玩運彩|面向初學者數據科學的前5個免費數學課程learningenba運彩分析rs

數學在學習數據科學中起著重要作用。數學能力為開發人員進行數據科學之旅鋪平了道路。強大的基礎不僅可線上百家樂以幫助初學者學習數據科學,還可以幫助輕鬆地採用機器學習技術。這是有抱負的數據科學家應該學習的數學頂級課程。

1.機器學習數學:線性代數-Conba季后賽烏爾塞拉
為期五週的課程可能是學習者的起點。線性代數的p範圍很廣網球比分數據科學實踐中的應用nba直播ces。開始學習機器學習技術時,學習線性代數至關重要。用例範圍從NL的回歸分析到情緒分析運彩中獎查詢P.

2.數據科學概率-edX
哈佛大學的課程是一個為期八週的概率課程。您將學習各種理論,包括隨機變量和獨立性。完成本課程後,您將學到中心極限定理地下539包牌在概率中的重要性。除此之外,您還將學習執行蒙特卡洛模擬並以R編程語言實現該學習。

3.多變量微積分-汗學院
可汗學院的這門課程可幫助您通過新作如何算出你的偏財運業和閱讀材料來更新自己。您將學習的一些關鍵概念是多變量函數的派生,多變量導數和整數的應用比賽結果使它們陷入發散定理。

4.線性代數-麻省理工學院
麻省理工學院的這門課程是麻省理工學院在1999年秋季錄製的另一門課程。本課程將帶您了解線性代數的基礎知識。它有34個視頻講座,其中還包括有關解決線性代數問題的課程。儘管它不會教您如何使用編程語言進行實現,但是它提供了線性代數的全面學習經驗。

5.數據科學數學技能-Co烏爾塞拉
Co烏爾塞拉計劃的重點是涵蓋基本數學技能,例如維恩圖,代數,均值,方差,點斜率公式和貝葉斯定理。對於那些渴望從數學基礎上學習的人來說,這是一門理想的課程。

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