Список проголосовавших за комментарий "Теперь по-существу.<br/> <br/> Вот цитата из их курса:<br/> <br/> <strong>Курс по математике для Data Science, 8 модулей, 2 месяца </strong><br/> <ul><li>Линейная алгебра </li><li>Матанализ и методы оптимизации </li><li>Основы статистики и теории вероятности </li><li>Применение в машинном обучении и нейронных сетях</li></ul><br/> Давайте я разберу вам, как настоящий инсайдер, всего 1 пункт. Самое легкое, полезное и базовое тут — это линейная алгебра. Что это на пальцах? Грубо говоря, область математики, которая вас учит работать с векторами, матрицами, N-мерными пространствами, тензорами и т.д.<br/> <br/> Помните из вуза такие слова, как «детерминант», системы линейных уравнений, правило Крамера, метод Гаусса? Вот всё это относится к лин. алгебре. <img smile="wink"/><br/> <br/> Тут надо подчеркнуть, что линейная алгебра — это, по сути, ликбез, я лично ее <em>особо сложной не назову</em>. В то же время, я далек от того, что бы пытаться вот так, с ходу, преподавать ее первому встречному, человеку с улицы. Точнее преподавать можно, но вероятность успеха — ниже 4%. <br/> <br/> Поэтому могу дать такой совет — найдите реальную, бумажную книгу по ней (если сможете) или скачайте что-нибудь, на крайняк. Почитайте, полистайте <em><strong>прежде, чем платить</strong></em> господам из Яндекса деньги, попытайтесь понять — это вообще ваше или нет?<br/> <p><br/> Конкретно, у нас базовым учебником по ней был <strong>Курс аналитической геометрии и линейной алгебры</strong>, Беклемишев Д.В. Также помню был какой-то гроссбух по матрицам Гантмахера.</p><p>В общем, поройтесь в инете, ищущий — да обрящет.<br/> <br/> И помните — настоящая наука имеет очень отдаленное отношение к биржевой игре.</p>"