Математика для Data Science: ключ к успеху в науке о данных. Основы линейной алгебры, математического анализа, статистики и теории вероятностей, необходимы для работы с большими данными. Статьи - конспекты, помогут разобраться в сложных концепциях, предлагая практические примеры и задачи, которые пригодятся в реальных проектах. Высокие навыки в математике - гарантия стать востребованным специалистом в области Data Science. !!! Дисклеймер !!! Эта статья хоть и написана по книге: "Математика для data science; ISBN 978-601-08-4357-8; O'Reilly; Спринт Бук", она не является её копированием...

Эти материалы размещены по многочисленным просьбам канала Теремочек, с ведома и одобрения канала Клио с поварешкой.... Читайте! Завидуйте тем, кто осилит этот трактат... ПРЕДИСЛОВИЕ «Основы математического анализа» задуманы как учебник анализа для студентов первого и второго курсов математических отделений университетов; в соответствии с этим и книга делится на два тома. При составлении ее был широко использован мой трехтомный «Курс дифференциального и интегрального исчисления», но содержа¬ щийся...