Foundations of Algebra and Calculus for Data Science (bằng tiếng Anh).

Chuyển sang khoa học dữ liệu có thể cảm thấy quá sức khi đối mặt với các công thức và thuật toán toán học phức tạp. Chương trình này giải mã các khái niệm đại số và tính toán cơ bản mà bạn cần, loại bỏ các chứng minh học thuật không cần thiết để tập trung hoàn toàn vào ứng dụng thực tế. Bạn sẽ chuyển từ cảm giác bị đe dọa bởi ký hiệu toán học sang tự tin đọc, giải thích, và áp dụng các nguyên tắc toán học trong sự nghiệp dữ liệu của bạn. Bằng cách tập trung vào cơ học cốt lõi của hàm, đạo hàm và tối ưu hóa, bạn sẽ có một sự nắm bắt trực quan về cách các mô hình học máy hiện đại học và cải thiện. Bạn sẽ học được: - Hiểu được thuật ngữ cơ bản của các hàm, phương trình và đồ thị được sử dụng trong phân tích dữ liệu. - Ứng dụng các khái niệm đại số để đại diện và thao tác cấu trúc dữ liệu hiệu quả. - Tính toán các đạo hàm và nắm bắt vai trò của chúng trong việc đo lường tỷ lệ thay đổi. - Tìm hiểu cách gradient descent sử dụng vi tích phân để tối ưu hóa mô hình học máy. - Thực hành giải các bài toán toán học thông qua các bài tập rõ ràng, viết từng bước. Chương trình này bắt đầu với các khái niệm đại số cơ bản và hệ tọa độ trước khi chuyển sang các hàm và các nguyên lý cốt lõi của vi phân. Bạn sẽ tiến bộ tự nhiên từ các định nghĩa cơ bản để thấy cách các công cụ toán học này được ứng dụng trong các thuật toán khoa học dữ liệu hiện đại. Lớp học này được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu mà không có nền tảng toán học tiên tiến trước đó muốn xây dựng một nền móng vững chắc, không căng thẳng cho khoa học dữ liệu và học máy. Bắt đầu hành trình của bạn hướng tới việc làm chủ động cơ toán học đằng sau khoa học dữ liệu hôm nay.