数学是万科之本，学数学是学无止境的。如果你从事商业活动，或者如果你所在的行业有工程、数据、物理和其他精确科学方面的专家，那么学习数学就更有必要了。谈到数据科学和机器学习，我已经10年没有接触数学和数据的东西了，因此，一开始我很难过。我花了几个小时观看视频，试图了解日常工业生产中使用的工具是如何工作的。但是，我发现有必要了解Jupyter笔记本中“导入”和“适合”背后的机制，因此我决定学习一些久违的数学知识。事实上，仅在数据科学方面还有很多东西需要学习。但是你有想过吗？技术和语言来来去去，但它们背后的数学却保持不变。好好利用这场不幸的疫情给我们的闲暇时光。毕竟只能在家呆一段时间，何不一起上网课呢。1.机器学习必备的数学知识：Python课程来源：edX课程提供者：Microsoft课程时长：50小时课程学习前要求：掌握Python和一些基础数学知识课程介绍：如果你想学习机器学习或人工智能，但是担心没有适当的数学知识？像“代数”和“微积分”这样的词会吓到你吗？您是否在学校学习数学太久以至于几乎忘记了它？？别担心，很多人都是这样。机器学习和人工智能都基于微积分、线性代数、概率和优化等数学原理。很多即将踏入人工智能领域的从业者都会被这??些知识吓倒。来源：unsplash本课程不会帮助你成为数学家，它只会教你一些基本概念和相应的符号。该课程还将教您如何处理数据并应用您学到的技能。涵盖的主题：方程、函数、图形统计以及概率微分和优化向量和矩阵提示：本课程有开始日期，但您可以选择开始日期之前的日期并从那里免费观看所有内容。2.数据科学中使用Python会遇到的概率与统计课程来源：edX课程提供者：加州大学圣地亚哥分校课程时长：100-120小时课程学习前要求：掌握多元微积分和线性代数课程介绍：来源：pexels不确定性推断是嘈杂数据分析中固有的。概率和统计为这种推理提供了数学基础。在本课程中，您将学习概率和统计的基础知识，不仅掌握数学理论，还将学习如何将它们应用于JupyterNotebooks中的真实数据。涵盖的主题：机器学习的数学基础统计素养：理解“99%置信度”等表达式的含义提示：本课程有开始日期，但您可以选择之前的开始日期，并从那里免费观看所有内容。3.MathematicsinMachineLearning课程来源：Coursera课程提供者：伦敦帝国理工学院课程时长：104小时（实际课时至少要多出50%）课程学习前要求：无图片来源：pexels课程介绍：在许多先进的机器在学习和数据科学课程时，您会发现自己需要复习一些基本的数学知识。也许这些知识在学校里已经学过了，但是本课程将从其他方面，或者说不是那么直观的方面来解读它。而且你很难将这些知识应用到数据科学中。本专业课程旨在弥合上述差距，帮助您更好地学习和直观地理解一些底层数学知识，并将其应用于机器学习和数据科学。涵盖主题：主成分分析线性代数多元微积分Tips：Coursera上的课程和专业课都可以旁听。即使你没有相应的文凭，也可以获得大量的课程资源，以上课程简直太丰富了。注册后，您只需选择收听选项即可。4.贝叶斯统计：从概念到数据分析课程来源：Coursera课程提供者：加州大学圣克鲁斯分校一些基础知识课程介绍：本课程将介绍贝叶斯统计的相关方法，从概率的概念到数据分析，都会讲授贝叶斯的相关理论和方法，以及如何将它们应用到常见的数据类型中，贝叶斯理论也与频率论的思想流派进行对比，后者出现得更多经常在课程中。通过这样的比较，就会告诉你贝叶斯理论的优势在哪里。涉及主题：概率与贝叶斯定理连续数据模型统计推断离散数据先验与模型学好数学，为你成为数据科学家的卓越之路打下基础。让我们开始吧。
