Fundamentals of Mathematics for Data Science
So, friends, it’s done! My successful writing of the final work gave me even more confidence in the chosen direction in which I would like to develop to the maximum! Among the necessary knowledge, Her Majesty - Mathematics - becomes the cornerstone! Therefore, I am happy to start studying the course “Fundamentals of Mathematics for Data Science”!
As you noticed, I switched to English because it is the standard in information technology. I will not hide that I use google translate, but I will also try to improve my knowledge in English.
What will you find in these materials?
Well, first of all, we are here to brush up on the school math course on functions, derivatives, vectors, matrices and gradients, and also analyze linear regression and systems of linear equations! And all this is adapted using Python! Believe me, this is really cool, you will look at Mathematics in a completely different way !!!
So let’s get started!
-
Analytics and ML. Basic math objects and SymPy. Fractions and conversions. (Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.)
1.1 Introduction (Введение)
1.2 Basic operations with fractions (Основные операции с дробями)
1.4 Bracket expansion (Раскрытие скобок)
1.10 Results of the topics covered. Test yourself. (Итоги пройденных тем. Проверьте себя)
Colab notebook is here.
-
Analytics and ML. Basic math objects and SymPy. Required functions and some additional objects. (Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты)
2.2 Degrees and their properties. (Степени и их свойства)
2.3 Roots and their properties. (Корни и их свойства)
Корни и их свойства. Практика.pdf
Корни и их свойства. Решение практики.pdf
Алгоритмы. Вычисление вещественного квадратного корня. Реализация в Python и Java.
2.4 Logarithms and their properties (Логарифмы и их свойства)
Логарифмы и их свойства. Практика.pdf
Логарифмы и их свойства. Решение.pdf
2.5 Additional objects and symbols (Дополнительные объекты и обозначения)
Notebook analysis of the solution of tasks
3.2 The concept of a function. Plotting Functions with SymPy (Понятие функции. Построение графиков функций с помощью SymPy)
Понятие функции. Построение графиков функций с помощью SymPy. Конспект.pdf
3.3 Types and properties of functions (Виды и свойства функций)
3.4 Elementary functions and their properties (Элементарные функции и их свойства)
3.5 Parabola exploration with SymPy (Исследование параболы с помощью SymPy)
3.7 Additional SymPy functionality for feature exploration (Дополнительный функционал SymPy для исследования функций)
Solving the equation - the task of finding zeros (Решение уравнения - задача поиска нулей)
Solving inequalities - the problem of finding intervals of sign constancy (Решение неравенств - задача поиска промежутков знакопостоянства)
4.2 Polynomials and interpolation(Полиномы и интерполяция)
Полиномы и интерполяция. Практика.pdf
4.6 Properties of coefficients of a cubic function(Свойства коэффициентов кубической функции)
4.8 Finding the coefficients of polynomials analytically(Нахождение коэффициентов полиномов аналитически)
Нахождение_коэффициентов_полиномов_аналитически_Решение_практики.ipynb
Свойства_коэффициентов_квадратичной_функции_Практика_ipynb
4.10 Disadvantages of interpolation (Недостатки интерполяции)
4.11 Results of topics covered. Test yourself (Итоги пройденных тем. Проверьте себя)
5.2 Loss function (Функция потерь)
Функция потерь. Практика. Ответ.pdf
5.3 Function transformations. Shifts right and left (Преобразования функций. Сдвиги вправо и влево)
5.4 Function transformations. Stretching and Compression (Преобразования функций. Растяжения и сжатия)