Mathematical Foundations for Data Science (bằng tiếng Anh).

Để hiểu rõ cách thức các thuật toán đưa ra quyết định, trước tiên bạn phải nắm bắt các nguyên tắc toán học điều khiển chúng. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm toán học cần thiết cho khoa học dữ liệu, chuyển đổi các công thức phức tạp thành kiến thức trực quan, thực tiễn. Bạn sẽ chuyển từ hiểu các thuật ngữ cơ bản sang hiểu cơ học toán học đằng sau sự hồi quy, phân loại, và tối ưu hóa. Bạn sẽ học được: - Hiểu xác suất và thống kê cơ bản được sử dụng để phân tích phân phối dữ liệu và dự đoán. - Apply linear algebra concepts, including vectors and matrices, which form the basis of modern data representations and embeddings. - Tìm hiểu cơ học toán học của mô hình hồi quy tuyến tính và logistic. - Giỏi các nguyên tắc cốt lõi của tính toán và gradient descension được sử dụng để tối ưu hóa hiệu suất mô hình. - Phân tích cách cây quyết định và thuật toán phân loại sử dụng entropy toán học và thông tin. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và định nghĩa cốt lõi trước khi tiến tới cấu trúc đại số, phương pháp thống kê, và toán học học máy chính. Bạn sẽ đọc các lời giải thích chi tiết, đi qua các phép tính từng bước, và học các đoạn mã có cấu tạo để minh họa các khái niệm toán học này trong thực tế. Được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu, khóa học này không yêu cầu nền tảng toán học tiên tiến hoặc kinh nghiệm lập trình trước đó. Bắt đầu xây dựng nền tảng toán học của bạn và mở khóa một hiểu biết sâu hơn về khoa học dữ liệu hôm nay.