掌握数据科学、机器学习和统计学方面的数学知识。在这本书中,作者Thomas Nield将指导您学习微积分、概率、线性代数和统计学等领域,以及如何将它们应用到线性回归、逻辑回归和神经网络等技术中。在此过程中,您还将获得关于数据科学状态的实际见解,以及如何利用这些见解来最大化您的职业生涯。

https://www.oreilly.com/library/view/essential-math-for/9781098102920/

学习如何:

  • 使用Python代码和库,如symy、NumPy和scikit-learn来探索基本的数学概念,如微积分、线性代数、统计和机器学习
  • 用简单的英语理解线性回归、逻辑回归和神经网络等技术,使用最少的数学符号和术语
  • 对数据集进行描述性统计和假设检验,以解释p值和统计显著性
  • 操作向量和矩阵并进行矩阵分解
  • 整合并建立在微积分、概率、统计和线性代数的增量知识上,并将其应用于回归模型,包括神经网络
  • 在数据科学的职业生涯中切实地导航,避免常见的陷阱、假设和偏见,同时调整你的技能集,以在就业市场中脱颖而出

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数据科学(英語:data science)是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。 它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。 数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。
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