👨‍🎓 Бесплатный курс : Python and Statistics for Financial Analysis

Python и статистика для финансового анализа.

К концу курса вы сможете решать следующие задачи с использованием языка python:

• Импортировать, предварительно обрабатывать, сохранять и визуализировать финансовые данные в pandas Dataframe
• Манипулировать финансовыми данными
• Применять важные статистические функции (частота, распределение, популяция и выборка, доверительный интервал, линейная регрессия и др. ) в финансовых задачах.
• Строить торговые модели с использованием
• Оценивать эффективность торговых стратегий с помощью различных инвестиционных индикаторов

В платформе курса настроена среда Jupyter Notebook, позволяющая практиковаться в коде на python без установки каких-либо приложений.

📌 Курс

data_math

📚 18 книг по математике. Подборка книг для подготовки к экзаменам

📙 Математика: Пособие для поступающих в вузы [2002] В. П. Моденов
📙 Сборник задач по математике с анализом решений [1959] Моденов П. С.
📙 Сборник конкурсных задач по математике с анализом ошибок [1950] Моденов П.С.
📙 Сборник задач по дифференциальной геометрии [1949] Моденов П.С.
📙 Геометрические преобразования [1961] Моденов П.С., Пархоменко А.С.
📙 Задачи с параметрами. Координатно-параметрический метод: учебное пособие [2007] Моденов, В. П.
📙 Аналитическая геометрия [1967] Моденов П.С.
📙 Сборник задач по аналитической геометрии [1964] Бахвалов С.В., Моденов П.С., Пархоменко А.С.
📙 Сборник задач по специальному курсу элементарной математики [1957] Моденов П.С.
📙 Геометрические преобразования [1961] Моденов П.С., Пархоменко А.С.
📙 Пособие по математике для подготовительных курсов МГУ [1967] Александров Б.И., Моденов П.С.
📙 Теория поверхностей в векторном изложении [1932] Брюшгенс С.С., Моденов П.С.
📙 Сборник задач по специальному курсу элементарной математики [1960] Моденов П.С.
📙 Курс высшей математики - учебник для пед. ин-тов [1948] П. С. Моденов, Г. А. Невяжский
📙 Экзаменационные задачи по математике с анализом их решения [1969] Моденов П.С.
#подборка_книг #математика #math #maths #алгебра #геометрия

Философия математики

1. Субъективность математики
2. Наука без чисел
3. Как доказать недоказуемость?
4. Материализм и эмпириокритицизм
5. Не доказано! - Как доказать недоказуемость? Часть 2
6. Совпадение? Не думаю!
7. Суперсимметричная квантовая механика
8. Аргумент предсказательной силы
9. Куда заведет симметрия?
10. О реальности физических терминов


#video #math

https://www.youtube.com/watch?v=AiEjZRAaCQk&list=PLnbH8YQPwKbm_k8n45VhYZ5wdbB0cuZ_J&ab_channel=LightCone

data_math

🔢 Llemma: an open language model for mathematics

Открытая модель LM для математики, обученные на 200 Б лексем математического текста.

Производительность Llemma 34B приближается к Minerva 62B от Google, несмотря на вдвое меньшее количество параметров.

📌 Код: https://github.com/EleutherAI/math-lm
📌 Статья: https://arxiv.org/abs/2310.10631

data_math

📕 Байесовские модели восприятия и действия (2023)

Автор: Вэй Цзи Ма, Конрад Кёрдинг, Дэниел Голдрайх

Описание: Эта книга представляет собой введение в байесовские модели перцептивного принятия решений и действий. В таких моделях человеческий разум ведет себя как компетентный специалист по данным (или диагностирующий врач, или исследователь места преступления – выберите свою метафору), извлекая смысл из шумных и неоднозначных сенсорных наблюдений. В последние десятилетия байесовский подход к восприятию и действию становится все более популярным, а разработанные модели все шире применяются на прак- тике. Этот подход нам особенно интересен, потому что он строго и успешно объясняет многие экспериментальные данные.

📕 Читать

📕 Основы высшей математики. Часть 1 [2021] Туганбаев

В книге рассмотрены следующим важнейшие разделы: пределы, производные, исследование функций и построение их графиков, функции нескольких переменных, неопределенные интегралы, определенные интегралы, несобствеенные интегралы.

📗 Основы высшей математики. Часть 2 [2021] Туганбаев

В книге рассмотрены следующим важнейшие разделы: аналитическая геометрия, линейная алгебра и дифференциальные уравнения.

📘 Основы высшей математики. Часть 3 [2021] Туганбаев

В книге рассмотрены следующим важнейшие разделы: функции нескольких переменных, двойные и тройные интегралы, криволинейные интегралы.

📙 Основы высшей математики. Часть 4 [2022] Туганбаев

В книге рассмотрены следующие важнейшие разделы: комплексные функции и ряды, действительные ряды, ряды Лорана, комплексные и действительные многочлены, алгебраическая замкнутость поля комплексных чисел, поля и их расширения, многочлены и кольца.

📔 Основы высшей математики [2011] Туганбаев

Книга соответствует программам курсов высшей математики для студентов различных нематематических специальностей и направлений подготовки, может выполнять функции учебника, задачника, решебника и сборника контрольных работ по высшей математике. В книге рассмотрены следующие важнейшие разделы: пределы, производные, исследование функций и построение их графиков, функции нескольких переменных, линейная алгебра, аналитическая геометрия, интегралы, числовые и функциональные ряды, дифференциальные уравнения и теория вероятностей. Для студентов и преподавателей нематематических факультетов высших учебных заведений.

📌 Скачать книги

data_math

📙 Специализация "Математика для машинного обучения и науки о данных

Отличная возможность освоить инструментарий искусственного интеллекта и машинного обучения бесплатно.
Математика для машинного обучения и науки о данных - это специализация для начинающих, в рамках которой вы изучите фундаментальный математический инструментарий машинного обучения: линейную алгебру, статистику и теорию вероятности и мл алгоритмы.

https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science

data_math

Профессор Ашвин Рао из Стэнфордского университета разработал интересный GoogleColab, в котором рассматриваются причины неудачи банка "Силиконовая долина" (#SVB) на высоком уровне.

В этом ресурсе Ашвин придерживается прямолинейного подхода, используя только математику на уровне средней школы без предварительных знаний в области финансов и инвестиций.

Это пример использования #notebooks для упрощения и разъяснения сложных тем с помощью кода.
Ссылка на блокнот: https://colab.research.google.com/drive/15uxrAeCCL327kWH9N0X-ogKwf2zErjP5

⚡️ Простейший способ визуализации множества чисел. Очень полезная диаграмма!

https://thinkzone.wlonk.com/Numbers/NumberSets.htm

data_math

Математика для глубокого обучения 🧑‍🎓

Лучший ресурс для изучения математических концепций для понимания концепций машинного обучения и глубокого обучения:

http://d2l.ai/chapter_appendix-mathematics-for-deep-learning/index.html

data_math

Пожалуй, лучший курс линейной алгебры для машинного обучения.

Преподаватель - профессор Массачусетского технологического института Гилберт Стрэнг.

И это БЕСПЛАТНО!

Создайте прочный фундамент математики для машинного обучения:

https://youtube.com/playlist?list=PL221E2BBF13BECF6C

data_math

🎇 Создавайте потрясающие Фрактальные рисунки с помощью Python

Небольшое учебное пособие для начинающих и заядлых любителей математики.

В этой статье вы узнаете, как построить базовые (но очень красивые) множества Мандельброта, используя Matplotlib и NumPy.

▪ Читать

data_math

📌 awesome matlab students

Список полезных ресурсов для студентов, изучающих MATLAB и Simulink. Список включает советы и рекомендации, учебные пособия, видео, шпаргалки и возможности для изучения MATLAB и Simulink.

https://github.com/mathworks/awesome-matlab-students

data_math