Где учить математику - th-cam.com/video/6ajAbghWzrs/w-d-xo.html Рекомендую так же посмотреть видео про высшее образование: th-cam.com/video/iVHRpcv6Bnk/w-d-xo.html
Спасибо за информацию. Если я только начинаю изучать с нуля, то я правильно понял порядок изучения => вначале подтянуть Pyhon и параллельно английский. И дальше уже иду по твоему плану на data scientist за 6 месяцев.
Выучил всю эту математику и теперь дата сциенц вообще не интересует. В своих познаниях настолько преисполнился, что деньги теперь вообще не нужны, а значит и работа тоже.
За плечами курс Высшей математики, линейной алгебры, теории функций комплексной переменной, теории вероятности, короче самая соль матана в техническом вузе, думаю достаточно будет?)) надо только вспомнить))
крч свитчеры(чувачки из других профессий) it- это не про фиолетовые и зеленые пуфики в офисах, это не про отсутствие дресс-кода, не про игры в playstation во время обеденного перерыва! А в первую очередь, про то чтобы быть занудой. Для начала попробуйте решить пробные варианты егэ по профильной математике хотя бы на 60 баллов. Справились? Не появилась ли мысль - "это наверно не мое"? Отлично! А теперь решите хотяб 5 различных вариантов минимум на 80 баллов. Дальше пытайтесь уверенно овладеть программой математических дисциплин первых двух курсов тех.вуза и помните, чтобы хорошо понимать/запоминать материал его надо периодически повторять, если это вам не приносит удовольствия, и продалжаете думать что вся работа заключается в собирании какого-то абстрактного конструктора в ide , то откуда в индустрии такие зарплаты, а Лебовски? Чуйка мне подсказывает что в течении 5 лет будет намного чаще встречаться физика, а к требованиям бекендеров прибавится математика помимо алгоритмов. Учите базу, чтобы на дистанции оставаться востребованным.
@@DataScienceGuy Data Scientist'ы занимаются построением архитектуры моделей машинного обучения, программированием внедрения этих моделей в backend? или просто чистят данные и тренируют модели?
Ребят, не пугайтесь. Нафиг все это не нужно. Весь датасаенс это перебор гиперпараметров, под который уже другие ребята знающие математику написали алгоритмы HLC и тп. Но если оооочень хочется, то 4-недельного курса “math for DS” любого американского универа будет достаточно. Проходится за 2 недели троечником из СССР или отличником ЕГэшником. Ок, для совсем упоротых можете учебник матана 10-11 классов 52й школы почитать. Там есть всё - пределы, производные, интегралы, дифференцирование. Без решения задач читается за два месяца. Но это уже топ. Линал, тервер точно не нужен. Теорема Байеса звучит красиво, но понимают ее 5 человек на планете, а задачки по ней умеют решать миллионы и это ничего не дает в машинном обучении.
Добрый день. Прошу, не могли бы вы привести источники, где было бы возможно взять данные курсы от американских университетов? С английским всё ок, с базовой школьной математикой разговор тоже неплохо строится, но сами понимаете, что университетов бесконечное множество в нашем мире. Coursera?
Подождите, а как вообще можно учить статистику без знания теорвера? Для меня это вообще практически синонимы. Кстати, меня интересуют две темы: 1. Что-то типа "один день из жизни дата сайентиста". В общем, обзор ежедневных задач и обязанностей работающего по данной профессии. 2. Как понять что ты готов работать/пойти на стажировку? Стоит ждать какого-то материала на эти темы?
Ну в целом ты прав, без теорвера стастика плохо пойдет, они связаны, но обычно когда изучаешь статистику, весь необходимый теорвер дают по пути. Насчет тем, думаю можно придумать, что нибудь. Но в ближайшее время не обещаю. добавлю в свой список идей, спасибо)
Меня преследует огромная пропасть непонимания, хоть я и люблю математику и знаю что на бэке она по всюду и творит чудеса везде, но я абсолютно не понимаю как все вышеперечисленное может бвть связанно с нейросетями. Матанализ, теория графов, интегралы и логарифмы как могут мне помочь составить рейтинг магазина, или обучить нейронную сеть, или создать инру. КАК
Почти все это нужно для понимания как работает тот или иной алгоритм. Конечно мы можете сделать import keras, fit-predict и что то даже заработает, но далеко так не уедешь. вылезла например ошибка вов ремя обучения нейронки, что невозможно перемножить матрицы потому что размерности не сходятся, если знаешь матан сразу понимаешь о чем речь и где возможно ошибка. Если не знаешь то решать эту проблему будет сложнее.
@@DataScienceGuy да это понятно. Но это все общие слова, не могли бы вы сделать видео о конкретном применении математики в программировании и пр специальностях. Потому что, как я уже сказала, действительно есть много видео для начального уровня обучения в этой сфере, где ты учишь математику , а уже проффессионалы, как вы , говорите о том что с помощью этого можно обучить нейронную сеть, но где середина, как два этих отдельных представления связаны конкретно? Может я еще не дошла до этого , но на данном этапе для меня это немыслимо
@@КираНайтли-ф9д в программировании математика не особо нужна, в датасаенс нужна) Думаю как только вы начнете изучать те же нейросети, сразу столкнётесь с математикой. Я не говорю что с помощью математики обучают нейронки, я говорю что под капотом все работает на математике, и в целом вы можете что то обучать и без особых знаний в матане. Но например вам поручили реализовать какой то алгоритм из статьи, а там написано все в виде формул и графиков, вам надо исходя из этого написать свою модель нейронной сети. Без понимания математики этого не получится.
да, mathprofi.ru + coursera, stepik, openedu, udemy, edx и литература: школьный уровень: Мордкович, Пратусевич, Колмогоров; университетский уровень: Д.Писменный конспекты по вышмату, Кострикин, Зорич или Фихтенгольц и математику и программирование возможно освоить по этим источникам))
На самом деле все наверное звучит сложнее чем оно есть) Я сначала тоже капец боялся, что слишком много всего и никогда ни во что не въеду, но грубо через месяц уже процентов на 80 понимаю о чем речь) Все реально выучить - правда очень сильно зависит от подачи материала - я смотрел одни и те же темы, но у разных преподов и в 1 случае я себя чувствовал дебилом, не способным ничего понять, а во втором все укладывалось на свои места
Data Science Guy ахахах) то же мне герой)) На самом деле видео отличное проучилось, понятно какие темы нужны, какие можно отложить (все же математика вещь слишком обширная, что ее всю так просто изучить) Спасибо тебе за контент
У меня по математике твёрдая 2 была 😂 из за этого даже не допустили до егэ и не дали аттестат за 11 классов. Если я займусь этим, то считай что мне математику с нуля учить. Это вызов для меня 😂 что самое интересное, незнание математики и английского, а так же языков программирования вообще не отпугивает 😳
Поднять математику вполне реально, если есть мотивация. Насчёт школы не парься - это обычное дело, там многим загоны насоздавали, убедив в том, что человек якобы "не способен" и т. д. Хрень это. Найди тот период, когда программа тебе понятна. Например, 7 класс или 6. И оттуда двигайся вперёд. Качни по алгебре учебники Мордковича, по геометрии - Погорелова. Чекай решебник, если совсем не решается какая-то задачка, но не раньше) И ещё есть суперский форум dxdy - там можно поспрашивать, если чё непонятно. Всё получится, если захочешь. ;)
Привет. Отличное видео. Но вот возник вопрос, насколько это профессия подойдёт гуманитарию, который хочет попробовать свои силы в data science, но который совершенно не помнит функции из 7го класса. Вообще реально или нет??
Никогда не поздно начать учить математику, в этом нет ничего страшного если в ней не разбираешься. Просто с нуля ты больше потратишь времени на базу математики
Уважаемый, подскажите пожалуйста. С помощью каких приложений можно моделировать математические формулы, в реальном времени, на языке программирования в Python ?
Привет. Спасибо тебе за твои объяснения. Тут назрел один вопрос по теме и один не по теме. Нужны ли в data science знания рядом, прогрессий и дифференциальных уравнений? Следующий вопрос, нужны ли понимания Объектно-ориентированного программирования в data science?
Все что в видео говорил, точно нужно, остальное опционально. Ряды, например, могут пригодиться, но лично мне пока не встречались. А про ООП вполне пригождается. очень много построено на классах в пайплайнах,, но сильно упарываться не стоит
Круто! А где вы учились? В универе? Если да, то в каком? Просто интересно) Среди многих других программистов на YouYube видно, что вы реально крутой специалист, который глубоко шарит во всем, а не просто поверхностно, как всякие фронтендеры)
Я топлю за бесплатное самообразование. Кстати мнение про скилбокс высказывал на стриме в самом начале, можешь зайти послушать) th-cam.com/video/exyXILdE4o0/w-d-xo.html где то после первой минуты
@@DataScienceGuy Спасибо за ответ!) Сейчас думаю какая область мне ближе просто) буду все видосы пересматривать) очень хорошо рассказываешь, понятно и без воды.
Ищу учеников (могу помочь разобраться с азами на С++) и наставников (хочу восполнить пробелы по некоторым темам высшей математики {логарифмы, пределы, параметрические функции}) по математике, физике, программированию для обмена знаниями, навыками и опытом)
Привет, спасибо за познавательное видео. Ты упомянул векторы и расстояние между ними и назрел вопрос, а курс аналитической геометрии в data science нужен или нет? Я имею в виду уравнение прямой, уравнение плоскости, кривые первого и второго порядка и т.д.
@@DataScienceGuy спасибо за ответ. Просто когда учил это на первом курсе, ан. гем. казалась нудной, в отличие от линала и матана. Ради DS можно потерпеть :)
@@RusFarFaz нет, про аналитическую геометрию, обычно её проходят совместно с курсом линейной алгебры на первом курсе технических ВУЗов. Это раздел геометрии, где геометрические задачи решаются аналитически, без построений
мне Николевский хорошо зашёл, можно хоть с 9 класса читать, написано достаточно легко, всё объясняет на пальцах, и разве что добавил бы дифференцирование по вектору достаточно противная тема, упоминания которой до 2 курса не слышал
Короче говоря, умея программировать и будучи знающим математиком - можно просто хакнуть систему и выжать любой необходимый сок ;-) Нейронные сети и Машинное обучение - очередной рывок в технологическом прогрессе.
@@DataScienceGuy Ты сам понимаешь масшатбы. 20 лет назад никто и представить не могу о реальности VR, такого качестве кино, да что там, всей индустрии в целом. Следующие 20 лет прогресса явно будут более впечатляющие, что называется "по экспоненте" :)
Набор слов... Надо знать и перечень без единой практической ссылки! Что значит знать? Сам автор вначале говорит, что не надо уметь доказывать, тогда что? Пока все очень не определённо! Думаю правильный подход взять программу обучения с приличных курсов от Я или каких-то других и по темам спринтов подтянуть разделы математики обзорно, на уровне общего понимания... А вообще не за горами время, когда алгоритмы будут обучать алгоритмы, и уж точно подбирать приемлемый (или применимый) мат. аппарат для задачи...
Волнует вопрос оплаты датасатаниста, почему он в среднем такой же как например у Middle Java Developer? Можно поддерживать корпоративную ИС на Spring framework и заниматься автоматизациями бизнес процессов без знания математики за ту же ЗП, что и разработчик нейронных сетей.
@@DataScienceGuy это сложный вопрос, обычно нравится то, что хорошо получается. Но допустим я вам даю работу DS, вам она нравится, у вас получается, вы много усердно работаете, но в конце месяца вместо ЗП я скажу молодец, все отлично получилось. Это конечно утрировано. В плане работы выгоднее идти по пути наименьшего сопротивления, стремится меньше работать и больше зарабатывать.
а если я пока не знаю какую ветвь выбрать, и хочу пока выучить азы питона, синтаксис, все вот эти функции, и порешать немного задач.. что из математики понадобится?
Где учить математику - th-cam.com/video/6ajAbghWzrs/w-d-xo.html
Рекомендую так же посмотреть видео про высшее образование: th-cam.com/video/iVHRpcv6Bnk/w-d-xo.html
Лучший канал по Data Science! Очень полезные видео!
Я бы поспорил с этим утверждением) хотя канал достаточно хорош
@@anzarsh На лучший канал не претендую, просто делюсь своим мнением и опытом)
@@DataScienceGuy спасибо за контент, он действительно полезный)
Всё по полочкам. Чётко и по делу. Респект 👍
большое спасибо за видео, ждем ролик с ресурсами где все это учить)
Спасибо за информацию. Если я только начинаю изучать с нуля, то я правильно понял порядок изучения => вначале подтянуть Pyhon и параллельно английский. И дальше уже иду по твоему плану на data scientist за 6 месяцев.
Ну что то типа того)
Что по успехам?
Спасибо за видео!
Очень жду следующее, с ресурсами изучения математики
Возьми учебник по математике. Это будет твоими ресурсами.
Спасибо Вам, талантливый одарённый Человек!
ГОСПОДЬ БОГ одаривает талантами, способностями и навыками.
Пишу комментарий для поддержки канала! Просто находка , спасибо за твой труд !
Благодарю!)
Включите русские субтитры на 0:54 )
А ведь фраза не лишена смысла, если применять знания для пикапа
Отлично ! Надеюсь что хомяки которые ведутся на рекламы курсов по DS ,где говорят что и алгебры 9 класса будет достаточно,прозреют.
ну таблички в экселе делать хватит наверно)
ты такой же хомяк
верно, это курсы для руководства
Хороший ты парень) лайк, однозначно
нравится что все кратко и по существу без воды.
Чувааак, ты просто золото, прям все по полочкам, очень полезно!
Спасибо за видео. Очень не хватало таких видео, где рассказано и разложено по полочкам все. Учиться так намного приятнее.
Выучил всю эту математику и теперь дата сциенц вообще не интересует. В своих познаниях настолько преисполнился, что деньги теперь вообще не нужны, а значит и работа тоже.
Хахахааа. где то слышал.. идущий по реке. Если серьезно, реально все выучил и теперь ничего не интересует ? Или шктка ?
жиза
😂
Перельман? ты?
Спасибо, приятно слушать
За плечами курс Высшей математики, линейной алгебры, теории функций комплексной переменной, теории вероятности, короче самая соль матана в техническом вузе, думаю достаточно будет?)) надо только вспомнить))
Я примерно так же стартовал. Только статистику подтянул, ибо ее не было в вузе почти.
Не думаю что, если вы действительно учили все выше перечисленное вам необходимо это повторять..)
@@КираНайтли-ф9д смотря как давно это было)
@@DataScienceGuy Матан и его проявления я любил в ВУЗе) было довольно давно) Думаю будет не трудно вспомнить)
@@КираНайтли-ф9д чтобы знания оставались в голове, их нужно периодически применять на практике и повторять, иначе даже хорошо усвоенное забывается
Комментарий для продвижения контента! Супер видео и канал.
Просто лучший! Спасибо за труды
3:35 - чет ору
Спасибо! Очень жду видео про материалы!)
Боже, как много умных слов, представляю что под их определениями скрывается
да вроде не так страшно, как звучит)
@@Granataliia это радует, еще бы хватило энтузиазма всем этим заняться..
@@С.П.Шиляев Все получится!
Дорогу осилит идущий)
@@Granataliia в это надо влюбиться, и тогда... успеха тебе не избежать
Кажестя я понял одно, дата саентис не мое))
А я наоборот.)
То самое ощущение, когда полный ноль в матеше, но всё ровно хочешь в дс и учишь матешу с нуля
@@МиколаВинник-у9г ну и как оно друг, можно ли полному нулю попасть в дс?)
@@DBizhanov По всей видимости нет.
@@Andrei_Bush 😂😂походу
Если кому-то нужно закрыть пробелы из школьной программы возьмите книги Киселева А П.
если с 3 класса отстал?
сейчас в универе xd
То чувства когда выбрал себе датаа сайнс но притом не знаешь таблицу умножения, слава Богу попалась это видео
Понял, что ну его на*уй, этот дэйта сайнс?
Как успехи друг?)
1:44 "... рекомендую стартовать со Статистики... "
В этот четверг начали изучать Матстат)))
Спасибо! Конспектирую :D
крч свитчеры(чувачки из других профессий) it- это не про фиолетовые и зеленые пуфики в офисах, это не про отсутствие дресс-кода, не про игры в playstation во время обеденного перерыва! А в первую очередь, про то чтобы быть занудой. Для начала попробуйте решить пробные варианты егэ по профильной математике хотя бы на 60 баллов. Справились? Не появилась ли мысль - "это наверно не мое"? Отлично! А теперь решите хотяб 5 различных вариантов минимум на 80 баллов.
Дальше пытайтесь уверенно овладеть программой математических дисциплин первых двух курсов тех.вуза и помните, чтобы хорошо понимать/запоминать материал его надо периодически повторять, если это вам не приносит удовольствия, и продалжаете думать что вся работа заключается в собирании какого-то абстрактного конструктора в ide , то откуда в индустрии такие зарплаты, а Лебовски?
Чуйка мне подсказывает что в течении 5 лет будет намного чаще встречаться физика, а к требованиям бекендеров прибавится математика помимо алгоритмов.
Учите базу, чтобы на дистанции оставаться востребованным.
Интересный стиль изложения) Может у тебя есть блог?
Есть пример, зачем нужна физика ? Кроме какой то нейробиологии ничего в голову не приходит
@@DataScienceGuy неа, блога нет
По поводу физики, ну например аэродинамика в CV , обработка сигналов.
Два моих первых курса на Программной инженерии)))
Отлично, хороший аргумент в пользу вышки все таки) А что на оставшихся курсах?
@@DataScienceGuy а об этом я узнаю чуть позже))
Что за вуз?
@@ДинарМусин-с4у НИУ ВШЭ скорее всего
Какие вы задачи , связанные с data science, решаете на работе ?
В данный момент в основном связано с компьютерным зрением и генерацией
@@DataScienceGuy Data Scientist'ы занимаются построением архитектуры моделей машинного обучения, программированием внедрения этих моделей в backend? или просто чистят данные и тренируют модели?
@@vp9011 От компании к компании по разному. РЕкомендую посмотреть это видео, тут все хорошо рассказано
th-cam.com/video/lDkTNURDIaY/w-d-xo.html
@@DataScienceGuy спасибо
А вот это уже интересно, с этого и надо было начинать
Ребят, не пугайтесь. Нафиг все это не нужно. Весь датасаенс это перебор гиперпараметров, под который уже другие ребята знающие математику написали алгоритмы HLC и тп. Но если оооочень хочется, то 4-недельного курса “math for DS” любого американского универа будет достаточно. Проходится за 2 недели троечником из СССР или отличником ЕГэшником. Ок, для совсем упоротых можете учебник матана 10-11 классов 52й школы почитать. Там есть всё - пределы, производные, интегралы, дифференцирование. Без решения задач читается за два месяца. Но это уже топ. Линал, тервер точно не нужен. Теорема Байеса звучит красиво, но понимают ее 5 человек на планете, а задачки по ней умеют решать миллионы и это ничего не дает в машинном обучении.
Добрый день. Прошу, не могли бы вы привести источники, где было бы возможно взять данные курсы от американских университетов? С английским всё ок, с базовой школьной математикой разговор тоже неплохо строится, но сами понимаете, что университетов бесконечное множество в нашем мире. Coursera?
Подождите, а как вообще можно учить статистику без знания теорвера? Для меня это вообще практически синонимы.
Кстати, меня интересуют две темы:
1. Что-то типа "один день из жизни дата сайентиста". В общем, обзор ежедневных задач и обязанностей работающего по данной профессии.
2. Как понять что ты готов работать/пойти на стажировку?
Стоит ждать какого-то материала на эти темы?
Ну в целом ты прав, без теорвера стастика плохо пойдет, они связаны, но обычно когда изучаешь статистику, весь необходимый теорвер дают по пути.
Насчет тем, думаю можно придумать, что нибудь. Но в ближайшее время не обещаю. добавлю в свой список идей, спасибо)
Меня преследует огромная пропасть непонимания, хоть я и люблю математику и знаю что на бэке она по всюду и творит чудеса везде, но я абсолютно не понимаю как все вышеперечисленное может бвть связанно с нейросетями. Матанализ, теория графов, интегралы и логарифмы как могут мне помочь составить рейтинг магазина, или обучить нейронную сеть, или создать инру. КАК
Почти все это нужно для понимания как работает тот или иной алгоритм. Конечно мы можете сделать import keras, fit-predict и что то даже заработает, но далеко так не уедешь.
вылезла например ошибка вов ремя обучения нейронки, что невозможно перемножить матрицы потому что размерности не сходятся, если знаешь матан сразу понимаешь о чем речь и где возможно ошибка. Если не знаешь то решать эту проблему будет сложнее.
@@DataScienceGuy да это понятно. Но это все общие слова, не могли бы вы сделать видео о конкретном применении математики в программировании и пр специальностях. Потому что, как я уже сказала, действительно есть много видео для начального уровня обучения в этой сфере, где ты учишь математику , а уже проффессионалы, как вы , говорите о том что с помощью этого можно обучить нейронную сеть, но где середина, как два этих отдельных представления связаны конкретно? Может я еще не дошла до этого , но на данном этапе для меня это немыслимо
@@КираНайтли-ф9д в программировании математика не особо нужна, в датасаенс нужна)
Думаю как только вы начнете изучать те же нейросети, сразу столкнётесь с математикой. Я не говорю что с помощью математики обучают нейронки, я говорю что под капотом все работает на математике, и в целом вы можете что то обучать и без особых знаний в матане. Но например вам поручили реализовать какой то алгоритм из статьи, а там написано все в виде формул и графиков, вам надо исходя из этого написать свою модель нейронной сети. Без понимания математики этого не получится.
@@КираНайтли-ф9д В целом я понял запрос, подумаю насчет такого видео.
@@DataScienceGuy спасибо) с таким ютубером даже не нужно записываться на какие то курсы)
То самое чувство, когда изучал всё это в школе и универе, но почти ничего не помнишь
Спасибо огромное вам.
Не знаю, говорил ли ты на эту тему, но ты собираешься учиться/ уже учишься где-нибудь в магистратуре или шаде? Или все своими руками :)
Да вскользь упоминал что закончил специалитет в местном вузе, а все остальное чисто по бесплатным открытым ресурсам осваивал.
Видео классное информационное, но много склеек. А так супер👍
Не до конца еще выздоровел. Запинался чаще чем обычно.
Полезный контент!
Пушка видос
Корисно було б дізнатись про бібліотеки ,які часто використовують для Data Science)
Думаю можно будет сделать пару таких роликов
Все это знал когда закончил школу, сейчас уже не помню почти.
*слезы гуманитария*
Выглядит не так объемно. Думаю можно осилить и самостоятельно! Спасибо
да, mathprofi.ru + coursera, stepik, openedu, udemy, edx и литература:
школьный уровень: Мордкович, Пратусевич, Колмогоров;
университетский уровень: Д.Писменный конспекты по вышмату, Кострикин, Зорич или Фихтенгольц
и математику и программирование возможно освоить по этим источникам))
Мне чет даже самому стало страшно)
На самом деле все наверное звучит сложнее чем оно есть) Я сначала тоже капец боялся, что слишком много всего и никогда ни во что не въеду, но грубо через месяц уже процентов на 80 понимаю о чем речь) Все реально выучить - правда очень сильно зависит от подачи материала - я смотрел одни и те же темы, но у разных преподов и в 1 случае я себя чувствовал дебилом, не способным ничего понять, а во втором все укладывалось на свои места
@@buang_albert Герой ролика подъехал)
Data Science Guy ахахах) то же мне герой))
На самом деле видео отличное проучилось, понятно какие темы нужны, какие можно отложить (все же математика вещь слишком обширная, что ее всю так просто изучить)
Спасибо тебе за контент
У меня по математике твёрдая 2 была 😂 из за этого даже не допустили до егэ и не дали аттестат за 11 классов. Если я займусь этим, то считай что мне математику с нуля учить. Это вызов для меня 😂 что самое интересное, незнание математики и английского, а так же языков программирования вообще не отпугивает 😳
У меня тоже двойки с математики. Моя цель выучить математику до конца лета, я хочу поступить на программиста
Поднять математику вполне реально, если есть мотивация.
Насчёт школы не парься - это обычное дело, там многим загоны насоздавали, убедив в том, что человек якобы "не способен" и т. д. Хрень это. Найди тот период, когда программа тебе понятна. Например, 7 класс или 6. И оттуда двигайся вперёд. Качни по алгебре учебники Мордковича, по геометрии - Погорелова. Чекай решебник, если совсем не решается какая-то задачка, но не раньше) И ещё есть суперский форум dxdy - там можно поспрашивать, если чё непонятно. Всё получится, если захочешь. ;)
@@anonim18pokib как дела
Сдулись все за три года, пошли в офисы? 😂
Привет. Отличное видео. Но вот возник вопрос, насколько это профессия подойдёт гуманитарию, который хочет попробовать свои силы в data science, но который совершенно не помнит функции из 7го класса. Вообще реально или нет??
Никогда не поздно начать учить математику, в этом нет ничего страшного если в ней не разбираешься. Просто с нуля ты больше потратишь времени на базу математики
Уважаемый, подскажите пожалуйста. С помощью каких приложений можно моделировать математические формулы, в реальном времени, на языке программирования в Python ?
Распугал народ😂
Мы это всё 3 года в универе учили.
Начал с функций, закончил многообразиями Богомолова - Гуана, за одно доказал зеркальную гипотезу
пожалуй останусь в разработке )
хех, чем занимаешься?
@@DataScienceGuy java senior
Привет. Спасибо тебе за твои объяснения. Тут назрел один вопрос по теме и один не по теме. Нужны ли в data science знания рядом, прогрессий и дифференциальных уравнений? Следующий вопрос, нужны ли понимания Объектно-ориентированного программирования в data science?
Все что в видео говорил, точно нужно, остальное опционально. Ряды, например, могут пригодиться, но лично мне пока не встречались.
А про ООП вполне пригождается. очень много построено на классах в пайплайнах,, но сильно упарываться не стоит
@@DataScienceGuy Спасибо большое за ответ :)
Это реально выучить человеку который ничего в этом не понимает?
Есть ли дата-саентисты, которые пишут ml на golang?
Круто! А где вы учились? В универе? Если да, то в каком? Просто интересно) Среди многих других программистов на YouYube видно, что вы реально крутой специалист, который глубоко шарит во всем, а не просто поверхностно, как всякие фронтендеры)
Спасибо!
Что думаешь про Яндекс практикум?
Привет! Как думаешь есть ли смысл платить за курс по DS от Skillbox или на бесплатных курсах продвигаться лучше?
Я топлю за бесплатное самообразование.
Кстати мнение про скилбокс высказывал на стриме в самом начале, можешь зайти послушать) th-cam.com/video/exyXILdE4o0/w-d-xo.html где то после первой минуты
@@DataScienceGuy Спасибо за ответ!) Сейчас думаю какая область мне ближе просто) буду все видосы пересматривать) очень хорошо рассказываешь, понятно и без воды.
Книга есть чтобы всё там пройти?
Хотелось бы узнать как и где учить английский
За годы мониторинга не встречал круче ADVANS. Даже не напрёг тиньков (40000р., рассрочка)
Я учил все это в универе, стоит ли зайти на те курсы которые вы рекомендуете по матану чтобы повторить?
откуда ж мне знать, насколько хорошо в голове осталось после универа
Спасибо
Это то что я искал ...
А вот такой раздел как дифференциальные уравнения, нужны для data science?И если ла, то на каком уровне?
Кстати тоже интересно. Вы выяснили ?
@@RusFarFaz нужен в частных случаях,а вообщем нет
@@plained128 я так понял надо знать хорошо всю школьную алгебру, линейную, статистику и комбинаторику. а вы как считаете?
@@RusFarFaz+ теорию вероятностей, матанализ
Обычная вузовская математика, в общем. Если мне всё это хорошо известно, я могу стартовать в DS? )
а тригонометрия нужна в датасайнсе?
не настолько сильно, чтобы отдельно учить
Здравствуй, используется ли алгебра логики в ds?
Привет. Ну на уровне, который нужен любому программисту. ПО крайней мере что тоглубже мне не приходилось встечать
@@DataScienceGuy большое спасибо
Ладно. Начинаю параллельно практике углубляться в матан с сегодняшнего дня.)
как дела идут
То чувство, когда математика не сдерживает обучение в дата сайнс, а наоборот, является причиной обучения именно ему
Ищу учеников (могу помочь разобраться с азами на С++) и наставников (хочу восполнить пробелы по некоторым темам высшей математики {логарифмы, пределы, параметрические функции}) по математике, физике, программированию для обмена знаниями, навыками и опытом)
Привет, спасибо за познавательное видео. Ты упомянул векторы и расстояние между ними и назрел вопрос, а курс аналитической геометрии в data science нужен или нет? Я имею в виду уравнение прямой, уравнение плоскости, кривые первого и второго порядка и т.д.
Ну в целом полезно это знать, уравнение прямой и плоскости частенько будет встречаться. Я сам не шибко все это знаю если честно)
@@DataScienceGuy спасибо за ответ. Просто когда учил это на первом курсе, ан. гем. казалась нудной, в отличие от линала и матана. Ради DS можно потерпеть :)
Это вы про тригонометрию?
@@RusFarFaz нет, про аналитическую геометрию, обычно её проходят совместно с курсом линейной алгебры на первом курсе технических ВУЗов. Это раздел геометрии, где геометрические задачи решаются аналитически, без построений
В компьютерном зрении наверняка нужна аналитическая геометрия
мне Николевский хорошо зашёл, можно хоть с 9 класса читать, написано достаточно легко, всё объясняет на пальцах, и разве что добавил бы дифференцирование по вектору достаточно противная тема, упоминания которой до 2 курса не слышал
Кот думает о L2 distance?
Получается так)
Стоит ли идти в вуз на data scientist?
Послушав вас понял,что я тупой)
Тут только тебе решать) Изучить все за и против внимательно и сделать выбор
@@DataScienceGuy это получается уже экскурс в data science
Короче говоря, умея программировать и будучи знающим математиком - можно просто хакнуть систему и выжать любой необходимый сок ;-)
Нейронные сети и Машинное обучение - очередной рывок в технологическом прогрессе.
Получается так) Посмотреть что делают те же nvidia так даже не верится, что такое возможно
@@DataScienceGuy Ты сам понимаешь масшатбы. 20 лет назад никто и представить не могу о реальности VR, такого качестве кино, да что там, всей индустрии в целом. Следующие 20 лет прогресса явно будут более впечатляющие, что называется "по экспоненте" :)
что это за школа такая? у меня в школе только логарифмы были...все остальное в универе было
Та вроде обычная самая) Ну суть та же в принципе
Набор слов... Надо знать и перечень без единой практической ссылки! Что значит знать? Сам автор вначале говорит, что не надо уметь доказывать, тогда что?
Пока все очень не определённо!
Думаю правильный подход взять программу обучения с приличных курсов от Я или каких-то других и по темам спринтов подтянуть разделы математики обзорно, на уровне общего понимания...
А вообще не за горами время, когда алгоритмы будут обучать алгоритмы, и уж точно подбирать приемлемый (или применимый) мат. аппарат для задачи...
Волнует вопрос оплаты датасатаниста, почему он в среднем такой же как например у Middle Java Developer? Можно поддерживать корпоративную ИС на Spring framework и заниматься автоматизациями бизнес процессов без знания математики за ту же ЗП, что и разработчик нейронных сетей.
Почему нет) Зарплаты у программистов и дата саентистов плюс минус одинаковые вроде. Тут уже что кому больше нравится.
@@DataScienceGuy нравится может в качестве хобби, а работа подразумевает соотношение затраченных сил к месячной оплате труда.
@@ВладимирЗуев-м5к работа тоже может нравиться, разве нет?
@@DataScienceGuy это сложный вопрос, обычно нравится то, что хорошо получается. Но допустим я вам даю работу DS, вам она нравится, у вас получается, вы много усердно работаете, но в конце месяца вместо ЗП я скажу молодец, все отлично получилось. Это конечно утрировано.
В плане работы выгоднее идти по пути наименьшего сопротивления, стремится меньше работать и больше зарабатывать.
За рубежом DS вроде получают больше бэкендеров
Бернулли CDP PDF это из тёр вера
Алексей Квашонкин здорового человека
не знаю кто это)
QWANT рушит и снова EIN STAIN
теория вероятностей
NEW POINT OF VIEW)
Слишком поверхностно!
Что такое множество. Это начальное понятие. Определения нет
даже у слова определение есть определение
@@DataScienceGuy какое?
@@romanpr6691 хорошее
@@rodioni661 конструктивно
Спс
Хочу трэш со всей этой математикой. На скиллбокс или в скиллфактори этому учат?
Было в универе все это, было очень сложно, но интересно
Есть учебники и задачники, можно самому изучать. Как школьную, так и вузовскую математику.
😱
Кароче высшая математика
вышка очень обьемная, вся она не нужна по сути
Я тупой, тоесть я 0 в математике, так что не по пути...
Короче физ мат окончить и дело в шляпе.
а если я пока не знаю какую ветвь выбрать, и хочу пока выучить азы питона, синтаксис, все вот эти функции, и порешать немного задач.. что из математики понадобится?
ничего особого
@@kirich321 ну подскажи чел( если знаешь((
@@0100-l1h так говорю же, ничего) Найди видео про план обучения питону и стартуй
Раз уж так нужен английский, может еще и курсов по английскому бесплатных подкинете?