1. शिक्षा के लिए 2. विज्ञान के लिए 3. कला के लिए।

कई महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिक शुरुआती ट्यूटोरियल को पार करने के लिए संघर्ष करते हैं क्योंकि अंतर्निहित गणित एक ब्लैक बॉक्स की तरह लगता है। यह पाठ्यक्रम अमूर्त गणितीय सिद्धांत तथा व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच की खाई को पाटता है. स्पष्ट व्याख्याओं को पढ़कर तथा लक्षित लिखित अभ्यासों के माध्यम से काम करके, आप एल्गोरिदम को सीखने, अनुकूलन करने तथा अद्यतन करने के बारे में एक मजबूत सहज समझ विकसित करेंगे. आप डेरिवेटिव, ग्रेडिएंट तथा समाकलन जैसी मूल अवधारणाओं का पता लगाएंगे तथा देखेंगे कि वैज्ञानिक गणना के लिए आधुनिक पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करके इन अवधारणाओं को कैसे दर्शाया जाता है. आप क्या सीखेंगे: - सीमाओं, व्युत्पन्नों और परिवर्तन की दरों की मूलभूत अवधारणाओं को समझें। - तंत्रिका नेटवर्क में बैकप्रोपैगेशन को उजागर करने के लिए चेन रूल सहित प्रमुख व्युत्पन्न नियमों का अनुप्रयोग करें। - ग्रेडिएंट डाउनग्रेड अनुकूलन एल्गोरिदम को समझने के लिए आंशिक व्युत्पन्न और ग्रेडिएंट को मास्टर करें -संभाव्यता वितरण और निरंतर डेटा विश्लेषण में एकीकरण और उसकी महत्वपूर्ण भूमिका का पता लगाएं। - सिंपाय जैसी सांकेतिक गणित लाइब्रेरी का प्रयोग कर गणित सूत्रों को साफ, आधुनिक पायथन कोड में अनुवाद करने का अभ्यास करें. आधुनिक यंत्रों के आविष्कार से यंत्रों के अध्ययन में बहुत प्रगति हुई है। पाठ्यक्रम प्रारंभिक परिभाषाओं और महत्वपूर्ण गणितीय शब्दावली से प्रारंभ होता है, उसके बाद व्यावहारिक अनुप्रयोगों की ओर बढ़ता है. आप एकल-चर गणित से बहुचर अवधारणाओं और सदिश गणित की ओर कदम-दर-कदम बढ़ेंगे, गणित को वास्तविक दुनिया के डाटा विज्ञान परिदृश्यों से जोड़ते हुए. यह कोर्स प्रारंभिक डाटा वैज्ञानिकों, प्रोग्रामरों तथा तकनीकी उत्साहियों के लिए है जो ठोस गणितीय आधार बनाना चाहते हैं. हाई स्कूल बीजगणित की बुनियादी समझ मददगार है, परंतु कोई पूर्व गणित या उन्नत प्रोग्रामिंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है. आजकल विज्ञान के क्षेत्र में भी गणित का प्रयोग होता है और गणित के अध्ययन को गणितीय विज्ञान कहते हैं।