Mathematik für die Datenwissenschaft und -analyse

Data Science basiert auf Mathematik. Dennoch haben viele aufstrebende Analysten Schwierigkeiten mit den zugrunde liegenden Gleichungen, die moderne Algorithmen antreiben. Das Verständnis der Mathematik hinter den Modellen ist der Schlüssel, um über das einfache Kopieren von Code hinauszugehen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie Schritt für Schritt durch die mathematischen Grundkonzepte, die für die Datenanalyse und das maschinelle Lernen erforderlich sind.Sie werden das Vertrauen gewinnen, mathematische Notation zu lesen, zu verstehen, wie Algorithmen unter der Haube arbeiten, und diese Konzepte auf reale Datenszenarien anzuwenden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundlagen der linearen Algebra, einschließlich Vektoren, Matrizen und Matrixmultiplikation. - Wenden Sie Kalkülkonzepte wie Ableitungen und Gradienten an, um maschinelle Lernmodelle zu optimieren. - Meister Wahrscheinlichkeit und Statistik Grundlagen, um datengesteuerte Vorhersagen zu machen und Verteilungen zu analysieren. - Erkunden Sie, wie mathematische Konzepte auf moderne Techniken wie Vektoreinbettungen und Dimensionsreduktion angewendet werden. - Üben Sie das Lösen mathematischer Aufgaben durch klare, schriftliche Erklärungen und Schritt-für-Schritt-Übungen. Wir beginnen mit der wichtigsten Terminologie und den grundlegenden Definitionen, um sicherzustellen, dass Sie eine solide Grundlage haben, bevor Sie zu praktischen Anwendungen übergehen.Sie werden lineare Algebra, Kalkül und Wahrscheinlichkeit durch strukturierte Lesungen und schriftliche Übungen erkunden, die Ihre Intuition stärken sollen. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger in den Bereichen Data Science, Business Analytics und Programmierung, die eine solide mathematische Grundlage aufbauen möchten.Kein vorheriger fortgeschrittener mathematischer Hintergrund ist erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die mathematischen Prinzipien hinter der Datenwissenschaft zu erschließen.