ডাটা বিজ্ঞানের জন্য ক্যালকুলাস: মেশিন লার্নিং এর ভিত্তি

অনেক উচ্চাকাঙ্ক্ষী ডাটা বিজ্ঞানী শুরুর দিকের টিউটোরিয়ালগুলোর বাইরে যেতে কষ্ট পাচ্ছেন কারণ এর পিছনের গাণিতিক বিষয়গুলো কালো বাক্সের মত মনে হয়। এই কোর্সটি গাণিতিক তত্ত্ব এবং ব্যবহারিক প্রয়োগের মধ্যেকার ফাঁক পূরণ করবে । সুস্পষ্ট ব্যাখ্যা পড়ে এবং লক্ষ্যবস্তু লেখার অনুশীলন করে আপনি অ্যালগরিদম শিখতে, উন্নত করতে এবং আপডেট করতে একটি শক্তিশালী অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করবেন । আপনি মূল ধারণা যেমন, ডেরিভেটিভ, গ্রেডিয়েন্ট এবং ইনটিগ্রেশন আবিষ্কার করবেন এবং দেখবেন যে, বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং- এর জন্য আধুনিক পাইথন লাইব্রেরী ব্যবহার করে কিভাবে এই ধারণাগুলোকে উপস্থাপন করা হয় । আপনি কি শিখবেন: - সীমা, উৎপাদক এবং পরিবর্তনের হারের মৌলিক ধারণা বুঝতে হবে। - নিউরাল নেটওয়ার্কে ব্যাকপ্রপাগান্ডার রহস্য উন্মোচনের জন্য চেইন রুল সহ মূল দ্বিগুণ নিয়ম প্রয়োগ করা। - গ্রেডিয়েন্টের অবতরণ অনুকূলকরণ অ্যালগরিদম বুঝতে আংশিক অন্তরক এবং গ্রেডিয়েন্ট শিখুন। - সম্ভাব্যতা বিতরণের ক্ষেত্রে সমন্বয় এবং এর গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা এবং অবিরাম তথ্য বিশ্লেষণের বিষয়টি খতিয়ে দেখা হবে। - SymPy এর মত প্রতীকী গণিত লাইব্রেরী ব্যবহার করে গাণিতিক সূত্র পরিষ্কার, আধুনিক পাইথন কোড অনুবাদ করার অনুশীলন করুন। - গভীর শিক্ষা মডেলের জন্য আধুনিক অপটিমাইজেশন কাঠামো স্বয়ংক্রিয় পার্থক্য কিভাবে পরিচালনা করে তা বিশ্লেষণ করুন। এই কোর্সটি প্রাথমিক সংজ্ঞা এবং গুরুত্বপূর্ণ গাণিতিক শব্দের সাথে শুরু হয় এবং এরপর তা ব্যবহারিক প্রয়োগ পর্যন্ত বিস্তৃত হয়। একক-ভেরিয়েবল ক্যালকুলাস থেকে শুরু করে মাল্টি-ভেরিয়েবল ধারণা এবং ভেক্টর ক্যালকুলাস পর্যন্ত আপনি ধাপ-ধাপে এগিয়ে যাবেন, সবসময় গণিতকে বাস্তব জীবনের ডাটা বিজ্ঞানের সাথে যুক্ত রাখবেন। এই কোর্সটি শুরুর দিকের ডাটা বিজ্ঞানী, প্রোগ্রামার এবং প্রযুক্তির প্রতি আগ্রহী যারা গাণিতিক ভিত্তি স্থাপন করতে চান তাদের জন্য তৈরি করা হয়েছে। উচ্চ বিদ্যালয়ের বীজগণিতের একটি মৌলিক ধারণা সহায়ক হবে, কিন্তু পূর্ববর্তী ক্যালকুলাস বা উন্নত প্রোগ্রামিং অভিজ্ঞতার কোন প্রয়োজন নেই। মেশিন লার্নিং এর গাণিতিক রহস্যের সমাধানের জন্য আজ থেকেই পড়তে শুরু করুন এবং আপনার ডাটা বিজ্ঞানের যাত্রার নিয়ন্ত্রণ গ্রহণ করুন।