Podstawowa matematyka dla nauki o danych i analityki

Nauka o danych opiera się na matematyce. Jednak wielu początkujących analityków ma trudności z równaniami, które są podstawą nowoczesnych algorytmów. Zrozumienie matematyki stojącej za modelami jest kluczem do wyjścia poza zwykłe kopiowanie kodu. Ten kurs tekstowy krok po kroku przeprowadzi Cię przez podstawowe pojęcia matematyczne wymagane do analizy danych i uczenia maszynowego.Zdobędziesz pewność, że czytasz notację matematyczną, rozumiesz, jak algorytmy działają pod maską i stosują te pojęcie do rzeczywistych scenariuszy danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawy algebry liniowej, w tym wektory, macierze i mnożenie macierzy. - Zastosuj pojęcia rachunku, takie jak pochodne i gradienty, aby zoptymalizować modele uczenia maszynowego. - Opanuj podstawy prawdopodobieństwa i statystyki, aby dokonywać prognoz opartych na danych i analizować dystrybucje. - Sprawdź, jak pojęcia matematyczne odnoszą się do nowoczesnych technik, takich jak osadzanie wektorów i redukcja wymiarów. - Ćwicz rozwiązywanie problemów matematycznych poprzez jasne, pisemne wyjaśnienia i ćwiczenia krok po kroku. Zaczynamy od kluczowej terminologii i podstawowych definicji, zapewniając solidne podstawy przed przejściem do praktycznych zastosowań.Będziesz badać algebrę liniową, rachunek różniczkowy i prawdopodobieństwo poprzez uporządkowane odczyty i ćwiczenia pisemne mające na celu budowanie intuicji. Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnych początkujących w dziedzinie nauki o danych, analityki biznesowej i programowania, którzy chcą zbudować solidne podstawy matematyczne.Nie jest wymagane wcześniejsze zaawansowane tło matematyczne. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować matematyczne zasady nauki o danych.