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Als Datenexperte wissen Sie wahrscheinlich, dass Mathematik für die Datenwissenschaft von grundlegender Bedeutung ist. Die Mathematik bildet die Grundlage der Datenwissenschaft: vom Verständnis, wie Datenpunkte als Vektoren in einem Vektorraum dargestellt werden, bis hin zu Optimierungsalgorithmen, die die besten Parameter für ein Modell finden, und mehr.
Wenn Sie die Grundlagen der Mathematik beherrschen, kann Ihnen das sowohl bei Vorstellungsgesprächen als auch beim besseren Verständnis der von Ihnen implementierten Algorithmen helfen. Hier haben wir eine Liste kostenloser Kurse des Massachusetts Institute of Know-how (MIT) zu den folgenden Mathematikthemen zusammengestellt:
- Lineare Algebra
- Infinitesimalrechnung
- Statistiken
- Wahrscheinlichkeit
Diese Kurse können Sie auf der MIT OpenCourseWare Plattform. Machen Sie additionally das Beste aus diesen Kursen und verbessern Sie Ihr Information-Science-Know-how!
1. Lineare Algebra
Neben der Vertrautheit mit der Mathematik der Oberstufe ist die lineare Algebra bei weitem das wichtigste mathematische Thema für die Datenwissenschaft. Das tremendous beliebte Lineare Algebra Der Kurs von Prof. Gilbert Strang ist einer der besten Mathematikkurse, die Sie belegen können. Lösen Sie für diesen und die folgenden Kurse Aufgaben und legen Sie Prüfungen ab, um Ihr Verständnis zu testen.
Der Studiengang gliedert sich in die folgenden drei Hauptmodule:
- Gleichungssysteme Ax = b und die vier Matrixunterräume
- Kleinste Quadrate, Determinanten und Eigenwerte
- Positiv particular Matrizen und Anwendungen
Verknüpfung: Lineare Algebra
2. Ein- und mehrdimensionale Evaluation
Ein gutes Verständnis der Infinitesimalrechnung ist wichtig, um sich mit den Konzepten der Datenwissenschaft vertraut zu machen. Sie sollten mit der Berechnung von Infinitesimalrechnungen mit einer und mehreren Variablen, Ableitungen, partiellen Ableitungen, der Anwendung der Kettenregel und vielem mehr vertraut sein. Hier sind zwei Kurse zur Infinitesimalrechnung mit einer und mehreren Variablen.
Der Evaluation I: Evaluation mit einer Variablen Der Kurs umfasst:
- Differenzierung
- Integration
- Koordinatensysteme und unendliche Reihen
Sobald Sie mit der Evaluation mit einer Variablen vertraut sind, können Sie mit dem Multivariable Infinitesimalrechnung Kurs, der Folgendes abdeckt:
- Vektoren und Matrizen
- Partielle Ableitungen
- Doppelintegrale und Linienintegrale in der Ebene
- Dreifache Integrale und Oberflächenintegrale im 3D-Raum
Hyperlinks zu den Kursen:
3. Probabilistische Systemanalyse und angewandte Wahrscheinlichkeitsrechnung
Die Wahrscheinlichkeitsrechnung ist ein weiteres wichtiges mathematisches Thema für die Datenwissenschaft, und eine gute Grundlage in der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist unabdingbar, um mathematische Modellierung und statistische Analyse und Schlussfolgerung zu meistern.
Der Probabilistische Systemanalyse und angewandte Wahrscheinlichkeitsrechnung Der Kurs ist eine großartige Ressource, die die folgenden Themen abdeckt:
- Wahrscheinlichkeitsmodelle und Axiome
- Konditionierung und Bayes-Regel
- Unabhängigkeit
- Zählen
- Diskrete und kontinuierliche Zufallsvariablen
- Kontinuierliche Bayes-Regel
Verknüpfung: Probabilistische Systemanalyse und angewandte Wahrscheinlichkeitsrechnung
4. Statistiken für Anwendungen
Um in der Datenwissenschaft kompetent zu werden, sollten Sie über gute statistische Grundlagen verfügen. Statistiken für Anwendungen Der Kurs behandelt viele Konzepte der angewandten Statistik, die in der Datenwissenschaft related sind.
Hier ist eine Liste der behandelten Themen:
- Parametrische Inferenz
- Most-Probability-Schätzung
- Momente
- Hypothesentest
- Güte der Anpassung
- Regression
- Bayesianische Statistik
- Hauptkomponentenanalyse
- Verallgemeinerte lineare Modelle
Wenn Sie sich eingehend mit Statistiken befassen möchten, besuchen Sie 5 kostenlose Kurse zum Grasp in Statistik für Information Science.
Verknüpfung: Statistiken für Anwendungen
5. Matrizenrechnung für maschinelles Lernen und darüber hinaus
Sie sollten mit Optimierung bereits aus den Kursen zur ein- und mehrdimensionalen Evaluation vertraut sein. Beim maschinellen Lernen stoßen Sie jedoch möglicherweise auf Optimierungen im großen Maßstab, die Matrizenrechnung und Evaluation beliebiger Vektorräume erfordern.
Der Matrizenrechnung für maschinelles Lernen und darüber hinaus hilft Ihnen, auf dem aufzubauen, was Sie in den Kursen zur linearen Algebra und zur Differential- und Integralrechnung gelernt haben. Dies ist vielleicht der fortgeschrittenste Kurs auf dieser Liste. Er kann jedoch sehr hilfreich sein, wenn Sie einen weiterführenden Kurs in Datenwissenschaft planen oder sich mit maschinellem Lernen und Forschung befassen möchten.
Im Folgenden sind einige der Themen aufgeführt, die in diesem Kurs behandelt werden:
- Ableitungen als lineare Operatoren; lineare Näherungen auf beliebigem Vektorraum
- Ableitungen von Funktionen mit Matrix als Eingabe oder Ausgabe
- Ableitungen von Matrixfaktorisierungen
- Mehrdimensionale Kettenregel
- Vorwärts- und Rückwärtsmodus manuell und automatisch unterscheiden
Es gibt auch viele andere Näherungs- und Optimierungsalgorithmen, die Sie erkunden können.
Verknüpfung: Matrizenrechnung für maschinelles Lernen und darüber hinaus
Einpacken
Wenn Sie jemals Mathematik für die Datenwissenschaft beherrschen möchten, sollte diese Kursliste ausreichen, um alles zu lernen, was Sie jemals brauchen könnten – sei es für den Einstieg in die maschinelle Lernforschung oder für einen weiterführenden Abschluss in Datenwissenschaft.
Wenn Sie nach weiteren Kursen suchen, um Mathematik für die Datenwissenschaft zu lernen, lesen Sie 5 kostenlose Kurse zum Beherrschen der Mathematik für Information Science.
Bala Priya C ist Entwicklerin und technische Redakteurin aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle zwischen Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Ihre Interessens- und Fachgebiete umfassen DevOps, Datenwissenschaft und natürliche Sprachverarbeitung. Sie liest, schreibt, programmiert und trinkt gerne Kaffee! Derzeit arbeitet sie daran, ihr Wissen zu lernen und mit der Entwickler-Neighborhood zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt auch ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.