Reduceți diferența dintre conceptele teoretice și aplicațiile lor practice cu această introducere riguroasă în matematica care stă la baza științei datelor. Acoperă subiecte esențiale din algebra liniară, calcul diferențial și optimizare, precum și probabilități și statistică, demonstrând relevanța acestora 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 de încălzire și problemele teoretice stimulează atât înțelegerea matematică, cât și abilitățile computaționale. Conceput pentru studenții avansați de la licență și pentru cei aflați la începutul studiilor de masterat, acest manual servește atât ca o invitație către știința datelor pentru specialiștii în matematică, cât și ca o incursiune mai profundă în matematică pentru studenții la știința datelor.
Pagini: 582, Dimensiuni: 17.8x17.8cm
