OTUS Математика для Data Science Продвинутый курс 2020

1. 25. Проверка гипотез. Часть 2/25.mp4262.61MB
2. 02. Введение 2. Основные термины и определения мат.анализа, лин. алгебры и теории вероятностей/02.mp4222.6MB
3. 03. Матрицы. Основные понятия и операции/03.mp4114.05MB
4. 04. Геометрическая интерпретация в линейной алгебре/04_1.mp476.51MB
5. 04. Геометрическая интерпретация в линейной алгебре/04_2.mp4115.31MB
6. 05. Матричные разложения/05.mp4139.26MB
7. 06. Матричные производные/06.mp4100.27MB
8. 07. Применение линейной алгебры в Data Science/07.mp4174.27MB
9. 08. Применение линейной алгебры в Machine Learning/08.mp4115.65MB
10. 09. Теория множеств/09.mp499.13MB
11. 10. Метрические пространства/10_1.mp4128.87MB
12. 10. Метрические пространства/10_2.mp459.65MB
13. 10. Метрические пространства/10_3.mp463.68MB
14. 11. Теория пределов/11.mp4166.77MB
15. 12. Дифференцирование/12.mp4112.81MB
16. 13. Оптимизация/13.mp4117.46MB
17. 14. Минимизация и максимизация в регрессиях/14.mp4168.2MB
18. 15. Метод максимального правдоподобия/15.mp4183.06MB
19. 16. Применения мат.анализа в ML/16.mp4126.63MB
20. 17. Применения мат.анализа в ML/17.mp4106.62MB
21. 18. Midterm/18.mp4107.4MB
22. 19. Комбинаторика и Основы теории вероятностей/19.mp4228.57MB
23. 20. Случайные величины/20.mp4138.02MB
24. 21. Непрерывные случайные величины/21.mp473.27MB
25. 22. Теоремы/22.mp473.52MB
26. 24. Проверка гипотез/24.mp4140.03MB
27. 01. Введение 1. Математика в Data Science/01.mp4118.51MB
28. 26. Виды зависимостей/26.mp4151.55MB
29. 27. Регрессии/27.mp4247.62MB
30. 28. Метод главных компонент/28_1.mp444.65MB
31. 28. Метод главных компонент/28_2.mp471.05MB
32. 29. Моделирование случайных величин/29.mp473.51MB
33. 30. Обсуждение тем курсового проекта/30.mp4117.34MB
34. 31. Ответы на вопросы по курсовым темам/31.mp498MB