📘 Математика для Data Science: разложили по полочкам

Если вы давно откладывали математику «на потом» — это знак вернуться к базе.

➡️ Статья открывает большую серию, где разбирают всю нужную математику для дата-сайентиста:
— как читать математические обозначения: ℝ, ℕ, ℂ и другие,
— что такое комплексные числа и зачем они нужны в ML,
— как записывать векторы и матрицы,
— что такое сигма-нотация (∑) и пи-нотация (∏),
— зачем в Data Science нужен логарифм и как он упрощает работу с функциями.

Понятно объясняют, как работает каждый символ и зачем он в алгоритмах. Особенно пригодится тем, кто готовится к собесам или хочет лучше понимать, что творится под капотом моделей. 🖕

📎 Статья

💬 А вы как считаете — стоит ли глубоко вникать в мат. нотацию на старте или лучше разбираться по мере надобности?

Proglib Academy #буст