Khóa Học Mathematics And Statistics For Data Science: Ứng Dụng Toán Và Xác Suất Thống Kê Trong Khoa Học Dữ Liệu

Ngành khoa học dữ liệu đang là ngành học lý tưởng của rất nhiều học sinh, sinh viên đam mê công nghệ, dữ liệu. Việc ứng dụng toán và xác suất thống kê phục vụ cho việc tính toán và phân tích dữ liệu là điều vô cùng quan trọng và cần thiết. Tuy nhiên không phải ai cũng biết áp dụng nó vào phân tích dữ liệu. Bài viết dưới đây chúng tôi giới thiệu đến bạn “khóa học Mathematics and Statistics for Data Science: Ứng dụng toán và Xác suất thống kê trong Khoa học dữ liệu”. Chúng ta cùng nhau tìm hiểu chi tiết về khóa học này nhé!

Tóm tắt khóa học Mathematics and Statistics for 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.

Đối tượng tham gia khóa học ứng dụng toán và Xác suất thống kê trong khoa học dữ liệu là ai?

Khóa học Mathematics and Statistics for Data Science: Ứng dụng toán và Xác suất thống kê trong khoa học dữ liệu phù hợp với những bạn:

• Sinh viên khối kinh tế, kỹ thuật, sinh viên các trường Đại học, Cao đẳng có định hướng tham gia ngành Data Science, Data Analytics.
• Các bạn bắt đầu tìm hiểu các kiến thức liên quan Python, Machine Learning, Deep Learning và học cách ứng dụng Python vào các dự án thực tế tại doanh nghiệp.
• Người đã đi làm mong muốn cải thiện kỹ năng làm việc với dữ liệu, kỹ năng giải quyết và ra quyết định với các bài toán thực tế trong công việc dựa trên phân tích dữ liệu chuyên sâu và hiệu quả với Python.
• Các bạn có mong muốn chuyển ngang sang ngành Data Analysis, Data Science & Machine Learning và phát triển sự nghiệp.
• Học viên đã có kiến thức về CNTT gồm: Kỹ thuật lập trình cơ bản về Python, cấu trúc dữ liệu và giải thuật, cơ sở dữ liệu. Học viên có kiến thức nền tảng về toán cao cấp: Xác suất thống kê, đại số tuyến tính và giải tích.

Học xong khóa học Mathematics and Statistics for Data Science bạn có những kỹ năng gì?

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.

Nội dung khóa học ứng dụng toán và Xác suất thống kê trong khoa học dữ liệu

Phần 1: Toán học (Mathematics)

• Linear Algebra (Đại số tuyến tính)
• Matrix Factorization
• Eigenvalues & Eigenvectors
• Singular Value Decomposition (SVD)
• Principal Component Analysis (Phân tích thành phần chính – PCA)
• Calculus (Giải tích)

Phần 2: Xác suất, thống kê (Probability Statistic)

• Descriptive Statistics (thống kê mô tả)
• Probability (Xác suất)
• Inferential Statistics (thống kê suy luận)

Để bắt đầu, bạn nên dành thời gian tham gia khóa học trên đây của chúng tôi. Để việc học tập được trở nên đơn giản hơn, rút ngắn thời gian. Hãy luôn trau dồi kiến thức, không ngừng học hỏi, nghiên cứu và lập cho mình một kế hoạch học tập hợp lý để hoàn thành khóa học một cách xuất sắc nhé.