Линейные пространства и отображения // Демо-занятие курса «Математика для Data Science»

Матричные разложения // Демо-занятие курса «Математика для Data Science»Подробнее

Транслирование(растягивание) векторов при сложении: Линейная алгебра для Data Science #datascienceПодробнее

Матричные разложения. Применение в Data Science // Демо-занятие курса «Математика для Data Science»Подробнее

Теория графов. Термины и определения // Демо-занятие курса «Алгоритмы и структуры данных»Подробнее

Линейная алгебра для Data Science. Часть 4. Линейные операторыПодробнее

Отображения, их матрица и диагонализация // курс «Математика для Data Science. Продвинутый курс»Подробнее

Линейные операции над векторами :Линейная алгебра для Data Science #datascienceПодробнее

Линейные пространства и отображения // Демо-занятие курса «Математика для Data Science.Базовый курс»Подробнее

Правило сложения векторов(Треугольника/параллелограмма)Линейная алгебра для data science #математикаПодробнее

Вектор-строка / Вектор-столбец / Ориентация вектора: Линейная алгебра для Data Science #datascienceПодробнее

Линейная зависимость/независимость векторов.Линейная алгебра для Data Science #datascienceПодробнее

Скалирование вектора / Подбор Скаляря : Линейная алгебра для Data Science #datascienceПодробнее

Производная функции и формула Тейлора // Демо занятие «Математика для Data Science»Подробнее

Интенсив «Data Science - это проще, чем кажется». День 1 // Занятие курса «Machine Learning. Basic»Подробнее

Скалярное и внутреннее произведение, различия:Линейная алгебра для Data Science #datascience #shortsПодробнее

Demo Day курса «Математика для Data Science»Подробнее

Петр Лукьянченко представляет курсы «Математика для Data Science»Подробнее