Matemática para Ciência de Dados

'Math for Data Science' é o terceiro curso de uma série. Para obter os melhores resultados, considere levar 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 questões como: 'O que faz equações lineares?'. A prioridade é que os estudantes entendam sistemas de equações lineares. Em seguida, o foco se desloca para abordagens para solução de equações matricial. Depois disso, você descobre um objeto matemático essencial-o espaço vetorial.

Nos dois tópicos restantes para álgebra linear, você explora propriedades de espaços vetoriais e veja como aplicar o conhecimento anterior via aproximação de mínimos quadrados. O próximo módulo apresenta você a probabilidade. Você primeira grafa com o conceito de um modelo de probabilidade e seus axiomas antes de explorar a simples contagem. Você então aprende a pensar sobre e resolver problemas simples de probabilidade discreta, incluindo problemas de teorema de Bayes condicionais.

Afterward, você estuda variáveis aleatórias, função de massa de probabilidade, expectativa e funções de massa de probabilidade conjunta. Você então avança para trabalhar com variáveis contínuas e calculando probabilidades para mais de uma variável de cada vez. Por fim, você compreende como aplicar inferência estatística para obter insights. A ciência de dados é um dos campos mais emocionantes 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 de mais cientistas de dados e analistas de negócios para levar a quantidade massiva de fatos brutos e trabalhar com eles para produzir insights acionáveis.