➕ Продолжаем вспоминать математику

На прошлой неделе рассказывали вам про освоение базовой математики. Сегодня продолжаем тему и делимся ресурсами более продвинутого уровня про разделы математики необходимые для работы в сфере DS. Что ещё можно изучить, кроме курсов Карпова по статистике, про которые мы уже рассказывали в канале:

📜 Статья про базовые понятия статистики для науки о данных. Краткое перечисление часто встречающихся понятий в DS. Можно читать и по порядку углубленно изучать каждую тему.

📚 Теория вероятностей. Книга + видео. Тут всё просто, никаких предварительных знаний не требуется, можно начинать изучать хоть сейчас.

📚 Сборник задач по теории вероятностей (с решениями). Если уже знакомы с темой, то можно приступать к задачам.

📹 [ENG] Линейная алгебра. Простые объяснения базовых понятий, очень коротко, наглядно и доступно. Достаточно для первичного погружения в тему.

📹 [ENG] Линейная алгебра от MIT в связке с ML. Если разобрались с основами линейной алгебры в предыдущих видео, то тут можно продолжить изучение темы именно в направлении ML.

📹 Математическая статистика. Запись курса лекций по математической статистике от МФТИ (Лектор — доц. И.В. Родионов), подробно и основательно разберётесь в теме, если вам комфортен формат много часового видео.

🧑‍🏫 Курс по математическому анализу от МГЛУ.
Первая часть и Вторая часть. Глубокое погружение в тему, для старта не обязательно, но в будущем можно освоить.

🧑‍🏫 Платформы где можно попрактиковаться в решении задач: линейная алгебра + ML/DL и статистика и теория вероятности. Теория дело хорошее, но без практики никуда.

Использовали что-то из этой подборки?) Делитесь в комментариях своими рекомендациями и ставьте ❤️