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...

При решении многих задач математического анализа (исследование функции на непрерывность, определение асимптот графика функции, исследование на сходимость несобственных интегралов первого и второго рода, исследование рядов и т.п.) возникает необходимость вычислять пределы. При этом появляются неопределенности различных видов – всего выделяют 7 типов неопределенностей: Разложим числитель и знаменатель на множители удобным способом. Работаем с числителем: Замечание: предельная точка обязательно будет корнем уравнения...