Soy un programador con un poco de experiencia en matemáticas (después de la secundaria). ¿El curso de matemáticas de Khan Academy es suficiente para sumergirse en el aprendizaje automático / big data?

Para trabajar con aprendizaje automático / big data, necesitará mínimamente las siguientes matemáticas:

  1. Álgebra lineal
  2. Cálculo diferencial e integral
  3. Estadísticas: por lo que puedo decir, el curso de Probabilidad y Estadística ofrecido por Khan Academy es insuficiente y no veo una clase de continuación

Yo recomendaría incluir:

  1. Cálculo vectorial
  2. Análisis numérico
  3. Ecuaciones diferenciales
  4. Ecuaciones diferenciales parciales
  5. Análisis real

ML / big data se apoyan mucho en conceptos de Álgebra lineal. Probablemente pueda sobrevivir sin conocer el cálculo vectorial, pero tendrá dificultades con los conceptos que se explican utilizando el cálculo vectorial.

Data Science for Big Business es un excelente texto introductorio que incluye descripciones claras de qué técnicas están disponibles, cómo funcionan, cuándo usar una técnica determinada, así como las limitaciones y desventajas. Además, hay ejemplos para trabajar con datos descargables.

Definitivamente no. La Academia Khan solo cubre el cálculo multivariable y el álgebra lineal. Estos son cursos introductorios de matemáticas; Para comprender el aprendizaje automático, necesitará cursos avanzados de estadística y teoría de la probabilidad, así como una comprensión de los métodos numéricos, la teoría de la optimización y el análisis / topología real. Dependiendo de su campo, se pueden requerir matemáticas adicionales. Esta es la razón por la cual la mayoría de las personas en el campo tienen una maestría o un doctorado relacionado con las matemáticas.