линейная алгебра

  1. Ho Lee Fuk

    [Специалист] Основы решения алгоритмических задач. Уровень 2 (2022)

    Автор: Специалист Название: Основы решения алгоритмических задач. Уровень 2 (2022) Описание: Цель курса: Изучение алгоритмов и их реализации на примере конкретных языков программирования, применяемых при написании расчетных и прикладных программ. Алгоритмы, разбираемые в курсе, являются...
  2. Ho Lee Fuk

    [Яндекс.Практикум] Математика для анализа данных (2025)

    Автор: Яндекс.Практикум Название: Математика для анализа данных (2025) Описание: Содержание: Курс представлен в текстовом формате в DOC-файлах + PDF из-за особенностей учебной платформы. Подробнее: Hidden Content Скачать: Скрытый контент
  3. Ho Lee Fuk

    [Сидоров] Numpy и анализ данных (2023)

    Автор: Сидоров Название: Numpy и анализ данных (2023) Описание: Чему вы научитесь: - Учащиеся после прохождения курса научатся: - Применять библиотеку NumPy для выполнения математических операций над массивами данных. - Разрабатывать алгоритмы для обработки и анализа больших наборов данных...
  4. Ho Lee Fuk

    [proglib.academy] Математика для Data Science (2023)

    Автор: proglib.academy Название: Математика для Data Science (2023) Описание: Вы научитесь решать задачи, которые дают на собеседованиях в компании размера FAANG, Snapchat, Amazon. Курс также идеально подходит к поступлению в Школу анализа данных от Яндекс. Программа разработана...
  5. Ho Lee Fuk

    [udemy] Математические основы машинного обучения (2022)

    Автор: udemy Название: Математические основы машинного обучения (2022) Описание: Mathematical Foundations of Machine Learning udemy Математика составляет основу науки о данных и машинного обучения. Таким образом, чтобы стать лучшим специалистом по данным, вы должны иметь практическое...
  6. Ho Lee Fuk

    [udemy] Мастер-класс по математике для науки о данных (2022)

    Автор: udemy Название: Мастер-класс по математике для науки о данных (2022) Описание: Math for Data Science Masterclass udemy Впервые работая вместе, Криста Кинг и Хосе Портилья объединили усилия, чтобы предоставить вам лучший в своем классе курс по использованию математики для решения...
  7. Ho Lee Fuk

    [udemy] Математика для разработчиков искусственного интеллекта и машинного обучения: полный курс (2022)

    Автор: udemy Название: Математика для разработчиков искусственного интеллекта и машинного обучения: полный курс (2022) Описание: Mathematics for AI & ML Developers : The Complete Course udemy Математика для ИИ Если вы хотите разрабатывать решения для ИИ, вам необходимо знать ключевые...
  8. Ho Lee Fuk

    [Миронов, Минеева] Математика для Data Science (2021)

    Автор: Миронов, Минеева Название: Математика для Data Science (2021) Описание: stepik academy - Михаил Миронов, Екатерина Минеева Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно. Математика для DS – программа из 3 курсов, которая поможет 1...
  9. Ho Lee Fuk

    [МФТИ] Математика для анализа данных. Часть 2 (2020)

    Автор: МФТИ Название: Математика для анализа данных. Часть 2 (2020) Описание: https://s13.eground.org/attachments/1608294128820-png.73581/ Книга природы написана на языке математики. То же самое можно сказать и про науку о данных. На курсе "Математика для Data Science" мы научим вас высшей...
  10. Ho Lee Fuk

    [МФТИ] Математика для анализа данных. Часть 1 (2020)

    Автор: МФТИ Название: Математика для анализа данных. Часть 1 (2020) Описание: Книга природы написана на языке математики. То же самое можно сказать и про науку о данных. На курсе "Математика для Data Science" мы научим вас высшей математике ровно в том объёме, который необходим для входа в...
  11. Ho Lee Fuk

    [Нетология] Математика для анализа данных (2020)

    Автор: Нетология Название: Математика для анализа данных (2020) Описание: Чтобы увидеть в больших объёмах данных закономерности, аналитик опирается на линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятности. Если специалист не разбирается в этих направлениях — гипотезы и выводы будут...
Сверху