Математика и Python для анализа данных

Первый курс специализации Машинное обучение и анализ данных от МФТИ и Яндекс.

Структура папок

Всё, что творится внутри этой папки, подвержено своим законам.

• Homework содержит домашние задания. Названия папок начинаются с номера недели на курсе
• Lectures содержит лекции 😂
• Notebooks содержит ноутбуки из лекций. Названия папок начинаются с номера недели на курсе

Содержание курса

1. Введение
2. Библиотеки Python и линейная алгебра
3. Оптимизация и матричные разложения
4. Случайность

Об этом курсе

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.

Для успешного применения методов анализа данных нужно уметь программировать. Фактическим стандартом для этого в наши дни является язык Python. В данном курсе мы предлагаем познакомиться с его синтаксисом, а также научиться работать с его основными библиотеками, полезными для анализа данных, например, NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas.