Chia Sẻ Khóa Học Toán Ứng Dụng Cho Khoa Học Dữ Liệu [Khóa 7019 A]
Với sự sẵn có của dữ liệu, nhu cầu về nhân tài có thể phân tích và hiểu được dữ liệu đó ngày càng tăng. Điều này làm cho toán học thực tế trở nên quan trọng hơn vì nó giúp suy ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu. Tuy nhiên, toán học bao gồm nhiều chủ đề và thật khó để xác định chủ đề nào có thể áp dụng và phù hợp với sự nghiệp khoa học dữ liệu. Biết các chủ đề toán học thiết yếu này là chìa khóa để tích hợp kiến thức về khoa học dữ liệu, thống kê và học máy.
Trong khóa học này, người học sẽ đi sâu vào danh sách các chủ đề toán học được tuyển chọn cẩn thận để bắt đầu thành thạo trong các lĩnh vực toán học mà họ có thể áp dụng ngay lập tức. Họ sẽ nắm bắt các nền tảng về probability, statistics, hypothesis testing, linear algebra, linear regression, classification models và practical calculus. Trong quá trình học, họ sẽ tích hợp kiến thức này vào các ứng dụng thực tế cho các vấn đề trong thế giới thực.
Bạn sẽ học được gì và bạn có thể áp dụng nó như thế nào:
- ✓ Đạt được kiến thức nền tảng về calculus, linear algebra, probability, statistics, và supervised machine learning.
- ✓ Áp dụng các nguyên tắc toán học cơ bản trong Python bằng các thư viện toán học tiêu chuẩn như NumPy và SymPy.
- ✓ Tích hợp nhiều nguyên tắc toán học ứng dụng như linear algebra và calculus để thực hiện các tác vụ như gradient descent.
Khóa học này là dành cho bạn bởi vì:
- ✓ Bạn là một chuyên gia khoa học dữ liệu mới vào nghề muốn xây dựng kiến thức nền tảng về các khái niệm toán học thiết yếu cũng như cách áp dụng chúng vào xác suất, thống kê và học máy.
- ✓ Bạn là lập trình viên đang sử dụng các thư viện data science và machine learning và muốn hiểu các nguyên tắc toán học và xác suất đằng sau chúng.
- ✓ Bạn đang quản lý một team data science và muốn có hiểu biết nề tảng về các kỹ thuật được sử dụng trong lĩnh vực này.
Điều kiện tiên quyết:
- ✓ Kiến thức mới bắt đầu về Python (điều kiện if-then, vòng lặp for, lists và các collection khác).
Mục lục:
Giới thiệu khóa học.
Module 1: Calculus và Functions:
- ✓ Giới thiệu về Module 1.
- ✓ Mathematical Function.
- ✓ Exponential và Logarithmic Function.
- ✓ Limit và the Derivative.
- ✓ Integrals.
Module 2: Probability:
- ✓ Giới thiệu về Module 2.
- ✓ Monty Hall Problem.
- ✓ Probability Basic.
- ✓ Bayes Theorem.
- ✓ Binomial và Beta Distribution.
Module 3: Statistics và Hypothesis Testing:
- ✓ Giới thiệu về Module 3.
- ✓ Descriptive Statistics.
- ✓ Normal Distribution.
- ✓ Central Limit Theorem.
- ✓ Z Scores và Confidence Intervals.
- ✓ Hypothesis Testing
Module 4: Linear Algebra:
- ✓ Giới thiệu về Module 4.
- ✓ Vector và các phép toán Vector.
- ✓ Transformations và Matrices.
- ✓ Transformations, Matrices, và Matrix Multiplication.
- ✓ Systems of Linear Equations và Inverse Matrices.
- ✓ Matrix Decomposition.
Module 5: Linear Regression:
- ✓ Giới thiệu về Module 5.
- ✓ Simple Linear Regression.
- ✓ Multiple Linear Regression.
- ✓ Fitting một Linear Regression.
- ✓ Overfitting, Variance, và Ridge/Lasso Regression.
- ✓ Train/Test Splits.
- ✓ Performance Metrics.
Module 6: Logistic Regression và Classification:
- ✓ Giới thiệu về Module 6.
- ✓ Logistic Regression Basic.
- ✓ Fitting một Logistic Regression.
- ✓ Log-Odds.
- ✓ R2 và P-Value.
- ✓ ROC/AUC và Confusion Matrices.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU