« Math for Data Science » est le troisième cours d'une série. Pour obtenir les meilleurs résultats, pensez à 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 que les élèves comprennent les systèmes d'équations linéaires. Ensuite, l'accent est mis sur les approches permettant de résoudre des équations matricielles. Ensuite, vous découvrez un objet mathématique essentiel : l'espace vectoriel.

Dans les deux autres rubriques relatives à l'algèbre linéaire, vous explorerez les propriétés des espaces vectoriels et verrez comment appliquer les connaissances précédentes par le biais de l'approximation par les moindres carrés. Le module suivant vous présente les probabilités. Vous abordez d'abord le concept de modèle de probabilité et ses axiomes avant d'explorer le comptage simple. Vous apprenez ensuite à réfléchir et à résoudre des problèmes de probabilité discrets simples, y compris les problèmes conditionnels du théorème de Bayes

Ensuite, vous étudiez les variables aléatoires, la fonction de masse de probabilité, les attentes et les fonctions de masse de probabilité conjointes. Vous passez ensuite à l'utilisation de variables continues et au calcul des 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 21e siècle. Depuis le début du siècle, les organisations conservent de plus grands volumes de données, les mettent à jour plus fréquemment et en utilisent une plus grande variété (pas seulement des chiffres, mais des textes, des tweets, des fichiers audio, vidéo, images, etc.). Le monde a besoin de plus de data scientists et d'analystes commerciaux pour exploiter l'énorme quantité de données brutes et les utiliser pour produire des informations exploitables