Математические основы анализа данных: подборка материалов по вузовской математике

Математический анализ

• Архипов Г. И., Садовничий В. А., Чубариков В. Н. Лекции по мат. анализу. Издательство Университет, 1999.
• Зорич В. А. Математический анализ. Часть I. М.: Наука, 1981. 544 с. Часть II. М.: Наука, 1984. 640 с.
• Кудрявцев, Л.Д., Курс математического анализа (в трех томах).Т. 1. Дифференциальное и интегральное исчисления функций одной переменной.Т. 2. Ряды. Дифференциальное и интегральное исчисления функций многих переменных.Т. 3. Гармонический анализ. Москва, Издательство Высшая школа, 1981.
• Демидович, Б. П., Сборник задач и упражнений по математическому анализу. Издательство АСТ, 2007.

Линейная алгебра

• Treil’s Linear Algebra Done Wrong. More rigorous, but not more terse
• Курс по линейной алгебре на Stepic
• Курс линейной алгебры на Курсере
• Курс по линейной алгебре от Принстона
• Курс Бойда по линейным системам
• Видеолекции по линейной алгебре от Университета Мадраса
• immersive linear algebra – online linear algebra book with fully interactive figures;
• Линейная алгебра от ВШЭ. Курс линейной алгебры для нематематических факультетов, подходит «для быстрого старта»;
• MIT 18.06 Linear Algebra – by Professor Gilbert Strang
• Высшая математика. Линейная алгебра и элементы топологии

Теория вероятностей и статистика

• The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction — T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman;
• Openintro Statistics 3 (free);
• Теория вероятностей – Чернова Н.И. (СибГУТИ, 2009);
• Теория вероятностей – Чернова Н.И. (НГУ, 2007);
• Математическая статистика – Чернова Н.И. (НГУ, 2014);
• Математическая статистика – Чернова Н.И. (СибГУТИ, 2009);
• Прикладная математическая статистика – Кобзарь А.;
• Современная комбинаторика от МФТИ, ведёт Райгородский А.М.;
• Теория вероятностей для начинающих (также на OpenEdu) — курс от МФТИ, ведёт Райгородский А.М.;
• Basic Statistics – хорошие лекции и квизы, идеально для новичков. Минус — недоработанные практические задания (Labs) на DataCamp, которые не помогают закрепить выученный материал, а, скорее, отвлекают от изучения статистики;
• Introduction to Probability and Data от Duke University;
• Probability and Statistics на KhanAcademy;
• Основы статистики на stepic.org — качественное введение в статистику, на русском языке;
• Основы статистики: часть 2 — курс продолжает знакомить слушателей с основными понятиями и методами статистики. Курс затронет такие темы как анализ номинативных данных, непараметрические критерии и методы понижения размерности;
• MITx: 6.041x Introduction to Probability — The Science of Uncertainty;
• Introduction to Probability – Joseph K. Blitzstein (2014);
• Causal Inference in Statistics: A Primer – Pearl J., Glymour M.;
• An Introduction to Statistical learning – Gareth James, D. Witten et. al;
• Machine Learning: A Probabilistic Perspective;
• Statistics 110: Probability – Гарвардский курс от Joseph K. Blitzstein;
• Statistics for Hackers — презентация о том, как можно использовать coding skills to «hack statistics»;
• Визуализация разных понятий из теории вероятности

Другие статьи по теме

Актуальная математика: самый понятный курс по анализу данных
Математика для программиста: советы, разделы, литература

Источник: proglib.io

Комментарии: