5 უფასო კურსი, რომელიც მონაცემთა მეცნიერებისთვის მათემატიკის დაუფლებაში დაგეხმარებათ
თუ თქვენ მონაცემთა მეცნიერებას სწავლობთ, მათემატიკაში კარგი საფუძვლის შექმნა თქვენს სასწავლო მოგზაურობას უფრო მარტივსა და ეფექტიანს გახდის.
თუ თქვენ მონაცემთა მეცნიერებას სწავლობთ, მათემატიკაში კარგი საფუძვლის შექმნა თქვენს სასწავლო მოგზაურობას უფრო მარტივსა და ეფექტიანს გახდის.
საძიებო მონაცემების ანალიზიდან დაწყებული მანქანური სწავლების მოდელების შექმნით დამთავრებული, ისეთი თემების საფუძვლიანი ცოდნა, როგორიცაა ხაზოვანი ალგებრა და სტატისტიკა, დაგეხმარებათ, გაიგოთ, თუ რატომ აკეთებთ იმას, რასაც აკეთებთ.
გთავაზობთ რამდენიმე უფასო კურსს, რომელიც მათემატიკაში თქვენს დონეს აამაღლებს და მონაცემთა მეცნიერების შესწავლას უფრო გაგიმარტივებთ.
მონაცემთა მეცნიერების მათემატიკის უნარები — დიუკის უნივერსიტეტი
ძირითადად, მონაცემთა მეცნიერების კურსები მოითხოვს, რომ მათემატიკასთან კომფორტულად იყოთ, ეს ერთგვარი წინაპირობაა. უფრო ზუსტად რომ ვთქვათ, კურსების უმეტესობა იმ ადამიანებისთვისაა შედგენილი, რომლებიც საშუალო სკოლის ალგებრასა და კალკულუსს ფლობემ. მაგრამ არ ინერვიულოთ, თუ ჯერ ამ დონეზე არ ხართ.
მონაცემთა მეცნიერების მათემატიკის უნარ-ჩვევების კურსი, რომელსაც Coursera-ზე დიუკის უნივერსიტეტი გთავაზობთ, დაგეხმარებათ, რომ მათემატიკის საფუძვლები რაც შეიძლება ნაკლებ დროში დაიწყოთ. ამ კურსში განხილული თემები მოიცავს:
- პრობლემის გადაჭრას;
- ფუნქციებსა და გრაფიკებს;
- შესავალს კალკულუსში;
- შესავალს ალბათობაში.
რეკომენდირებულია, რომ ეს კურსი იქამდე გაიაროთ, სანამ სხვა კურსებს დაიწყებთ, რომლებიც მათემატიკის კონკრეტულ თემებს უფრო ღრმად შეისწავლიან.
კალკულუსი — 3Blue1Brown
როდესაც მონაცემთა მეცნიერებისთვის მათემატიკის ცოდნაზე ვსაუბრობთ, კალკულუსთან ნამდვილად კომფორტულად უნდა იყოთ. მოსწავლეთა უმეტესობას საშუალო სკოლის კალკულუსი აშინებს. ეს ნაწილობრივ იმის გამო ხდება, თუ როგორ ვსწავლობთ მას — ძირითადად კონცეფციებზე ფოკუსირება, საილუსტრაციო მაგალითების მცირე რაოდენობა და უამრავი პრაქტიკული სავარჯიშო.
გაცილებით უკეთ გაიგებთ და ისწავლით კალკულუსს, თუ გამოსადეგი ვიზუალიზაცია გექნებათ.
გრანტ სანდერსონის მიერ შექმნილი კურსი 3Blue1Brown-ზე არის ზუსტად ის, რაც ყველას გვჭირდება — გაკვეთილების სერია სუპერ გამოსადეგი ვიზუალიზაციით. ეს კურსი დაგეხმარებათ გაიგოთ:
- ლიმიტები და წარმოებულები;
- ჯაჭვის წესი, პროდუქტის წესი;
- იმპლიციტური დიფერენციაცია;
- უმაღლესი რიგის წარმოებულები;
- ტეილორის სერია;
- ინტეგრაცია.
წრფივი ალგებრა — 3Blue1Brown
როგორც მონაცემთა მეცნიერი, მონაცემთა ნაკრები, რომელზეც მუშაობთ, არსებითად num_samples x num_features ზომების მატრიცებია. ამრიგად, თქვენ თითოეული მონაცემთა წერტილი შეგიძლიათ აღიქვათ, როგორც ვექტორი ფუნქციების სივრცეში. ასე რომ, იმის გაგება, თუ როგორ მუშაობს მატრიცები, საერთო ოპერაციები მატრიცებზე, მატრიცის დაშლის ტექნიკა — ეს ყველაფერი თანაბრად მნიშვნელოვანია.
თუ 3Blue1Brown-დან კალკულუსის კურსი მოგეწონათ, ალბათ გრანტ სანდერსონის ხაზოვანი ალგებრის კურსითაც ისიამოვნებთ. ეს კურსი დაგეხმარებათ, გაიგოთ:
- ვექტორებისა და ვექტორული სივრცეების საფუძვლები
- ხაზოვანი კომბინაციები, დიაპაზონი და საფუძველი
- ხაზოვანი ტრანსფორმაცია და მატრიცები
- მატრიცული გამრავლება
- 3D ხაზოვანი ტრანსფორმაცია
- განმსაზღვრელი
- ინვერსიები, სვეტის სივრცე და ნულოვანი სივრცე
- წერტილოვანი და ჯვარედინი პროდუქტები
- აბსტრაქტული ვექტორული სივრცეები
ალბათობა და სტატისტიკა — Khan Academy
სტატისტიკა და ალბათობა ის უნარებია, რომლებიც მონაცემთა მეცნიერების ხელსაწყოთა ყუთში აუცილებლად უნდა დაამატოთ. მაგრამ მათი დაუფლება სულაც არ არის ადვილი.
Khan Academy-ის სტატისტიკისა და ალბათობის კურსი დაგეხმარებათ, გაიგოთ ალბათობა და სტატისტიკა, რომელიც მონაცემებით უფრო ეფექტურად მუშაობის დასაწყებად გჭირდებათ. აქ მოცემულია კურსში განხილული თემების მოკლე მიმოხილვა:
- კატეგორიული და რაოდენობრივი მონაცემების ანალიზი;
- მონაცემთა განაწილების მოდელირება;
- ალბათობა;
- დათვლა, პერმუტაციები და კომბინაციები;
- შემთხვევითი ცვლადები;
- სინჯების განაწილება;
- სანდოობის ინტერვალი;
- ჰიპოთეზის ტესტირება;
- Chi-square ტესტი;
- ANOVA.
ოპტიმიზაცია მანქანათმცოდნეობისთვის — ML Mastery
თუ ოდესმე მანქანური სწავლის მოდელი გაგიწვრთნიათ, გეცოდინებათ, რომ ალგორითმი მოდელის პარამეტრების ოპტიმალურ მნიშვნელობებს სწავლობს.
ML Mastery-ის მანქანათმცოდნეობის ოპტიმიზაციის კურსი მანქანური სწავლისთვის ოპტიმიზაციის შესასწავლად ყოვლისმომცველი რესურსია. აქ მოცემულია განხილული თემების მოკლე მიმოხილვა:
- ოპტიმიზაციის საჭიროება;
- ბადის ძებნა;
- ოპტიმიზაციის ალგორითმები SciPy-ში;
- BFGS ალგორითმი;
- გორაზე ასვლის ალგორითმი.
მონაცემთა ანალიზის 5 უფასო ონლაინ კურსი 2024 წლისთვის
მონაცემთა ანალიზის 5 უფასო ონლაინ კურსი 2024 წლისთვის
Codecademy Pro გთავაზობთ 50%-იან ფასდაკლებას და ბიზნეს-უნარების უფასო კურსს Skillsoft-ისგან
Codecademy Pro გთავაზობთ 50%-იან ფასდაკლებას და ბიზნეს-უნარების უფასო კურსს Skillsoft-ისგან
