Matematica per la scienza dei dati

'Math for Data Science' è il terzo corso di una serie. Per ottenere i migliori risultati, prendi in considerazione la possibilità di seguire 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 lineari le equazioni?». La priorità è che gli studenti comprendano i sistemi di equazioni lineari. Quindi, l'attenzione si sposta sugli approcci alla risoluzione di equazioni matriciali. Dopodiché, scopri un oggetto matematico essenziale: lo

Nei due argomenti rimanenti per l'algebra lineare, esplorerai le proprietà degli spazi vettoriali e vedrai come applicare le conoscenze precedenti tramite l'approssimazione dei minimi quadrati. Il modulo successivo ti introduce alla probabilità. Per prima cosa affronterai il concetto di modello di probabilità e i suoi assiomi prima di esplorare il conteggio semplice. Quindi impari a pensare e risolvere semplici problemi di probabilità discreta, inclusi i problemi

Successivamente, si studiano le variabili casuali, la funzione di massa probabilistica, l'aspettativa e le funzioni di massa probabilistiche congiunte. Si passa quindi all'utilizzo di variabili continue e al calcolo delle probabilità per più di una variabile alla volta. Infine, comprendi come applicare l'inferenza statistica per ottenere informazioni. La scienza dei dati è uno dei campi più interessanti del XXI secolo. Dall'inizio del secolo, le organizzazioni conservano grandi volumi di dati, li aggiornano più frequentemente e ne utilizzano una più ampia varietà (non solo numeri ma testi, tweet, audio, video, immagini e altro). Il mondo ha bisogno di più data scientist e analisti aziendali che raccolgano l'enorme quantità di fatti grezzi e collaborino con loro per produrre informazioni fruibili