Course Summary
This course combines the fundamental concepts of mathematics with the Python programming language to give students a solid foundation in both subjects. Students will learn how to use Python for mathematical computations and data analysis.Key Learning Points
- Learn to use Python for mathematical computations
- Understand fundamental concepts of mathematics
- Apply mathematical concepts to real-world problems
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Ability to use Python for mathematical computations
- Understanding of fundamental mathematical concepts
- Ability to apply mathematical concepts to real-world problems
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of programming concepts
- High school level mathematics
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
- Video lectures
- Interactive exercises
Similar Courses
- Data Science Essentials
- Mathematics for Machine Learning
Related Education Paths
Related Books
Description
Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Задача этого курса — сформировать такой фундамент. Мы обойдёмся без сложных формул и доказательств и сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов.
Outline
- Введение
- Как прекрасны машинное обучение и анализ данных
- Как устроена специализация и зачем ее проходить
- Как устроен этот курс и в чем его главная особенность
- МФТИ
- Что такое Python и почему мы выбрали именно его
- Как установить Анаконду. Windows
- Как установить Анаконду. Linux
- Как установить Анаконду. Mac
- Что такое ноутбуки и как ими пользоваться
- Типы данных
- Циклы, функции, генераторы, list comprehension
- Чтение данных из файлов
- Запись файлов, изменение файлов
- Функции и их свойства
- Предел и производная
- Геометрический смысл производной
- Производная сложной функции
- Задача нахождения экстремума
- Вторая производная и выпуклость
- Формат специализации и получение сертификата
- МФТИ
- Немного о Yandex
- Ответы на самые частые вопросы. Обязательно к прочтению!
- Про Python 3
- Python FAQ
- Forum&Chat
- Про Python 3
- Инструкция: Как открыть ipython в актуальной версии Anaconda
- Знакомство с IPython Notebook
- Конспект
- Типы данных (ipython notebook)
- Чтение данных из файлов (ipython notebook)
- Запись файлов, изменение файлов (ipython notebook)
- Конспект
- Конспект
- Работа с IPython Notebook
- Знакомство с Python
- Работа с файлами в Python
- Синтаксис Python
- Функции и экстремумы
- Производная и её применения
- Библиотеки Python и линейная алгебра
- Pandas. Data Frame
- Pandas. Индексация и селекция
- Первое знакомство NumPy, SciPy и Matplotlib
- Решение оптимизационных задач в SciPy
- Знакомство с линейной алгеброй
- Векторные пространства
- Линейная независимость
- Операции в векторных пространствах
- Зачем нужны матрицы?
- Матричные операции
- Ранг и определитель
- Системы линейных уравнений
- Особые виды матриц
- Собственные числа и векторы
- Pandas. DataFrame (ipython notebook)
- Pandas. Индексация и селекция (ipython notebook)
- Первое знакомство с Numpy, Scipy и Matplotlib (ipython notebook)
- Оптимизация в Scipy (ipython notebook)
- NumPy: векторы и операции над ними
- Конспект
- NumPy: матрицы и операции над ними
- Конспект
- Pandas
- Numpy
- Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib
- Базовые понятия линейной алгебры
- Линейная независимость и размерность
- Векторные пространства и NumPy
- Что можно делать с матрицами?
- Разрешимость систем линейных уравнений и ранги
- Матрицы и NumPy
- Оптимизация и матричные разложения
- Частные производные и градиент
- Применение градиента
- Производная по направлению
- Касательная плоскость и линейное приближение
- Направление наискорейшего роста
- Оптимизация негладких функций
- Метод имитации отжига
- Генетические алгоритмы и дифференциальная эволюция
- Нелдер-Мид
- Разложения матриц в произведение, сингулярное разложение
- Приближение матрицей меньшего ранга
- Связь сингулярного разложения и приближения матрицей меньшего ранга
- Конспект
- Конспект
- Конспект
- Частные производные
- Градиент и его применения
- Повторение: гладкость и градиентный спуск
- Методы оптимизации в негладких задачах
- Повторение линейной алгебры
- Матричные разложения
- Случайность
- Случайность в теории вероятностей и статистике
- Свойства вероятности
- Условная вероятность
- Дискретные случайные величины
- Непрерывные случайные величины
- Оценка распределения по выборке
- Важные характеристики распределений
- Важные статистики
- Центральная предельная теорема
- Доверительные интервалы
- Бонусное видео
- Работа со случайными величинами (ipython notebook)
- Конспект
- Оценка распределения по выборке (ipython notebook)
- Конспект
- Материалы к бонусному видео
- Список литературы
- Финальные титры
- Вероятность
- Случайные величины
- Вероятность и случайные величины
- Распределения, параметры и оценки
- ЦПТ и доверительные интервалы
- Статистики
Summary of User Reviews
Discover Mathematics and Python online course, which has received positive reviews from students. The course is a great way to learn mathematical concepts and how to apply them using Python. One key aspect that most users thought was good is the practical approach of the course, which includes real-world examples and exercises to make learning more engaging and fun.Pros from User Reviews
- The course is well-structured and easy to follow
- The instructors are knowledgeable and engaging
- The practical approach of the course makes learning more engaging and fun
- The course covers a wide range of topics in mathematics and Python
- The course is suitable for beginners and advanced learners alike
Cons from User Reviews
- Some users found the pace of the course too slow
- Some users found the course too basic and not challenging enough
- Some users found the course to be too theoretical and lacking in practical applications
Evgeniy Riabenko
4.8 Raiting
Основы программирования на Python
- 4.5
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Язык программирования Python является одним из самых простых в освоении и популярных языков программирования. Также слушатели познакомятся с основами различных парадигм программирования: процедурным, функциональным и объектно-ориентированным программированием....
Обучение на размеченных данных
- 4.8
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. В этом курсе вы научитесь формулировать и, конечно, решать такие задачи....
Введение в машинное обучение
- 4.7
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации....
Теория вероятностей и ее приложения
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Курс «Теория вероятностей и ее приложения» входит в специализацию «Математика для анализа данных» и не требует предварительных знаний, кроме материала, пройденного ранее в рамках этой специализации....
