственные векторы

Обратные матрицы

Разложения (QR-разложение, SVD-разложение)

Системы линейных уравнений

Математический анализ:

Пределы и непрерывность

Производные и частные производные

Градиенты и оптимизация

Интегралы

Оптимизация функций

Теорема о среднем значении

Многомерный анализ



Теория вероятностей:

Случайные величины

Распределения вероятностей (нормальное, биномиальное, пуассоновское)

Условная вероятность

Теорема Байеса

Законы больших чисел и центральная предельная теорема



Статистика:

Математическое ожидание, дисперсия

Статистические гипотезы и критерии

Регрессия и корреляция

Оценки параметров (метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов)

Анализ данных и визуализация

Описательная статистика

Интервальная оценка

Проверка гипотез

Регрессионный анализ

Теги:

Математика для машинного обучения,

Линейная алгебра в Data Science,

Математический анализ для машинного обучения,

Теория вероятностей и статистика,

Математика для анализа данных,

Векторы и матрицы,

Производные и градиенты,

Распределения вероятностей,

Регрессия и корреляция,

Машинное обучение,

Data Science обучение,

Математические основы ML,

Алгоритмы машинного обучения,

линейная алгебра для машинного обучения,

теория вероятностей в data science,

математический анализ в ML,

статистика для анализа данных,

data science с нуля,

машинное обучение для начинающих,

Python для data science,

R для анализа данных,

numpy, pandas, scikit-learn,

deep learning,

нейронные сети,

искусственный интеллект,



#математика #datascience #machinelearning

математика с нуля,

математика для дата сайнс,



математика для машинного обучения,



математика для чайников,

математика для начинающих,

математика для программистов,

математика для data science,

репетитор по математике,

преподаватель по математике,

учитель по математике,

учитель математики,

ментор по математике,

тичер по математике,

репетитор по дата сайнс с нуля,

репетитор по высшей математике,

репетитор по математике для взрослых,

математика для заочников

математика для дата аналитика