Математика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
Леонид Никифоров

Кітап туралы Пікірлер63 Дәйексөздер7 Қазір оқып жатыр5.7K Сөрелерде

Представлен курс математики для специализации DATA SCIENTIST, включающий в себя такие разделы как Алгебра, Математический анализ бесконечно малых переменных величин, Комбинаторика, Теория вероятностей и математическая статистика, а также Дифференциальные уравнения и Анализ данных. Когда спрашивают — зачем DATA SCIENTIST’у дифференциальные уравнения, можно вспомнить графики Курта Воннегута в координатах (время по оси Х, уровень счастья-несчастья по оси Y, есть на youtube).

Прикладная наука IT-технологии Наука

Жас шектеулері: 18+

Құқық иегері: ООО "Издательские решения"

Түпнұсқа жарияланған күн: 2021

Басылым шыққан жыл: 2021

Баспа: Ridero

Қағаз беттер: 24

Ұқсас кітаптар

Эрик ЧоуPython для сетевых инженеров. Автоматизация сети, программирование и DevOps

Кеннеди БерманОсновы Python для Data Science

Пол ОрландМатематические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python

Франсуа ШоллеГлубокое обучение на Python. 2-е межд. издание

Роберт С. СикордЭффективный C. Профессиональное программирование

Маттиас НобакОбъекты. Стильное ООП

Стивен Лотт, Дасти ФиллипсОбъектно-ориентированный Python

Питхейн СтренгхольтМасштабируемые данные. Лучшие шаблоны высоконагруженных архитектур

Шуремов ЕвгенийВведение в базы данных. Коротко о главном

Владстон Феррейра Фило, Мото ПиктетТеоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science

Пол Дейтел, Харви ДейтелPython: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления

Даниэль ЗингароАлгоритмы на практике

Радмила ШарифьяноваАнглийский для айтишников. Tech English: Язык программистов и IT-специалистов

Роман ЗыковРоман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Руслан НазаровData Science для новичков

Джордж ХайнеманАлгоритмы. С примерами на Python

Мигель МоралесГрокаем глубокое обучение с подкреплением

Билл ЛюбановичПростой Python. Современный стиль программирования

Анналин Ын, Кеннет СуТеоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных

Никита СергеевАналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев

Оқыдыңыз ба? Не айтасыз?

👍👎

Пікірлер63

Кирилл Коцюбинскийпікірімен бөлісті1 жыл бұрын

👎Ұсынбаймын

💩Фуууу

💀Қорқынышты

🙈Дым түсініксіз

Эм удалите книгу

5 Ұнайды

Комментарий жазу

Дарья Прокопова ИЭ-62-23пікірімен бөлісті1 жыл бұрын

👎Ұсынбаймын

Сборник тем; в тексте есть ссылка на мёртвую группу в ВК, в которой , якрбы, долдна быть литература, в группе есть ссылка на мёртвый сайт с аналогичной тематикой

5 Ұнайды

Комментарий жазу

Иринапікірімен бөлісті1 жыл бұрын

👎Ұсынбаймын

💩Фуууу

Это даже не книга, а список того, что нужно знать

2 Ұнайды

Комментарий жазу

Дәйексөздер7

Камильдәйексөз келтірді9 ай бұрын

1.1 Комплексные числа. Геометрическое представление, алгебраическая и тригонометрическая форма записи, извлечение корней, корни из минус единицы.

1 Ұнайды

Комментарий жазу

Андрей К.дәйексөз келтірді1 жыл бұрын

Математика для DATA SCIENTIST

1 ҰнайдыПікір

Комментарий жазу

Артём Ронэдәйексөз келтірді1 апта бұрын

Как тут не вспомнить один из лучших учебников по Микроэкономике Вэриана, где автор долго и добросовестно уговаривает американцев выучить производные, чтобы одной строчкой записывать то, что иначе надо на целую страницу разъяснять.

Комментарий жазу