Math for Data Science

"Math for Data Science" est le troisième cours d'une série. Pour obtenir les meilleurs résultats, envisagez de suivre les deux premiers cours: "Data Science Masterclass for Beginners" et "Python for Data Science: From the Basics to Advanced". Ce cours spécifique commence par une introduction à l'algèbre linéaire en répondant à des questions telles que "Qu'est-ce qui rend les équations linéaires?". La priorité est pour les étudiants de comprendre les systèmes d'équations linéaires. Ensuite, l'accent est mis sur les approches à la résolution des équations matricielles. Après cela, vous découvrez un objet mathématique essentiel-l'espace vectoriel.

Dans les deux autres rubriques de l'algèbre linéaire, vous pouvez explorer les propriétés des espaces vectoriels et voir comment appliquer la connaissance précédente via l'approximation des moindres carrés. Le module suivant vous présente la probabilité. Vous devez d'abord vous servir du concept d'un modèle de probabilité et de ses axiomes avant d'explorer de simples comptages. Vous apprenez ensuite à réfléchir et à résoudre des problèmes simples de probabilité discrète, y compris des problèmes de théorème de Bayes conditionnels.

Par la suite, vous étudiez les variables aléatoires, la fonction de masse de probabilité, les attentes et les fonctions de masse de probabilité conjointe. Vous devez ensuite travailler avec des variables continues et calculer les probabilités pour plusieurs variables à la fois. Enfin, vous comprenez comment appliquer l'inférence statistique pour obtenir des informations. La science des données est l'un des domaines les plus passionnants du XXIe siècle. Depuis le début du siècle, les organisations gardent des volumes de données plus importants, la mettent à jour plus fréquemment et utilisent une plus grande variété de données (pas seulement des chiffres mais des textes, des tweets, de l'audio, de la vidéo, de l'image, etc.). Le monde a besoin de plus de spécialistes des données et d'analystes métier pour prendre l'énorme quantité de données brutes et travailler avec eux pour produire des idées exploitables.