Toán & xác suất cho Data Science

Data Science giúp phân tích, đưa ra các xu hướng mới nhất, quy trình phát triển. Căn cứ vào đó, các ngành hàng, dịch vụ có thể đưa ra đánh giá, quyết định cho việc đầu tư, thu hồi hoặc phát triển các giá trị hữu ích. Khóa học cung cấp cho học viên các kiến thức cần thiết về toán dành cho Data Science như: Đại số tuyến tính (Linear Algebra), phương trình vector ma trận (Matrix-Vector Equations), Matrix Factorization, Eigenvalues và Eigenvectors, Singular Value Decomposition (SVD), phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA).ED.

Sau khóa học Mathematics and Statistics for Data Science: Ứng dụng toán và Xác suất thống kê trong Khoa học dữ liệu bạn hoàn toàn có thể:

• Nắm được các kiến thức cơ bản về toán học và xác suất, thống kê cần thiết phục vụ cho việc tính toán và phân tích dữ liệu.
• Sử dụng được các bộ thư viện, công cụ trong Python và scikit-learning trong việc tính toán và thống kê. Hiểu cơ sở toán học của các thuật toán cơ bản trong việc học có giám sát và học tập không giám sát.
• Thực hiện phân tích thống kê, đưa ra nhận xét trên những bộ dữ liệu thực tế. Vận dụng toán học phù hợp tùy theo yêu cầu của từng bài toán khác nhau.
• Nắm được các kiến thức toán học và xác suất, thống kê cần thiết cho việc tính toán và phân tích dữ liệu.