Bilgi Bilimi ve Analizi için Temelli Matematik

Veri analizinin mekaniklerini anlamak için, modern algoritmaları güçlendiren matematiksel ilkelerin sağlam bir şekilde kavranması gerekiyor.Bu ders, karmaşık kavramları okunabilir, mantıklı adımlara bölerek açıklıyor ve verilerin arkasındaki "neden"i anlamanıza yardımcı oluyor. Sadece prosedürleri takip etmekten veri dağılımlarının altta yatan mantığını, istatistiksel testleri ve öngörülebilir modellemeyi anlamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Merkez eğilimi, dağılım ve çeşitli veri tiplerini nasıl yorumlayacağımızı anlamak. - Bayes'in Teoremi, permütasyonlar ve rastgele değişkenler dahil olasılık teorisini iyi bilmek. - Veri kümelerini analiz etmek için Normal, Binomial ve Poisson gibi yaygın dağılımları uygulayın. - Doğru istatistiksel çıkarımlar için hipotez testleri ve Merkez Limit Teoremi uygula. - Öncelikli analiz için doğrusal gerileme ve korelasyonun mekaniklerini anlamak. - Modern makine öğrenimi ve veri çerçeveleri için gerekli olan vektör ve matris temellerini keşfedin. Müfredat, ileri olasılık ve çıkarımsal yöntemlere geçmeden önce temel veri tanımları ve tanımlayıcı istatistiklerle başlıyor. Her bölüm, teoriyi ve pratik uygulamasını anlamanıza yardımcı olacak yazılı uygulama egzersizlerinin ardından açık yazılı açıklamalara odaklanıyor. Bu ders, veri biliminin matematiksel tarafına daha önceden ileri matematik deneyimi olmadan net bir yol almak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri biliminde kariyer yapmak için matematiksel temellerinizi bugünden inşa etmeye başlayın.