Matemáticas y estadísticas son los pasos básicos para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Si desea sobresalir en ciencia de datos, debe tener una buena comprensión del álgebra básica y las estadísticas.
La lista incluye álgebra lineal, cálculo, probabilidad, estadística, matemática discreta, regresión, optimización y muchos más temas.
Aquí hay una lista de cursos abiertos populares sobre matemáticas para la ciencia de datos:
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Estos son los 3 pasos para aprender las matemáticas requeridas para la ciencia de datos y el aprendizaje automático:
1. Álgebra lineal para ciencia de datos: álgebra matricial y valores propios.
2. Cálculo para la ciencia de datos: derivados y gradientes.
3. Descenso de gradiente desde cero: implemente una red neuronal simple desde cero.
CÁLCULO
El cálculo es importante para varias aplicaciones clave de ML. Debe poder calcular derivados y gradientes para la optimización.
Una de las técnicas de optimización más comunes es el descenso de gradiente.
Estos son algunos de los mejores recursos para aprender cálculo para la ciencia de datos:
- Khan Academy tiene lecciones cortas y prácticas de cálculo de múltiples variables. Cubren los conceptos más importantes.
- MIT OpenCourseWare ofrece una rigurosa clase de cálculo multivariable. Las conferencias en video y los materiales del curso están incluidos.
- Revisión de cálculo multivariable (video): esta es una revisión rápida del cálculo multivariable en el formato de resolución de problemas de práctica.
Recursos adicionales para matemáticas:
- Curso completo de álgebra lineal por MIT
- Curso completo sobre cálculo multivariable por el MIT
- Aprendizaje estadístico por la Universidad de Stanford
- Cheatsheet completo sobre probabilidad
- CURSO – Habilidades matemáticas de ciencia de datos
Me gustaría enumerar algunas de mis publicaciones de Quora que lo ayudarían a saber más sobre Carrera en Ciencia de Datos:
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Espero que esto ayude. No dude en enviarme un mensaje para cualquier consulta adicional. ¡Todo lo mejor!
