Большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект: различия между версиями

Версия 14:28, 20 марта 2020

Математика: мат. статистика, теория вероятности, теория графов, метод математической индукции, основные комбинаторные схемы, элементы математической логики
Информатика: основы программирования, основы численных методов в программировании, алгоритмическое мышление, представление графов и работа с ними

@@ Строка 9: / Строка 9: @@
 ** Алгоритмы
 *** [https://stepik.org/course/217/promo Онлайн-курс «Алгоритмы: теория и практика. Методы»]
+*** [https://ulearn.me/Course/complexity/Zachem_mne_eto__f5e3d1fe-09aa-4403-9fb2-e175b40577ae Онлайн-курс «Оценка сложности алгоритмов»]
 * [[Информатика]]: основы программирования, основы численных методов в программировании, алгоритмическое мышление, представление графов и работа с ними
@@ Строка 36: / Строка 36: @@
 ** [https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks Data science IPython notebooks]
 ** [https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks Matplotlib, Scikit-learn]
-* Начни [https://compscicenter.ru/courses/python/2015-autumn/ программировать на Python]
 * [https://habr.com/en/company/yandex/blog/206058/ Лекция о деревьях решений]
-* [https://ulearn.me/Course/complexity/Zachem_mne_eto__f5e3d1fe-09aa-4403-9fb2-e175b40577ae Онлайн-курс «Оценка сложности алгоритмов»]