الرياضيات لعلوم البيانات: أسس عملية

تُبنى علوم البيانات على أساس من المنطق والحساب الذي يدعم كل خوارزمية حديثة. تسد هذه الدورة الفجوة بين البيانات الأولية والرؤى القابلة للتنفيذ من خلال تعليمك اللغة الرياضية اللازمة للتفوق في هذا المجال. ستنتقل من الشعور بالرهبة من الصيغ المعقدة إلى تطبيق المبادئ الرياضية بثقة لحل مشكلات البيانات الواقعية. ما ستتعلمه: - فهم أساسيات linear algebra للتعامل مع مجموعات البيانات متعددة الأبعاد و vector embeddings الحديثة. - تطبيق مفاهيم calculus لتحسين نماذج machine learning من خلال gradient descent ومنطق backpropagation. - إتقان الاحتمالات والإحصاءات لإجراء تنبؤات تعتمد على البيانات وتقييم أداء النموذج بدقة. - التدرب على تحديد المنطق الرياضي وراء خوارزميات classification و regression و clustering الشائعة. - استكشاف تقنيات optimization الحديثة المستخدمة في تدريب neural networks والتعامل مع هياكل البيانات عالية الأبعاد. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والتعريفات التأسيسية قبل الانتقال إلى التطبيق العملي للرياضيات في تحليل البيانات و machine learning. من خلال الشروحات المكتوبة والتمارين الموجهة، ستطور فهمًا عميقًا لكيفية تحول الأرقام إلى ذكاء. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الذين ليس لديهم خلفية رياضية متقدمة سابقة. ابدأ في بناء أساسك الرياضي لمهنة في علوم البيانات اليوم.