Лінійна алгебра

• Пройдіть курс Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra, щоб познайомитися з поняттями векторів і матриць і полегшити розв’язання задач лінійної алгебри та застосування цих принципів у машинному навчанні.
• Опануйте базовий математичний інструментарій, необхідний для машинного навчання, на курсі Linear Algebra for Machine Learning and Data Science.
• Заглиблюйтесь у суть лінійної алгебри без зайвих доведень і понять, які можуть ніколи вам не знадобитися, на курсі Essential Linear Algebra for Data Science.
• Перегляньте відеокурс з основ лінійної алгебри, який чудово візуалізує базові поняття в коротких відео.

Числення багатьох змінних

• Перегляньте курс Calculus for Machine Learning and Data Science, щоб опанувати числення багатьох змінних, необхідне для багатьох типових методів машинного навчання.
• Дізнайтеся більше про цю тему на курсі Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus.
• Вивчайте основи числення з відеокурсом Essence of Calculus.

Теорія ймовірностей і статистика

• Розпочніть із курсу Probability & Statistics for Machine Learning and Data Science, щоб набути всебічного розуміння математики, що лежить в основі розповсюджених алгоритмів та методів аналізу даних.
• Довідайтесь більше про теорію ймовірностей на курсі Probability Theory: Foundation for Data Science, щоб краще зрозуміти її базові принципи і зв’язок зі статистикою та наукою про дані.
• Поглиблюйте свої знання і підготуйтеся до вивчення складніших тем зі статистичного мислення і машинного навчання з курсом Стенфордського університету Introduction to Statistics.
• Вивчайте основи теорії ймовірностей у форматі коротких відео.

Ці ресурси допоможуть зробити вивчення Data Science ефективним і захопливим. Якщо ви дійсно прагнете зануритися в дивовижний світ даних, перегляньте наші програми з Data Science та приєднуйтесь до нас, щоб поглибити свої знання та набути практичного досвіду.