Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 165 in /var/www/tg-me/post.php on line 75
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6599 -
Telegram Group & Telegram Channel
🧠 Математика для Data Science: с чего начать

Если вы хотите уверенно читать статьи, книги и документацию по Data Science, без знания математического языка не обойтись. Но с чего начать, чтобы не утонуть в формулах?

📌 Мы запускаем серию статей, где по шагам разберем все ключевые темы: от базовых обозначений до сложных алгоритмов.

👀 В первой части — самые основы:
— Что такое ℝ, ℕ, ℤ, ℂ и зачем это знать
— Как устроены векторы и матрицы
— Как читать ∑ и ∏ без паники
— Почему логарифмы — лучшие друзья аналитика

🔗 Читайте первую статью и заложите прочный фундамент для освоения Data Science: https://proglib.io/sh/pSwegRq1o0

Библиотека дата-сайентиста #буст



tg-me.com/dsproglib/6599
Create:
Last Update:

🧠 Математика для Data Science: с чего начать

Если вы хотите уверенно читать статьи, книги и документацию по Data Science, без знания математического языка не обойтись. Но с чего начать, чтобы не утонуть в формулах?

📌 Мы запускаем серию статей, где по шагам разберем все ключевые темы: от базовых обозначений до сложных алгоритмов.

👀 В первой части — самые основы:
— Что такое ℝ, ℕ, ℤ, ℂ и зачем это знать
— Как устроены векторы и матрицы
— Как читать ∑ и ∏ без паники
— Почему логарифмы — лучшие друзья аналитика

🔗 Читайте первую статью и заложите прочный фундамент для освоения Data Science: https://proglib.io/sh/pSwegRq1o0

Библиотека дата-сайентиста #буст

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение








Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6599

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA