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1 数据科学的应用数学
2 Applied Math for Data Science
2.1 视频说明

数据科学的应用数学

Applied Math for Data Science

 视频说明

随着数据的可用性，对能够分析和理解数据的人才的需求不断增长。这使得实用数学变得更加重要，因为它有助于从数据中推断出见解。然而，数学包含许多主题，很难确定哪些主题适用于数据科学职业并与之相关。了解这些基本的数学主题是整合数据科学、统计学和机器学习知识的关键。

在本课程中，学习者将深入研究精心策划的数学主题列表，以快速掌握他们能够立即应用的数学领域的熟练程度。他们将掌握概率、统计、假设检验、线性代数、线性回归、分类模型和实用微积分的基础知识。在此过程中，他们将把这些知识整合到实际应用中，以解决实际问题。

您将学到什么以及如何应用它

  • 基本掌握微积分、线性代数、概率、统计和监督式机器学习。
  • 使用 NumPy 和 SymPy 等标准数学库在 Python 中应用数学基本原理。
  • 集成线性代数和微积分等多个应用数学学科，以执行梯度下降等任务。

本课程适合您，因为……

  • 您是一名崭露头角的数据科学专业人士，希望建立基本数学概念的基础知识，以及它们如何应用于概率、统计和机器学习。
  • 您是使用数据科学和机器学习库的程序员，想要了解它们背后的数学和概率原理。
  • 您正在管理一个数据科学团队，并希望对该领域使用的技术有基本的了解。

 先决条件：

  • Python 初学者知识（if-then 条件、for 循环、列表和其他集合）
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