Valiotti Analytics — построение аналитики для мобильных и digital-стартапов
    DataMarathon.ru — семидневный интенсив в области аналитики для начинающих
1 заметка с тегом

maths

Бесплатные курсы математики для аналитиков и инженеров данных

Время чтения текста – 6 минут

Сейчас в интернете доступно огромное количество платных образовательных материалов, которые обещают сделать из вас аналитика. Иногда это так, и некоторые программы действительно дают хороший набор скилл-сетов, которые необходимы аналитику.

Порой можно встретить точку зрения, что аналитику и вовсе не надо знать SQL и Python. С моей точки зрения, наоборот, следует стараться прокачивать себя в разных направлениях, в том числе и в хард-скиллах. Другой большой спор предполагает, что аналитику не нужна математическая база, и он может эффективно решать задачи, набравшись исключительно хард-скиллов. Я считаю, что это громадное заблуждение. Спойлер — далее в тексте у меня есть таблетка от этого.

К примеру, на мой взгляд, тяжело рассуждать о вероятности оттока, не понимая, что такое теория вероятностей. Сложно обсуждать медиану и нормальность распределения, не понимая математической статистики. Не разобраться в SVD-разложении, не понимая линейную алгебру, и не посчитать градиент функции, не разбираясь в математическом анализе. Некоторые возразят: ну так аналитику это и не требуется, ведь в Python / R / Matlab всё уже реализовано. Действительно, для стартовой позиции, наверное, всё так, можно взять готовый алгоритм, написать пару команд, и, вау, ты построил модель линейной регрессии. Но что делать дальше? Как разобраться в сути математического аппарата при изменении конкретных деталей модели?

Сегодня интернет позволяет нам подарить себе бесплатно второе высшее образование, и начинающему аналитику следует начать именно с него, прежде чем покупать курсы по анализу данных. Буквально недавно я прослушал ещё раз все фундаментальные курсы, которыми хочу поделиться. Прелесть в том, что все эти материалы абсолютно бесплатны. И несмотря на то, что всё нижеизложенное я изучал в ВУЗе 15 лет назад, повторить изученные материалы крайне полезно (все же за 15 лет многое забывается). Кроме того, получение подобных знаний тренирует тот самый аналитический склад ума и математическую подготовку.

В посте предлагаю вам бесплатные фундаментальные курсы от американских именитых ВУЗов, с которыми вы можете стартовать обучение по направлению аналитика данных. Единственное требование — знание английского языка. Но если у вас до сих пор нет этого, обязательно сперва изучите английский и после возвращайтесь к посту :)

Предполагаю, что совершенно точно можно собрать аналогичный пост из русскоязычных лекций на Youtube, но мне очень нравится подача материала не одним видео на полтора часа, а отрезками с решением прикладных задач, дублированием информации текстом, именно поэтому я рекомендую эти материалы.

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (M.I.T.)

В английском языке имеет название Calculus, совершенно потрясающий по подбору материалов и объяснению курс от MIT в трех частях:

  1. Дифференцирование
  2. Интегрирование
  3. Система координат и ряды

ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА (Georgia Tech)

Курс в четырех частях от одного из ведущих мировых ВУЗов в Computer Science: Georgia Tech.

  1. Линейные уравнения
  2. Матричная алгебра
  3. Детерминанты и собственные значения
  4. Ортогональность, симметричные матрицы и SVD

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА (Georgia Tech)

Курс в четырех частях от одного из ведущих мировых ВУЗов в Computer Science: Georgia Tech.

  1. Введение в теорию вероятностей
  2. Случайные величины
  3. Введение в статистику
  4. Доверительные интервалы и гипотезы

ВЫЧИСЛЕНИЯ В PYTHON (Georgia Tech)

Курс в четырех частях от одного из ведущих мировых ВУЗов в Computer Science: Georgia Tech.

  1. Основы
  2. Управляющие структуры
  3. Структуры данных
  4. Объектные алгоритмы

R ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ (Harvard)

Курс в семи частях от профессора из Гарварда

  1. Основы R
  2. Визуализация
  1. Теория вероятностей
  2. Вывод и моделирование
  3. Полезные инструменты
  4. Форматирование данных
  5. Линейная регрессия
  6. Машинное обучение
  7. Итоги курса
 Нет комментариев    519   5 мес   analysis   maths   probability   python   r   statistics