Learn Python Data Science Pro

1+
Спампоўванні
Ацэнка змесціва
Для ўсіх
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана

Пра гэту праграму

Вывучыце Python Data Science Pro: матэматыка і аналітыка

Авалодайце навукай аб дадзеных з дапамогай Python, прайшоўшы поўны курс матэматыкі і аналітыкі. Гэта дадатак, прызначанае для пачаткоўцаў-даследчыкаў дадзеных, інжынераў машыннага навучання і аналітыкаў, забяспечвае неабходныя матэматычныя асновы з практычным кадаваннем на Python.

Што вы даведаецеся

• Праграмаванне на Python для аналізу дадзеных і машыннага навучання
• Лінейная алгебра: вектары, матрыцы, уласныя значэнні і раскладанне
• Асновы вышэйшага аналізу: граніцы, вытворныя і дыферэнцыяльныя ўраўненні
• Трохмерная геаметрыя, сістэмы каардынат і прасторавы аналіз
• Комплексныя лікі і пашыраныя матэматычныя тэарэмы
• Асноўныя матэматычныя паняцці, неабходныя кожнаму спецыялісту па апрацоўцы дадзеных

Поўны навучальны вопыт

• 21 структураваны раздзел, які ахоплівае ўсе асновы матэматыкі
• Матэматычныя паняцці, тлумачаныя побач з кодам Python
• Кароткі даведнік па формулах для апрацоўкі дадзеных
• Больш за 200 тэм і прыкладаў практычнага кадавання
• Больш за 200 інтэрактыўных тэстаў для праверкі вашых ведаў

Зручныя функцыі

• Цёмныя і светлыя тэмы для камфортнага вывучэння
• Аўтаномнае навучанне - не патрабуецца інтэрнэт
• Пошук па ўсіх тэмах матэматыкі і Python
• Даданне ключавых формул і паняццяў у закладкі
• Зразумелы інтэрфейс без адцягненняў
• Падрабязныя прыклады кода з тлумачэннямі

Ідэальна падыходзіць для

• Студэнтаў, якія рыхтуюцца да буткемпаў і атрымання ступені па апрацоўцы дадзеных
• Спецыялістаў, якія пераходзяць на кар'еру ў галіне штучнага інтэлекту/машыннага навучання
• Інжынераў-праграмістаў, якія вывучаюць навыкі аналізу дадзеных
• Бізнес-аналітыкаў, якія пераходзяць да спецыяліста па апрацоўцы дадзеных ролі

Асноўныя тэмы, якія разглядаюцца

• Асновы вектараў і праекцыі
• Вектарныя здабыткі
• Матрыцы і раскладанне матрыц
• Сістэмы лінейных ураўненняў
• 2D і 3D геаметрыя (лініі, плоскасці, каардынаты, перасячэнні)
• Граніцы, функцыі і метады дыферэнцыявання
• Вытворныя вышэйшага парадку і тэарэмы
• Паводзіны функцый і экстрэмумы
• Комплексныя лікі і іншае

Трансфармуйце сваю кар'еру з дапамогай навыкаў навукі аб дадзеных на Python — ад матэматычных асноў да пашыранай аналітыкі!
Абноўлена
16 ліс 2025 г.

Бяспека даных

Бяспека пачынаецца з разумення таго, як распрацоўшчыкі збіраюць і абагульваюць вашы даныя. Спосабы забеспячэння прыватнасці і бяспекі даных залежаць ад выкарыстання праграмы, месца пражывання і ўзросту карыстальніка. Распрацоўшчык даў гэту інфармацыю, але з цягам часу ён можа змяніць яе.
Даныя не абагульваюцца са староннімі арганізацыямі
Даведацца больш пра тое, як распрацоўшчыкі заяўляюць пра абагульванне даных
Даныя не збіраюцца
Даведацца больш пра тое, як распрацоўшчыкі заяўляюць пра збор даных

Што новага

Updated content and libraries.