Без фундамента в математике любая ML-модель будет спотыкаться

Пора закрыть пробелы! ͏‌͏͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  

⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌

Хочешь в Data Science, но математика пугает?

Хватит смотреть, как ML-модели падают с error: logic_not_found! 👾 Любая крутая фича в DS на самом деле держится на крепкой математике «под капотом». Без неё код — просто набор багов. Мы знаем, что от матриц и регрессий голова идёт кругом. Поэтому собрали экспресс-курс «Математика для Data Science».

Живое общение с экспертами: вебинары (НИУ ВШЭ, SberAI, Wildberries), а не скучная теория в записи. Практика на Python: квизы, домашки и проверка заданий от наставников. Только нужная база: матрицы, регрессии, вероятности и статистика. Всё, что нужно для реальных задач.

🚀 Начинаем 4 декабря.

🔥 Выгодное предложение (для своих)! До 30 ноября цена на 40% ниже. Это не «скидка», это наше специальное предложение для тех, кто в теме. 30-го предложение закончится. Цена вернётся к обычной, и эта возможность уйдёт.

Записаться на курс

Вы получили это письмо, потому что ваш email есть в нашей базе. Если мы вас достали, жмите отписаться (но мы будем скучать).

Чтобы отписаться от этой рассылки, перейдите по ссылке