В прошлую пятницу я писал об общедоступном вебинаре по математике для аналитиков и начинающих data-scientist и просто разработчиков. Этот вебинар - часть материалов в воронке OTUS по набору на два курса по математике.

Базовый курс:
● Если у вас только школьные знания о математике (таблица умножения, квадратный корень, переместительный закон, теорема Пифагора и не путать ось ординат с биссектрисой).
● Дают все то, что мы ненавидели, но на этот раз с прикладными примерами: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику.
После того, как пройдете курс будете понимать, что есть что в машинном обучении и внутри своей профессии сможете перейти из джуна продуктового аналитика в просто продуктового аналитика.

И продвинутый курс:
● Здесь нужно знать высшую математику на уровне 1-2 курса университета (матрицы, логарифмы, вектора, графы и отличать дифференциальное уравнение от фамилии препода).
● Курс позволит поднять уровень владения математикой для решения задач в области машинного обучения любой сложности (ну, может, не любой, но достаточной для решения большиства задач).
Теория дополнена решением реальных кейсов: решение задач регрессии, АБ-тестирование, работа с рекомендательными системами, использование метода опорных векторов и прочие обязательные для аналитиков всех мастей вещи.

Как понять как у вас с математикой? Тут тест. Возможно, будет стыдно.

Сами курсы с подробным описанием

P.S. Смех смехом, а курс годный. Себе дороже структурировать всю эту математику самостоятельно