Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики. Нилд Томас

Описание книги «Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики» Томаса Нилда

Книга «Математика для Data Science» Томаса Нилда — это универсальное руководство, которое объясняет математические основы, лежащие в основе анализа данных и машинного обучения. Автор помогает читателям освоить ключевые математические концепции и использовать их для решения реальных задач в области Data Science.

    Основные темы книги:

• Линейная алгебра: матрицы, векторы, операции и их применение в обработке данных.
• Теория вероятностей: базовые законы, распределения и работа с неопределённостью.
• Статистика: описание данных, регрессия, доверительные интервалы и гипотезы.
• Методы оптимизации для поиска решений и построения моделей.
• Введение в машинное обучение через призму математики.
• Примеры использования математических подходов в реальных бизнес-кейсах.

    Автор объясняет сложные темы простым языком, избегая излишней теоретизации, что делает книгу доступной для широкой аудитории. Практические примеры и задачи помогают закрепить теоретические знания и сразу применять их в работе.

Книга предназначена для:

• Начинающих специалистов в Data Science, которым нужны прочные математические основы.
• Аналитиков данных, стремящихся углубить знания в статистике и теории вероятностей.
• Разработчиков и инженеров, желающих лучше понимать математическую логику анализа данных.

«Математика для Data Science» — это идеальный баланс между теорией и практикой, который позволит читателям уверенно использовать математику в обработке и анализе данных.