15 Math Concepts Every Data Scientist Should Know

Эта книга представляет собой практическое руководство по математическим концепциям, лежащим в основе алгоритмов Data Science. Автор, Дэвид Хойл, имеющий более 30 лет опыта в машинном обучении и статистике, объясняет 15 ключевых математических тем, необходимых каждому специалисту по данным.

Книга начинается с повторения основ математической нотации, линейной алгебры, дифференциального и интегрального исчисления, а также комбинаторики. Затем рассматриваются случайные величины и распределения вероятностей — фундаментальные концепции для понимания неопределенности в данных.

Особое внимание уделяется практическому применению математики: от анализа случайных вариаций до построения вероятностных моделей. Каждая глава содержит примеры из реальных задач Data Science, что помогает читателю понять, как абстрактные математические концепции превращаются в работающие алгоритмы.

Книга предназначена для специалистов по данным, аналитиков и разработчиков, которые хотят углубить свое понимание математических основ машинного обучения и статистического анализа. Она будет полезна как новичкам, так и опытным практикам, стремящимся систематизировать свои знания.