Algèbre linéaire pour la science des données avec Python

L'algèbre linéaire est le moteur caché derrière la science des données moderne, alimentant tout, des systèmes de recommandation aux modèles d'apprentissage profond. Comprendre ces principes mathématiques est essentiel pour quiconque cherche à aller au-delà de l'exécution de code et à commencer à comprendre vraiment le fonctionnement des algorithmes. Ce cours comble le fossé entre les mathématiques abstraites et la programmation pratique. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts de base tels que les vecteurs, les matrices et les tenseurs dans un contexte de science des données - Effectuer des opérations et des transformations de matrice à l'aide de bibliothèques Python modernes - Appliquer des techniques d'algèbre linéaire pour résoudre des systèmes d'équations linéaires - Explorer les concepts de réduction de dimensionnalité tels que l'analyse des composantes principales - Pratiquer la vectorisation pour écrire un code de traitement de données plus rapide et plus efficace - Implémenter des algorithmes fondamentaux qui reposent sur la factorisation de matrices et les valeurs propres Le cours commence par des définitions et une notation fondamentales avant de passer à la mise en œuvre pratique et aux applications de données du monde réel. Vous travaillerez à travers des explications écrites et des exercices basés sur le code conçus pour solidifier votre intuition mathématique. Ce cours est conçu pour les débutants en science des données ou en programmation qui souhaitent maîtriser le côté mathématique du domaine; aucune expérience préalable en mathématiques avancées n'est requise.