Res Ll 005 Matemática de Big Data e Aprendizagem de Máquina Janeiro Iap 2020

Muitos acham os conceitos de big data e machine learning intimidadores sem uma compreensão da matemática subjacente. Este curso desmistifica as teorias matemáticas fundamentais, equipando-o para abordar com confiança problemas complexos de dados e modelos de aprendizado de máquina. Ao concluir este programa, você obterá uma estrutura analítica sólida para interpretar, implementar e inovar nos campos de big data e aprendizado de máquina. O que você vai aprender: * Compreender os conceitos básicos de álgebra linear e operações de matriz para manipulação de dados. * Explorar os princípios fundamentais da teoria dos grafos e algoritmos para análise de rede. * Aplicar conceitos matemáticos de processamento de sinais para analisar grandes conjuntos de dados. * Apreender os fundamentos matemáticos de estruturas de banco de dados e modelos de dados. * Aprenda os conceitos básicos de incorporações de vetores e seu papel no aprendizado de máquina moderno. * Investigar padrões matemáticos fundamentais em algoritmos de gráficos de grande escala atuais. Este curso começa com definições matemáticas essenciais e gradualmente progride para aplicar esses conceitos a cenários práticos de big data e machine learning através de explicações e exemplos detalhados. Este curso é projetado para iniciantes absolutos sem experiência prévia em matemática avançada, big data ou aprendizado de máquina. Nenhum pré-requisito é necessário para começar esta jornada de aprendizagem fundamental. Comece a construir sua intuição matemática para a ciência de dados de ponta hoje.