Аннотация

Data Science бизнес-аналитикадан илимий изилдөөгө чейинки тармактарда жаңы түшүнүктөрдү жана чечимдерди камсыз кылуу менен изилдөөнүн негизги багыты болуп калды. Макалада маалымат илиминде маалыматтарды талдоо үчүн сызыктуу алгебра ыкмаларынын ролу жана мааниси талкууланат. Сызыктуу алгебра маалыматтар илиминде негизги ролду ойнойт, маалыматтарды талдоо, иштетүү жана моделдөө үчүн күчтүү куралдар менен камсыз кылат. Макалада сызыктуу алгебранын негизги ыкмаларына жана аларды маалымат илиминде колдонууга сереп берилген. Маалыматтарды манипуляциялоо үчүн колдонулган векторлор, матрицалар, анан алар боюнча операциялар сыяктуу негизги түшүнүктөр каралат. Биз бул түшүнүктөрдү маалыматтарды талдоодо жана иштетүүдө кантип табаарын изилдейбиз. Сызыктуу регрессия методдору, сингулярдык чоңдуктарды ажыратуу жана башка сызыктуу алгебрага негизделген методдор камтылган. Сызыктуу алгебра ыкмаларын колдонуу менен аткарылган кээ бир долбоорлорго жана маселелерге сереп берилет. Векторлор жана матрицалар боюнча операцияларды аткаруу үчүн негизги Python китепканалары да берилген

Негизги сөздөр

маалыматтарды талдоо жана иштетүү; Data Science; NumPy, Google Colab; жасалма интеллект

Колдонулган булактар

  1. Grus, J. (2021). Data science from scratch. St. Petersburg: BHV-Petersburg.

  2. Kennedy, B. (2023). Python basics for data science. DMK Press.

  3. Raschka, S. (2017). Python and machine learning. DMK Press. Retrieved from https://e.lanbook.com/book/100905.

  4. Silen, D. (2017). Fundamentals of data science and big data. St. Petersburg: Piter.

  5. Müller, A., & Guido, S. (2017). Introduction to machine learning with Python. Moscow: O'Reilly Media.

  6. Müller, J.P., & Massaron, L. (2020). Python and data science (2nd ed.). St. Petersburg.