Линейная алгебра для науки данных с Python

Освоите основные математические понятия, такие как матрицы и векторы, чтобы заложить прочный фундамент для машинного обучения и анализа данных с помощью Python.

4.3 (33) ⏱ 1 ч 48 мин 📚 3 уроков

О курсе

Линейная алгебра — это скрытый двигатель современной науки о данных, который питает все, начиная от систем рекомендаций и заканчивая моделями глубинного обучения. Понимание этих математических принципов необходимо для любого, кто хочет выйти за рамки простого запуска кода и начать по-настоящему понимать, как работают алгоритмы. Этот курс ликвидирует разрыв между абстрактной математикой и практическим программированием. Вы научитесь переводить теорию линейной алгебры в эффективный код Python, приобретая интуицию, необходимую для работы с высокомерными данными и оптимизации рабочих процессов машинного обучения. Что вы узнаете: - Понять основные понятия, такие как векторы, матрицы и тензоры в контексте науки о данных - Выполнять матричные операции и преобразования с использованием современных библиотек Python - Применять методы линейной алгебры для решения систем линейных уравнений - Изучение концепций уменьшения размерности, таких как анализ основных компонентов - Практика векторизации для написания более быстрого и эффективного кода обработки данных - Реализация фундаментальных алгоритмов, которые опираются на матричную факторизацию и собственные значения Курс начинается с фундаментальных определений и нотации, а затем переходит к практической реализации и приложениям реальных данных. Вы будете работать с письменными объяснениями и упражнениями на основе кода, предназначенными для укрепления вашей математической интуиции. Этот курс предназначен для новичков в области науки данных или программирования, которые хотят овладеть математической стороной области; не требуется предыдущий опыт с продвинутой математикой. Начните строить свой математический фундамент для карьеры в области науки данных сегодня.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    1 ч 48 мин практического материала

Отзывы

Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Python Scripting: Создание системы управления клиентским брокерским обслуживанием

Разработка функциональной консольной системы управления с использованием объектно-ориентированных принципов Python и бизнес-логики для обработки данных клиентов и брокерских расчетов.
★ 4.9 (14)
$4.99$9.99

Программирование на Python для научных исследований и анализа данных

Научитесь автоматизировать обработку данных, анализировать научные результаты и создавать поддерживаемые сценарии для любой исследовательской дисциплины с использованием современных методов Python.
★ 4.9 (22)
$4.99$9.99

Статистическая выборка в Python для анализа данных

Узнайте, как делать точные выводы из данных, используя методы случайной, стратифицированной и кластерной выборки в Python, для достоверной оценки показателей популяции.
★ 4.8 (3,487)
$4.99$9.99

Python для научных вычислений: основы

Научитесь анализировать данные, строить математические модели и создавать профессиональные визуализации с помощью Python, разработанный специально для начинающих в науке и инженерии.
★ 4.8 (18)
$4.99$9.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство