Mathématiques fondamentales pour la science des données

Les formules mathématiques peuvent sembler intimidantes, mais elles sont à la base de tous les algorithmes d'analyse de données et d'apprentissage automatique.Ce cours écrit démystifie les mathématiques essentielles dont vous avez besoin pour réussir en science des données, en décomposant les symboles et les concepts complexes en un anglais simple. En suivant ce cours, vous passerez de la notation mathématique à la lecture, à l'interprétation et à l'application des concepts mathématiques de base.Vous construirez une base mathématique solide qui vous permettra de comprendre comment les modèles de données fonctionnent réellement sous le capot. Ce que vous apprendrez: - Lire et interpréter les symboles mathématiques, la théorie des ensembles et la notation de sommation. - Appliquer les fondamentaux de l'algèbre pour tracer des coordonnées, calculer des pentes et comprendre les équations linéaires. - Calculer les probabilités et appliquer le théorème de Bayes aux scénarios de données du monde réel. - Comprendre les concepts de dérivés et d'optimisation utilisés dans l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. - Explorez les bases des vecteurs et des matrices qui alimentent les représentations et les intégrations de données modernes. Vous commencerez par les définitions fondamentales et la notation de base avant de progresser étape par étape à travers l'algèbre, la probabilité et les concepts clés du calcul. Ce cours est conçu pour les débutants absolus qui veulent entrer dans le domaine des données mais se sentent retenus par les mathématiques.Aucune expérience préalable en mathématiques, en algèbre ou en programmation n'est requise. Commencez à développer votre confiance en mathématiques et libérez votre potentiel en science des données dès aujourd'hui.