Lineare Algebra für Data Science mit Python

Lineare Algebra ist der verborgene Motor hinter der modernen Datenwissenschaft und treibt alles von Empfehlungssystemen bis hin zu Deep-Learning-Modellen an. Das Verständnis dieser mathematischen Prinzipien ist für jeden unerlässlich, der über das Ausführen von Code hinausgehen und wirklich verstehen möchte, wie Algorithmen funktionieren. Dieser Kurs schließt die Lücke zwischen abstrakter Mathematik und praktischer Programmierung. Sie lernen, die Theorie der linearen Algebra in effizienten Python-Code zu übersetzen und die Intuition zu gewinnen, die für den Umgang mit hochdimensionalen Daten und die Optimierung von Workflows für maschinelles Lernen erforderlich ist. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie Kernkonzepte wie Vektoren, Matrizen und Tensoren in einem Data Science-Kontext - Führen Sie Matrixoperationen und Transformationen mit modernen Python-Bibliotheken durch - Anwenden von Linearalgebra-Techniken zum Lösen von Systemen linearer Gleichungen - Erkunden Sie Konzepte zur Reduzierung der Dimensionalität wie die Hauptkomponentenanalyse - Üben Sie die Vektorisierung, um schnelleren und effizienteren Datenverarbeitungscode zu schreiben - Implementieren Sie grundlegende Algorithmen, die auf Matrixfaktorisierung und Eigenwerten basieren Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Notation, bevor Sie zur praktischen Implementierung und zu realen Datenanwendungen übergehen. Sie werden schriftliche Erklärungen und codebasierte Übungen durcharbeiten, um Ihre mathematische Intuition zu festigen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Datenwissenschaft oder Programmierung, die die mathematische Seite des Feldes beherrschen möchten.