Matematica per la scienza dei dati

'Math for Data Science' è il terzo corso di serie. Per ottenere i migliori risultati, considerare di prendere i primi due corsi: "Data Science Masterclass for Beginners" e "Python for Data Science: From the Basics to Advanced". Questo corso specifico inizia con un'introduzione all'algebra lineare rispondendo a domande come, 'Cosa rende lineare le equazioni?'. La priorità è che gli studenti comprendano sistemi di equazioni lineari. Poi, i turni di focus verso approcci per risolvere le equazioni di matrice. Dopo di che, scopri un oggetto matematico essenziale - lo spazio vettoriale.

Nei due argomenti rimanenti per l'algebra lineare, si esplorano le proprietà degli spazi vettoriali e si vedono come applicare le conoscenze precedenti tramite approssimazione dei minimi quadrati. Il modulo successivo vi introduce alla probabilità. Prima grida con il concetto di modello di probabilità e dei suoi assiomi prima di esplorare semplici conteggi. Si impara poi a pensare e a risolvere semplici problemi di probabilità discreti, inclusi i problemi di teorema di Bayes condizionale.

Afterward, si studiano variabili casuali, funzione di massa di probabilità, aspettative e funzioni di massa di probabilità congiunta. Si anticipano poi di lavorare con variabili continue e calcolando le probabilità per più di una variabile alla volta. Infine, si comprende come applicare l'inferenza statistica per ottenere approfondimenti. La scienza dei dati è uno dei campi più emozionanti 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 di più scienziati di dati e analisti di business per prendere la quantità massiccia di fatti grezzi e lavorare con loro per produrre intuizioni actionabili.