Podstawowa matematyka dla nauki o danych: przewodnik Fast-Track

Ten kurs oparty na tekście wypełnia lukę między podstawową matematyką w szkole średniej a podstawowymi pojęciami ilościowymi stosowanymi w nowoczesnej analizie danych i uczeniu maszynowym. Przejdziesz od uczucia zastraszenia przez zapis matematyczny do wygodnego czytania, interpretowania i stosowania pojęć matematycznych w badaniach nad danymi.Zrozumienie teorii algorytmów pozwoli zbudować niezawodną podstawę do pisania czystszego kodu i projektowania dokładniejszych modeli. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia algebraiczne, funkcje i wykresy niezbędne do manipulacji danymi - Opanuj podstawy algebry liniowej, w tym wektory, macierze i transformacje macierzy - Zastosuj pojęcia rachunku różniczkowego, takie jak pochodne i gradienty, aby zrozumieć optymalizację i zejście gradientu - Poznaj podstawy prawdopodobieństwa, aby zrozumieć rozkłady danych, wariancję i oczekiwania - Dowiedz się, jak te zasady matematyczne bezpośrednio przekładają się na nowoczesne algorytmy uczenia maszynowego Kurs zaczyna się od przyjaznego wprowadzenia do notacji matematycznej i podstawowej algebry, zanim przejdzie systematycznie przez algebrę liniową, rachunek różniczkowy i prawdopodobieństwo. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom, przewodnikom krok po kroku i praktycznym przykładom zobaczysz dokładnie, jak te narzędzia matematyczne są stosowane do rozwiązywania rzeczywistych problemów z danymi. Ten kurs jest przeznaczony specjalnie dla absolutnie początkujących, aspirujących naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą wzmocnić swoje matematyczne tło przed nurkowaniem w uczeniu maszynowym.Nie jest wymagane wcześniejsze zaawansowane doświadczenie matematyczne. Zacznij budować swoją matematyczną pewność siebie już dziś.