Acoperiți decalajul dintre conceptele teoretice și aplicațiile lor practice cu această introducere riguroasă în matematica care stă la baza științei datelor. Include subiecte esențiale din algebra liniară, calcul și optimizare, precum și probabilități și statistică, demonstrând relevanța lor în contextul analizei datelor.

Subiectele cheie de aplicare includ clusterizarea, regresia, clasificarea, reducerea dimensionalității, analiza rețelelor și rețelele neuronale. Ceea ce diferențiază acest text este accentul pus pe învățarea practică. Fiecare capitol combină perspective matematice cu exemple practice, folosind Python pentru a implementa algoritmi și a rezolva probleme.

Chestionarele de autoevaluare, exercițiile introductive și problemele teoretice stimulează atât înțelegerea matematică, cât și abilitățile computaționale. Conceput pentru studenți avansați de la licență și studenți începători la masterat, acest manual servește atât ca o invitație la știința datelor pentru specializările în matematică, cât și ca o incursiune mai profundă în matematică pentru studenții la știința datelor.

Pagini: 582, Dimensiuni: 17.8x17.8cm