Математический анализ для работы с данными
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Course Summary
This course covers the mathematics necessary for analyzing big data. Topics include linear algebra, optimization, probability theory, and statistical inference.Key Learning Points
- Learn the mathematical foundations necessary for analyzing big data
- Gain hands-on experience with real-world applications
- Understand the mathematical principles behind machine learning and data science
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Ability to apply mathematical concepts to real-world big data problems
- Understanding of machine learning principles and algorithms
- Preparedness for further study in data science and machine learning
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of calculus and linear algebra
- Familiarity with programming concepts and a programming language such as Python
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
Similar Courses
- Mathematics for Machine Learning
- Applied Data Science with Python
Related Education Paths
Notable People in This Field
- Co-founder of Google Brain and Coursera
- Professor of Statistics at University of California, Berkeley
Related Books
Description
В курсе представлены основные понятия и методы математического анализа, необходимые для работы с данными. Первая лекция вводная и посвящена обсуждению базовых понятий: функция, ее график, множество уровня и т.д. Следующие пять лекций содержат основы теории пределов и дифференциального исчисления скалярных и векторных функций от одной и нескольких переменных. В частности, в шестой лекции рассматриваются задачи гладкой оптимизации. Последняя, седьмая лекция посвящена интегральному исчислению. Наряду со стандартным материалом в курсе рассмотрены некоторые вычислительные методы и алгоритмы.
Knowledge
- Исследовать поведение функции в окрестности точки
- Находить приближенное решение системы уравнений
- Исследовать функцию на экстремумы
Outline
- Введение в математический анализ
- Основные идеи математического анализа
- Понятие функции
- Итоговый тест
- Предел и непрерывность
- Норма и расстояние
- Окрестность точки
- Предел последовательности
- Предел функции
- Непрерывность функции
- Производная — 1
- Производная и касательная
- Монотонность функции
- Частная производная
- Касательная плоскость и производная композиции
- Производная — 2
- Производная по направлению
- Градиент и производная вектор-функции
- Матрица Якоби
- Производная неявной и параметрической функции
- Вторая производная и производные высших порядков
- Вторая производная и касательная парабола
- Выпуклость функции
- Частные производные второго порядка
- Касательный параболоид и матрица Гессе
- Гладкая оптимизация
- Безусловный локальный экстремум
- Условный локальный экстремум
- Глобальный экстремум
- Интегрирование
- Определенный интеграл
- Несобственный интеграл
- Двойной интеграл
Summary of User Reviews
Mathematics for Big Data is a highly praised course on Coursera. Learners appreciate the course's in-depth coverage of mathematical concepts, which are necessary for big data analysis. The course has received an overwhelmingly positive response from learners, and it is considered to be one of the best courses on Coursera for those who want to learn about big data mathematics.Key Aspect Users Liked About This Course
The course is praised for its in-depth coverage of mathematical concepts necessary for big data analysis.Pros from User Reviews
- The course content is comprehensive and covers all the necessary mathematical concepts.
- The course is well-structured and easy to follow.
- The instructors are knowledgeable and engaging.
- The course is suitable for both beginners and advanced learners.
- The course provides practical applications of mathematical concepts.
Cons from User Reviews
- The course can be challenging for learners who are not familiar with mathematics.
- The course requires a significant time commitment.
- Some learners have reported technical issues with the course platform.
- The course may not be suitable for learners who are looking for a more hands-on approach to big data analysis.
- The course does not provide enough practice exercises for some learners.
Динамический бизнес анализ данных в Tableau
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Курс позволит получить практические знания по динамическому бизнес анализу данных с использованием программы Tableau С каждым новым днём растет проникновение компьютерных технологий во все отрасли....
Практики управленческой аналитики в MS Excel
- 4.8
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Данный курс - второй в рамках специализации «Практики анализа экономических данных: от простого к сложному». Анализ данных – актуальная проблема для всех без исключения компаний....
Введение в Биоинформатику: Метагеномика (Introduction to Bioinformatics: Metagenomics)
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Авторский коллектив курса «Введение в биоинформатику: метагеномика» был отмечен дипломом II степени в номинации "За способность понятно объяснять самые абстрактные идеи" на Международном конкурсе открытых онлайн-курсов EdCrunch Award в 2018 году....
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....
