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Matematica per la scienza dei dati

Imparare le maestiche richieste per la scienza dei dati e l'analytics e ottenere un vantaggio nel business in questo corso gratuito online.

Publisher: Ermin Dedic
Se il tuo obiettivo è quello di essere un professionista dei dati (data scientist, analista dati, business analyst, ingegnere dati), allora qualche livello di comprensione della matematica è un must assoluto. Questo corso copre l'algebra lineare fondamentale, la probabilità e le statistiche rilevanti per applicare matematica nella scienza dei dati. Questo corso non è come la matematica del tuo passato, astratto e inutile per il mondo reale. Impara la matematica che può aiutarti a plasmare il mondo.
Matematica per la scienza dei dati
  • Durata

    5-6 Oras
  • Students

    1,318
  • Accreditation

    CPD

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Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

Math for Data Science è il terzo corso di serie. Per ottenere i migliori risultati, prendere in considerazione i primi due corsi della serie prima (1. Data Science Masterclass for Beginners e 2. Python for Data Science: From the Basics to Advanced). Questo corso inizia con un'introduzione all'algebra lineare rispondendo a domande come, "Cosa rende le equazioni lineari lineari?". La priorità è per gli studenti di comprendere equazioni lineari e sistemi di equazioni lineari, comprese le diverse forme di equazione lineare e sistemi di equazioni in varie forme. Poi, il focus è sugli approcci per risolvere le equazioni di matrice. Successivamente, scoprirete un oggetto matematico essenziale, lo spazio vettoriale.

Nei due argomenti rimanenti per l'algebra lineare, si esploreranno le proprietà degli spazi vettoriali (cioè, una base per uno spazio vettoriale, le combinazioni lineari e l'arco, l'indipendenza lineare e la dimensione del vettore e dei subspazi) e vedere come applicare le conoscenze precedenti tramite approssimazione dei minimi quadrati. Il modulo successivo inizia introducendo la probabilità. Capirete per prima cosa il concetto di modello di probabilità e i suoi assiomi prima di esplorare semplici conteggi. Imparerai poi a pensare e a risolvere semplici problemi di probabilità discreti, inclusi i problemi di Bayes condizionale.

Afterward, studierai alcuni nuovi concetti, variabili casuali, funzione di massa di probabilità, aspettative e funzioni di massa di probabilità congiunta. Si anticiperà quindi di lavorare con variabili continue e di lavorare le probabilità per più di una variabile alla volta. Infine, comprenderete come applicare l'inferenza statistica per ottenere approfondimenti. Data Science è uno dei campi più sexy del 21 secolo. Dall'inizio del secolo le organizzazioni hanno mantenuto volumi di dati più ampi, aggiornandolo più frequentemente, e utilizzando una più ampia varietà di esso (non solo numeri ma testi, tweet, audio, video, immagine e altro ancora). Il mondo ha bisogno che tu prenda la quantità massiccia di fatti crudi e lavori con loro per produrre intuizioni actionabili. Siate insienti da iscrivi oggi!

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