دوره آموزشی ریاضیات مورد نیاز برای علم داده

بدون شک فهم بنیادی هر علمی و فلسفه آن می تونه به درک ، مهارت پیدا کردن  و پیشرفت در آن کمک زیادی بکنه ، ورود به حوزه علم داده و یا کار کردن درآن بدون شناخت ریاضیات علم داده  منجر به فهم نادرستی از موضوعات مرتبط با علم داده ها میشه این دوره به شما کمک میکنه تا در ریاضیات مورد نیاز برای برتری در علم داده، یادگیری ماشین و آمار تسلط داشته باشید. در این دوره خانم دکتر سارا ساسانی از روی کتاب توماس نیلد همراه با توضیحات شفاف و درک بالایی که از مفاهیم این حوزه دارند به مباحثی مرتبط با حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمال، جبر خطی، و آمار و نحوه اعمال آنها در تکنیک‌هایی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و شبکه‌های عصبی می پردازند. در طول مسیر، همچنین بینش های عملی در مورد وضعیت علم داده و نحوه استفاده از این بینش ها برای به حداکثر رساندن توانایی ها در شغل و تخصص  خود را به دست خواهید آورد.

از کد پایتون و کتابخانه هایی مانند SymPy، NumPy و scikit-learn برای کشف مفاهیم اساسی ریاضی مانند حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی، آمار و یادگیری ماشین استفاده می کنید.

تکنیک هایی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و شبکه های عصبی را به زبان انگلیسی ساده، با حداقل نمادهای ریاضی و اصطلاحات تخصصی یاد می گیرید.

آمار توصیفی و آزمون فرضیه بر روی یک مجموعه داده برای تفسیر مقادیر p و اهمیت آماری بردارها و ماتریس ها را دستکاری می کنید و تجزیه ماتریس را انجام می دهید

دانش فزاینده حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمالات، آمار و جبر خطی را ادغام کرده و  آن را در مدل های رگرسیون از جمله شبکه های عصبی به کار ببرید.

به صورت عملی و کاربردی  در حرفه علم داده پیمایش می کنید و از دام‌ها، فرضیات و سوگیری‌های رایج اجتناب می کنید و در عین حال مجموعه مهارت‌های خود را برای برجسته شدن در بازار کار ، ادامه تحصیل و متخصص شدن در این حوزه  تنظیم می کنید.