This repository accumulate courses, articles, books and videos devoted to the topic of Data Science and Machine Learning. This page content two parts: materials that I have already been study and another part of materials for the future reseach.
- University Courses
- Эконометрика (КНЭУ им. В. Гетьмана, Киев) — 108 hours
- Статистика (КНЭУ им. В. Гетьмана, Киев) — 144 hours
- Теория вероятности и математическая статистика (КНЭУ им. В. Гетьмана, Киев) — 180 hours
- Количественные методы (Европейский университет, СПб) — 11 lessons
- Courses
- Основы статистики. Часть 1 — 9 hours
- Основы статистики. Часть 2 — 23 hours
- Основы статистики. Часть 3 — 11 hours
- Анализ данных в R — 21 hours
- Анализ данных в R 2 — 26 hours
- Основы программирования на R — 18 hours
- Введение в Linux — 13 hours
- Linear algebra — 3 blocks
- Основы программирования на Python — 12 lessons
- Python and data analysis basics — 20 hours
- Articles
- Четвериков А. Линейные модели со смешанными эффектами в когнитивных исследованиях // Российский журнал когнитивной науки, 2015 — article
- Principal component analysis explained simply — article
- Principal Component Methods in R: Practical Guide — article
- How to read PCA biplots and scree plots — article
- Statistical Methods for HCI Research — table
- О степенях свободы в статистике — article
- Правила оформления Python-кода — guide
- Videos
- Specialization
- Специализация Машинное обучение и анализ данных — 4 courses
- Продвинутое машинное обучение — 4 courses
- Courses
- Анализ данных на Python в примерах и задачах — 12 lectures
- Differential Calculus — 6 blocks
- Differential equations — 3 blocks
- Integral Calculus — 5 blocks
- Дискретные структуры — 72 hours
- Ликбез по дискретной математике — 39 hours
- Математический анализ (часть 1) — 24 hours
- Математический анализ (часть 2) — 26 hours
- Введение в базы данных — 13 hours
- Python: основы и применение — 26 hours
- Программирование на Python — 23 hours
- Python для решения практических задач
- Введение в Data Science и машинное обучение — 22 hours
- Математическая статистика — 47 hours
- Алгоритмы: теория и практика. Методы — 35 hours
- Управление вычислениями — 22 hours
- Python — 7 hours (7 lessons)
- Intro to Machine Learning — 3 hours (7 lessons)
- Intermediate Machine Learning - 3 hours (7 lessons)
- Articles
- Объектно-ориентированное Программирование в Python — article
- Regression Models Course Notes — long practice article
- RGroup: Получение графа группы VK — long practice article
- Изобретаем JPEG — long practice article
- Using Pandas and Python to Explore Your Dataset — long practice article
- Books
Note: here information updating in progress and page still on redaction.