1.1. Зачем вам этот учебник и как его читать

Этот учебник написан группой людей, влюблённых в математику и анализ данных. Наша цель — помочь вам посмотреть на математику под таким углом, под которым вы на неё ещё не смотрели.

Не у всех была возможность увлечься этим предметом. Может, в школе (если повезло с преподавателем) решать примеры и несложные задачки было интересно и весело. А вот в университете вычислять интегралы, детерминанты, решать матричные уравнения и задачи оптимизации наверняка было уже не так увлекательно.

Кто-то мог подумать: «А зачем мне это? Почему я трачу своё время на эти неживые и никому не нужные понятия и алгоритмы?» И любовь к математике угасала.

Но сейчас постоянно на слуху вещи, связанные с анализом данных: чистая аналитика, машинное или глубинное обучение. И там, кроме кода, приходится сталкиваться с большим количеством математики внутри алгоритмов. Собственно, весь анализ данных — это математика.

И здесь как раз могут пригодиться давно забытые знания высшей математики из института. Мы поможем вам вспомнить их — или открыть заново. Так, чтобы математика осталась красивой строгой наукой, с определениями и доказательствами, но при этом чтобы вы понимали, зачем нужен тот или иной математический инструмент в практических задачах анализа данных.

Этот учебник пригодится тем, кто:

  • изучал математику раньше, но хочет осознать её уже в контексте анализа данных;
  • прямо сейчас изучает машинное или глубинное обучение и чувствует некоторые пробелы в своих математических знаниях;
  • связан с рекламой и маркетингом, медициной, социальными науками или экономикой — для расширения кругозора и поиска новых идей, которые могут помочь в работе.

Хендбук состоит из нескольких глав. Каждая посвящена кусочку некоторой большой науки — это может быть математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей и дискретная математика или теория графов.

Главы будут идти вперемешку: в первых мы расскажем об основных понятиях из каждой науки и посмотрим, какие задачи анализа данных можно решать, оперируя лишь базовыми знаниями высшей математики. А в следующих углубимся в различные аспекты высшей математики, обязательно с задачами из аналитики, машинного или глубинного обучения.

Мы постарались сделать хендбук максимально практическим и интерактивным — разбавили теорию примерами, квизами и кусочками кода на Python. Также мы подготовили задания, где необходимо самостоятельно писать код и применять те или иные математические инструменты и конструкции в задачах анализа данных.

Важно: мы предполагаем, что вы владеете Python и у вас уже установлено необходимое окружение. Если нет — ничего страшного, это не помешает вам овладеть теорией. Но на всякий случай — вот хендбук «Основы Python». А здесь — инструкция по установке Python.

Вот и всё. Желаем вам провести время с нашим хендбуком не только с пользой, но и с удовольствием!

Отмечайте параграфы как прочитанные чтобы видеть свой прогресс обучения

Вступайте в сообщество хендбука

Здесь можно найти единомышленников, экспертов и просто интересных собеседников. А ещё — получить помощь или поделиться знаниями.
Вступить
Сообщить об ошибке
Следующий параграф2.1. О чём мы поговорим в этой главе
Следующий параграф2.2. Основы теории графов