Бот поможет решать любые математические задачи (и не только), писать код и объяснять сложные вещи, простым языком.
Ссылка: @Chatgpturbobot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Основная математика для науки о данных
https://www.kdnuggets.com/2022/06/essential-math-data-science-eigenvectors-application-pca.html
@data_analysis_ml
https://www.kdnuggets.com/2022/06/essential-math-data-science-eigenvectors-application-pca.html
@data_analysis_ml
KDnuggets
Essential Math for Data Science: Eigenvectors and Application to PCA - KDnuggets
In this article, you’ll learn about the eigendecomposition of a matrix.
👍2
🌏 Использование Redis для работы с геоданными
Работа с геопространственными данными заведомо сложная задача, хотя бы потому что широта и долгота это числа с плавающей запятой и они должны быть очень высокоточными. К тому же, казалось бы, широта и долгота могут быть представлены в виде сетки, но на самом деле нет, не могут, просто потому что Земля не плоская, а математика - это сложная наука.
➡️ Читать дальше
↪️ Redis for Geospatial Data whitepaper
⚙️ Запуск Redis в Google Colab Python
@data_math
Работа с геопространственными данными заведомо сложная задача, хотя бы потому что широта и долгота это числа с плавающей запятой и они должны быть очень высокоточными. К тому же, казалось бы, широта и долгота могут быть представлены в виде сетки, но на самом деле нет, не могут, просто потому что Земля не плоская, а математика - это сложная наука.
➡️ Читать дальше
↪️ Redis for Geospatial Data whitepaper
⚙️ Запуск Redis в Google Colab Python
@data_math
👍4
Если вы хотите всерьез заняться машинным обучением и анализом данных, без математики вам точно не обойтись. Но какие именно разделы вам понадобятся и как подступиться к ним, не имея опыта? Мы попросили Леонида Иосипоя, академического руководителя Центра непрерывного образования ФКН ВШЭ, составить список книг, которые помогут изучить математику с любым уровнем подготовки.
@data_math
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Если не знаешь с чего начать изучение Data Science, не знаешь в какую сторону двигаться или как улучшить свои навыки и нет желания отдавать большие деньги за курсы, которые непонятно что дадут — эта подборка для тебя.
Курсы упорядочены по степени необходимости, начиная с базовых знаний, без которых будет тяжело даваться дальнейшее изучение (линейная алгебра, статистика, базовое знание python и т.д.), переходя к более сложным.
Оставил только самые ценные, на мой взгляд, курсы.
Структура курсов:
- Линейная алгебра и дискретная математика.
- Статистика и теория вероятностей.
- Python, SQL, R.
- Машинное обучение.
- Алгоритмы и структуры данных.
- Нейронные сети и Deep learning.
@data_math
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM