Полезные материалы (практически по всему, что нужно знать)

- Математика, статистика:
Основы математики для цифровых профессий. Яндекс
Математика для поступающих в магистратуру. МФТИ
Линейная алгебра. CSC
Линейная алгебра. МФТИ
Математический анализ (часть 1). CSC
Математический анализ (часть 2). CSC
Основы математического анализа. МФТИ
Теория вероятностей (часть 1). CSC
Теория вероятностей (часть 2). CSC
Теория вероятностей – наука о случайности (часть 1). ТГУ
Теория вероятностей – наука о случайности (часть 2). ТГУ
Основы статистики (часть 1). Институт биоинформатики
Основы статистики (часть 2). Институт биоинформатики
Основы статистики (часть 3). Институт биоинформатики
Математическая статистика. CSC
Прикладной статистический анализ. ВШЭ
Статистика для анализа данных. ВШЭ
Эконометрика. ВШЭ

- Алгоритмы:
Алгоритмы: теория и практика. Методы. CSC
Алгоритмы: теория и практика. Структуры данных. CSC
Подготовка к алгоритмическому собеседованию. Яндекс

- Python:
Программирование на Python. Институт биоинформатики
Python: основы и применение. Институт биоинформатики
"Поколение Python": курс для начинающих. BEEGEEK
"Поколение Python": курс для продвинутых. BEEGEEK
Python-разработка для начинающих. Нетология
Основы Python. Хекслет
Python для извлечения и обработки данных. ВШЭ
Python для искусственного интеллекта. МФТИ
Data Science: будущее для каждого. Нетология
Практикум по математике и Python. Степик
Основы Pandas для начинающих. Степик
Практикум по Pandas. Степик

- R:
Анализ данных в R (часть 1). Институт биоинформатики
Анализ данных в R (часть 2). Институт биоинформатики
Основы программирования на R. Институт биоинформатики
R для лингвистов: программирование и анализ данных. ВШЭ

- Базы данных:
Интерактивный тренажер по SQL. ДВФУ
Оконные функции SQL. Степик
Введение в SQL и работу с базой данных. Нетология
Свободное погружение в СУБД. CSC
Базы данных. СПбГУ
Упражнения по SQL

- ML:
Введение в Data Science и машинное обучение. Институт биоинформатики
Машинное обучение. ОмГТУ
Быстрый старт в искусственный интеллект. МФТИ
Анализ данных на практике. МФТИ
Основы машинного обучения. ВШЭ

- Нейронные сети:
Нейронные сети. Институт биоинформатики
Введение в искусственные нейронные сети. ОмГТУ
Специальные архитектуры нейронных сетей. ОмГТУ
Нейронные сети и компьютерное зрение Samsung
Нейронные сети и обработка текста. Samsung
Анализ текстовых данных. ВШЭ
Компьютерное зрение. ВШЭ

- Другое:
Hadoop. Система для обработки больших объемов данных. VK
Введение в Linux. Институт биоинформатики
Введение в Git. Хекслет
Основы Git. Степик
Основы командной строки. Хекслет
Инженер облачных сервисов. Яндекс

#полезныематериалы