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Matemática para Ciência de Dados

Aprenda os maths necessários para a ciência de dados e analítica e ganheça uma vantagem nos negócios neste curso online gratuito.

Publisher: Ermin Dedic
Se o seu objetivo é ser um profissional de dados (cientista de dados, analista de dados, analista de negócios, engenheiro de dados), então algum nível de compreensão de matemática é um absoluto deve. Este curso cobre a álgebra linear fundamental, probabilidade e estatísticas relevantes para aplicar maths em ciência de dados. Este curso não é como a matemática do seu passado, abstrato e inútil para o mundo real. Aprenda matemática que pode ajudá-lo a moldar o mundo.
Matemática para Ciência de Dados
  • Duração

    5-6 Horas
  • Students

    1,318
  • Accreditation

    CPD

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Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Matemática para Ciência de Dados é o terceiro curso de uma série. Para obter os melhores resultados, considere levar os dois primeiros cursos da série em primeiro lugar (1. Data Science Masterclass for Beginners e 2. Python for Data Science: Do Basics to Advanced). Este curso começa com uma introdução à álgebra linear respondendo a perguntas como: "O que faz as equações lineares lineares?". A prioridade é que os estudantes compreendam equações lineares e sistemas de equações lineares, incluindo as diferentes formas de uma equação linear e sistemas de equações em várias formas. Em seguida, o foco está em abordagens para solução de equações matricial. A seguir, você descobrirá um objeto matemático essencial, o espaço vetorial.

Nos dois tópicos restantes para álgebra linear, você explorará propriedades de espaços vetoriais (ou seja, uma base para um espaço vetorial, combinações lineares e span, independência linear e a dimensão de vetores e subespaços) e veja como aplicar o conhecimento anterior via aproximação de mínimos quadrados. O próximo módulo começa introduzindo você a probabilidade. Você primeiro compreenderá o conceito de um modelo de probabilidade e seus axiomas antes de explorar a simples contagem. Você então aprenderá a pensar sobre e resolver problemas simples de probabilidade discreta, incluindo problemas de Bayes condicionais.

Afterward, você estudará alguns novos conceitos, variáveis aleatórias, função de massa de probabilidade, expectativa e funções de massa de probabilidade conjunta. Em seguida, você avançará a trabalhar com variáveis contínuas e a trabalhar fora probabilidades para mais de uma variável de cada vez. Por fim, você compreenderá como aplicar inferência estatística para obter insights. Data Science é um dos campos mais sexy do 21º século. Desde o início do século, as organizações têm mantido maiores volumes de dados, atualizando-os com mais frequência, e usando uma variedade mais ampla dela (não apenas números, mas textos, tweets, áudio, vídeo, imagem e mais). O mundo precisa que você leve a quantidade massiva de fatos brutos e trabalhe com eles para produzir insights acionáveis. Seja perspicaz ao se cadastro hoje!

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