Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

W dzisiejszym świecie, gdzie dane są na wyciągnięcie ręki, data science i uczenie maszynowe zyskały na znaczeniu w różnych dziedzinach. Często jednak zapomina się o podstawowych analizach matematycznych jeszcze przed rozpoczęciem pracy nad projektami związanymi z danymi, co może prowadzić do poważnych błędów już podczas projektowania systemu. Tylko gruntowne zrozumienie wybranych koncepcji matematycznych i umiejętność ich stosowania w praktyce daje przyszłemu analitykowi danych szansę na osiągnięcie profesjonalnego poziomu.

Ta książka została stworzona z myślą o tych, którzy pragną pojąć matematyczne fundamenty data science i nauczyć się wykorzystywać te koncepcje w praktyce. Zawiera klarowne wyjaśnienia dotyczące takich tematów jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa oraz statystyka. Czytelnik dowie się, jak wykorzystać te umiejętności w praktycznych zastosowaniach, takich jak regresja liniowa, regresja logistyczna i tworzenie sieci neuronowych. Wszystko to zostało przedstawione w przystępny sposób, bez zbędnego naukowego żargonu, za to z licznymi praktycznymi przykładami, które ułatwią zrozumienie podstawowych zasad matematyki. Wiedza zawarta w tej książce pomoże uniknąć kosztownych błędów projektowych i pozwoli lepiej dobierać optymalne rozwiązania.

Dzięki tej książce nauczysz się m.in.:

- stosować Pythona i jego biblioteki do eksploracji zagadnień matematycznych,
- wykorzystywać regresję liniową oraz logistyczną,
- analizować dane przy pomocy metod statystycznych i testować hipotezy,
- operować na wektorach i macierzach,
- łączyć wiedzę matematyczną z modelami regresji,
- unikać powszechnych błędów w aplikacji matematyki w kontekście data science.

Poznaj zasady matematyki i wykorzystaj dane w efektywny sposób!