“Matemática para Ciência de Dados” é o terceiro curso de uma série. Para obter os melhores resultados, considere fazer os dois primeiros cursos: 'Data Science Masterclass for Beginners' e 'Python for Data Science: From the Basics to Advanced'. Este curso específico começa com uma introdução à álgebra linear, respondendo a perguntas como: “O que torna as equações lineares?”. A prioridade é que os alunos entendam os sistemas de equações lineares. Em seguida, o foco muda para abordagens para resolver equações matriciais. Depois disso, você descobre um objeto matemático essencial - o espaço vetorial.

Nos dois tópicos restantes de álgebra linear, você explora as propriedades dos espaços vetoriais e vê como aplicar o conhecimento anterior por meio da aproximação de mínimos quadrados. O próximo módulo apresenta a probabilidade. Primeiro, você lida com o conceito de um modelo de probabilidade e seus axiomas antes de explorar a contagem simples. Em seguida, você aprende a pensar e resolver problemas simples de probabilidade discreta, incluindo problemas condicionais do teorema de Bayes

Depois, você estuda variáveis aleatórias, função de massa de probabilidade, expectativa e funções de massa de probabilidade conjunta. Em seguida, você passa a trabalhar com variáveis contínuas e a calcular probabilidades para mais de uma variável por vez. Finalmente, você compreende como aplicar a inferência estatística para obter insights. A ciência de dados é um dos campos mais interessantes do século 21. Desde o início do século, as organizações têm mantido grandes volumes de dados, atualizando-os com mais frequência e usando uma variedade maior deles (não apenas números, mas textos, tweets, áudio, vídeo, imagem e muito mais). O mundo precisa de mais cientistas de dados e analistas de negócios para pegar a enorme quantidade de fatos brutos e trabalhar com eles para produzir insights acionáveis