make sense of what's happening around you and connect these ideas to your own life experience and intuition. The book is divided into three parts: Part 1 covers the foundations of mathematical thinking and practical problem solving strategies that are essential for success in data science Part 2 explores probability and statistics and their application to real world problems Part 3 delves into machine learning and deep learning. The book 'Essential Math for Data Science' is an indispensable resource for anyone looking to gain a strong foundation in the mathematical principles underlying data science. With the rapid evolution of technology, it has become increasingly crucial to understand the process of technological development and its impact on humanity as a whole. The author argues that developing a personal paradigm for perceiving the technological process of modern knowledge is essential for survival in today's warring state. This book provides a clear and accessible overview of the math required for data science, including probability, statistics, hypothesis testing, linear algebra, and calculus. In Part 1 of the book, the author emphasizes the importance of understanding mathematical thinking and practical problem-solving strategies that are essential for success in data science. These foundational concepts include logical reasoning, pattern recognition, and critical thinking skills. The author encourages readers to approach math with a sense of curiosity and exploration rather than fear or intimidation, highlighting the relevance of math to everyday life and the power of applying mathematical concepts to real-world problems. Through practical examples and Python code, readers will gain a solid understanding of how these concepts work under the hood and learn to connect them to their own experiences and intuition. Part 2 delves into probability and statistics, providing a comprehensive introduction to these fundamental areas of data science.

понять, что происходит вокруг вас, и связать эти идеи с вашим собственным жизненным опытом и интуицией. Книга разделена на три части: Часть 1 охватывает основы математического мышления и практические стратегии решения проблем, которые необходимы для успеха в науке о данных Часть 2 исследует вероятность и статистику и их применение к проблемам реального мира Часть 3 углубляется в машинное обучение и глубокое обучение. Книга «Essential Math for Data Science» является незаменимым ресурсом для всех, кто хочет получить прочную основу в математических принципах, лежащих в основе науки о данных. С быстрым развитием технологий становится все более важным понимать процесс технологического развития и его влияние на человечество в целом. Автор утверждает, что разработка личной парадигмы восприятия технологического процесса современного знания необходима для выживания в современном воюющем государстве. Эта книга предоставляет ясный и доступный обзор математики, необходимой для науки о данных, включая вероятность, статистику, проверку гипотез, линейную алгебру и исчисление. В части 1 книги автор подчеркивает важность понимания математического мышления и практических стратегий решения проблем, которые необходимы для успеха в науке о данных. Эти основополагающие концепции включают логическое рассуждение, распознавание образов и навыки критического мышления. Автор призывает читателей подходить к математике с чувством любопытства и исследования, а не страха или запугивания, подчеркивая актуальность математики для повседневной жизни и силу применения математических концепций к реальным задачам. С помощью практических примеров и кода на Python читатели получат твердое понимание того, как эти понятия работают под капотом, и научатся подключать их к собственному опыту и интуиции. Часть 2 углубляется в вероятность и статистику, предоставляя всестороннее введение в эти фундаментальные области науки о данных.

comprendre ce qui se passe autour de vous et relier ces idées à votre propre expérience de vie et intuition. livre est divisé en trois parties : La partie 1 couvre les fondements de la pensée mathématique et les stratégies pratiques pour résoudre les problèmes qui sont nécessaires pour réussir dans la science des données La partie 2 explore la probabilité et les statistiques et leur application aux problèmes du monde réel La partie 3 approfondit l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. livre « Essentiel Math for Data Science » est une ressource indispensable pour tous ceux qui veulent obtenir une base solide dans les principes mathématiques qui sous-tendent la science des données. Avec le développement rapide de la technologie, il devient de plus en plus important de comprendre le processus de développement technologique et son impact sur l'humanité dans son ensemble. L'auteur affirme que l'élaboration d'un paradigme personnel de perception du processus technologique de la connaissance moderne est nécessaire pour survivre dans l'État combattant moderne. Ce livre fournit un aperçu clair et accessible des mathématiques nécessaires à la science des données, y compris la probabilité, les statistiques, la vérification des hypothèses, l'algèbre linéaire et le calcul. Dans la partie 1 du livre, l'auteur souligne l'importance de comprendre la pensée mathématique et les stratégies pratiques pour résoudre les problèmes qui sont nécessaires pour réussir dans la science des données. Ces concepts sous-jacents comprennent le raisonnement logique, la reconnaissance des images et le savoir-faire de la pensée critique. L'auteur encourage les lecteurs à aborder les mathématiques avec un sens de la curiosité et de la recherche plutôt que de la peur ou de l'intimidation, soulignant la pertinence des mathématiques pour la vie quotidienne et la force de l'application des concepts mathématiques aux problèmes réels. Avec des exemples pratiques et du code sur Python, les lecteurs auront une bonne compréhension de la façon dont ces concepts fonctionnent sous le capot et apprendront à les relier à leur propre expérience et intuition. La partie 2 explore la probabilité et les statistiques en fournissant une introduction complète à ces domaines fondamentaux de la science des données.

entender lo que está sucediendo a su alrededor y relacionar estas ideas con su propia experiencia de vida y su intuición. libro se divide en tres partes: Parte 1 abarca los fundamentos del pensamiento matemático y las estrategias prácticas para resolver los problemas que son necesarios para el éxito en la ciencia de datos Parte 2 explora la probabilidad y las estadísticas y su aplicación a los problemas del mundo real Parte 3 profundiza en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. libro «Essential Math for Data Science» es un recurso indispensable para cualquiera que quiera obtener una base sólida en los principios matemáticos que sustentan la ciencia de los datos. Con el rápido desarrollo de la tecnología, es cada vez más importante comprender el proceso de desarrollo tecnológico y su impacto en la humanidad en general. autor sostiene que el desarrollo de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del conocimiento moderno es esencial para sobrevivir en un Estado en guerra moderno. Este libro proporciona una visión clara y accesible de las matemáticas necesarias para la ciencia de datos, incluyendo probabilidad, estadísticas, verificación de hipótesis, álgebra lineal y cálculo. En la parte 1 del libro, el autor destaca la importancia de entender el pensamiento matemático y las estrategias prácticas para resolver los problemas que se necesitan para tener éxito en la ciencia de los datos. Estos conceptos fundamentales incluyen razonamiento lógico, reconocimiento de imágenes y habilidades de pensamiento crítico. autor anima a los lectores a acercarse a las matemáticas con un sentido de curiosidad e investigación en lugar de miedo o intimidación, destacando la relevancia de las matemáticas para la vida cotidiana y el poder de aplicar conceptos matemáticos a problemas reales. Con ejemplos prácticos y código en Python, los lectores obtendrán una comprensión sólida de cómo funcionan estos conceptos bajo el capó y aprenderán a conectarlos a su propia experiencia e intuición. Parte 2 profundiza en la probabilidad y las estadísticas, proporcionando una introducción integral a estas áreas fundamentales de la ciencia de datos.

entender o que se passa à sua volta e associar essas ideias à sua própria experiência de vida e intuição. O livro é dividido em três partes: a parte 1 abrange os fundamentos do pensamento matemático e estratégias práticas para lidar com os problemas necessários para o sucesso na ciência dos dados A parte 2 explora as probabilidades e estatísticas e sua aplicação aos problemas do mundo real A parte 3 se aprofunda no aprendizado de máquinas e no aprendizado profundo. O livro «Essential Math for Data Science» é um recurso indispensável para todos aqueles que querem ter uma base sólida nos princípios matemáticos subjacentes à ciência dos dados. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia, é cada vez mais importante compreender o processo de desenvolvimento tecnológico e o seu impacto na humanidade em geral. O autor afirma que o desenvolvimento de um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico do conhecimento moderno é essencial para a sobrevivência no atual estado em guerra. Este livro fornece uma visão clara e acessível da matemática necessária para a ciência dos dados, incluindo probabilidade, estatística, verificação de hipóteses, álgebra linear e cálculo. Na parte 1 do livro, o autor ressalta a importância de entender o pensamento matemático e as estratégias práticas para lidar com os problemas necessários para o sucesso na ciência dos dados. Estes conceitos fundamentais incluem raciocínio lógico, reconhecimento de imagens e habilidades de pensamento crítico. O autor convoca os leitores a abordar a matemática com curiosidade e pesquisa, em vez de medo ou intimidação, enfatizando a relevância da matemática para a vida cotidiana e o poder de aplicação dos conceitos matemáticos para os verdadeiros desafios. Com exemplos práticos e um código em Python, os leitores terão uma compreensão sólida de como estes conceitos funcionam sob o capô e aprenderão a conectá-los à sua própria experiência e intuição. A parte 2 aprofunda-se na probabilidade e estatística, fornecendo uma introdução abrangente a estas áreas fundamentais da ciência dos dados.

capire cosa accade intorno a voi e collegare queste idee alla vostra esperienza di vita e intuizione. Il libro è suddiviso in tre parti: la parte 1 comprende le basi del pensiero matematico e le strategie pratiche per affrontare i problemi necessari per il successo della scienza dei dati Parte 2 esplora la probabilità e le statistiche e la loro applicazione ai problemi del mondo reale La parte 3 si approfondisce nell'apprendimento automatico e nell'apprendimento profondo. Essential Math for Data Science è una risorsa indispensabile per tutti coloro che desiderano avere una base solida nei principi matematici alla base della scienza dei dati. Con il rapido sviluppo della tecnologia, diventa sempre più importante comprendere il processo di sviluppo tecnologico e il suo impatto sull'umanità in generale. L'autore sostiene che lo sviluppo di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico della conoscenza moderna è essenziale per la sopravvivenza in uno stato in guerra moderno. Questo libro fornisce una panoramica chiara e accessibile della matematica necessaria per la scienza dei dati, tra cui probabilità, statistiche, test di ipotesi, algebra lineare e calcolo. Nella parte 1 del libro, l'autore sottolinea l'importanza di comprendere il pensiero matematico e le strategie pratiche per affrontare i problemi necessari per il successo della scienza dei dati. Questi concetti fondamentali includono il ragionamento logico, il riconoscimento delle immagini e le abilità del pensiero critico. L'autore invita i lettori ad affrontare la matematica con curiosità e ricerca, piuttosto che paura o intimidazione, sottolineando la rilevanza della matematica per la vita quotidiana e la forza di applicare i concetti matematici a sfide reali. Con gli esempi pratici e il codice su Python, i lettori avranno una solida comprensione di come questi concetti funzionano sotto il cofano e impareranno a collegarli alla propria esperienza e intuizione. La parte 2 approfondisce la probabilità e le statistiche fornendo un'introduzione completa in questi ambiti fondamentali della scienza dei dati.

zu verstehen, was um dich herum geschieht, und diese Ideen mit deiner eigenen benserfahrung und Intuition zu verbinden. Das Buch ist in drei Teile gegliedert: Teil 1 behandelt die Grundlagen mathematischen Denkens und praktische Problemlösungsstrategien, die für den Erfolg in der Datenwissenschaft unerlässlich sind. Teil 2 untersucht Wahrscheinlichkeit und Statistik und deren Anwendung auf reale Probleme. Teil 3 vertieft sich in maschinelles rnen und Deep arning. Das Buch „Essential Math for Data Science“ ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die eine solide Grundlage in den mathematischen Prinzipien der Datenwissenschaft erhalten möchten. Mit der rasanten Entwicklung der Technologie wird es immer wichtiger, den Prozess der technologischen Entwicklung und ihre Auswirkungen auf die Menschheit als Ganzes zu verstehen. Der Autor argumentiert, dass die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses des modernen Wissens für das Überleben im modernen Kriegsstaat notwendig ist. Dieses Buch bietet einen klaren und zugänglichen Überblick über die Mathematik, die für die Datenwissenschaft erforderlich ist, einschließlich Wahrscheinlichkeit, Statistik, Hypothesentest, lineare Algebra und Kalkül. In Teil 1 des Buches betont der Autor, wie wichtig es ist, mathematisches Denken und praktische Problemlösungsstrategien zu verstehen, die für den Erfolg in der Datenwissenschaft unerlässlich sind. Zu diesen grundlegenden Konzepten gehören logisches Denken, Mustererkennung und kritisches Denken. Der Autor ermutigt die ser, sich der Mathematik mit einem nn für Neugier und Forschung statt Angst oder Einschüchterung zu nähern, indem er die Relevanz der Mathematik für das tägliche ben und die Macht der Anwendung mathematischer Konzepte auf reale Probleme betont. Durch praktische Beispiele und Python-Code erhalten die ser ein solides Verständnis dafür, wie diese Konzepte unter der Haube funktionieren, und lernen, sie mit ihrer eigenen Erfahrung und Intuition zu verbinden. Teil 2 befasst sich mit Wahrscheinlichkeit und Statistik und bietet eine umfassende Einführung in diese grundlegenden Bereiche der Datenwissenschaft.

zrozumieć, co dzieje się wokół ciebie i połączyć te pomysły z własnym życiem doświadczeń i intuicji. Książka podzielona jest na trzy części: Część 1 obejmuje podstawy myślenia matematycznego i praktyczne strategie rozwiązywania problemów niezbędnych do osiągnięcia sukcesu w nauce o danych Część 2 bada prawdopodobieństwo i statystyki oraz ich zastosowanie do problemów świata rzeczywistego Część 3 odkłada się na uczenie maszynowe i głębokie uczenie się. Essential Math for Data Science jest niezbędnym zasobem dla każdego, kto chce solidnego fundamentu w matematycznych zasadach leżących u podstaw nauki o danych. Wraz z szybkim rozwojem technologii coraz ważniejsze staje się zrozumienie procesu rozwoju technologicznego i jego wpływu na ludzkość jako całość. Autor twierdzi, że rozwój osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu nowoczesnej wiedzy jest niezbędny do przetrwania we współczesnym stanie wojennym. Książka ta zawiera jasny i dostępny przegląd matematyki wymaganej do nauki o danych, w tym prawdopodobieństwo, statystyki, testy hipotezy, algebry liniowej i obliczeń. W części 1 książki autor podkreśla znaczenie rozumienia myślenia matematycznego i praktycznych strategii rozwiązywania problemów niezbędnych do sukcesu w nauce o danych. Te fundamentalne koncepcje obejmują logiczne rozumowanie, rozpoznawanie wzorców i krytyczne umiejętności myślenia. Autor zachęca czytelników do podejścia do matematyki z poczuciem ciekawości i eksploracji, a nie strachu czy zastraszenia, podkreślając znaczenie matematyki dla codziennego życia i siłę stosowania pojęć matematycznych do rzeczywistych problemów. Dzięki praktycznym przykładom i kodowi Pythona czytelnicy zyskają solidne zrozumienie, jak te koncepcje działają pod kapturkiem i nauczą się łączyć je z własnym doświadczeniem i intuicją. Część 2 skupia się na prawdopodobieństwie i statystyce, zapewniając wszechstronne wprowadzenie do tych podstawowych dziedzin nauki o danych.

להבין מה קורה סביבך ולחבר רעיונות אלה לחוויות ואינטואיציות החיים שלך. הספר מחולק לשלושה חלקים: חלק 1 מכסה את היסודות של חשיבה מתמטית ואסטרטגיות מעשיות לפתרון בעיות הכרחיות להצלחה במדעי המידע חלק 2 בוחן את ההסתברות והסטטיסטיקה ויישומם לבעיות בעולם האמיתי חלק 3 מתעמק בלימוד מכונה ולמידה עמוקה. מתמטיקה חיונית למדעי הנתונים היא משאב חיוני לכל מי שרוצה בסיס מוצק בעקרונות המתמטיים הנמצאים ביסוד מדעי הנתונים. עם ההתפתחות המהירה של הטכנולוגיה, נעשה יותר ויותר חשוב להבין את תהליך ההתפתחות הטכנולוגית ואת השפעתה על האנושות כמכלול. המחבר טוען כי פיתוח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של הידע המודרני הוא הכרחי להישרדות במדינה לוחמת מודרנית. ספר זה מספק סקירה ברורה ונגישה של המתמטיקה הדרושה למדעי הנתונים, כולל הסתברות, סטטיסטיקה, בדיקת השערות, אלגברה לינארית, וחשבון דיפרנציאלי. בחלק 1 של הספר, המחבר מדגיש את החשיבות של הבנת החשיבה המתמטית ואסטרטגיות מעשיות לפתרון בעיות הכרחיות להצלחה במדעי הנתונים. מושגים יסודיים אלה כוללים חשיבה הגיונית, זיהוי תבניות וכישורי חשיבה ביקורתיים. המחבר מעודד את הקוראים לגשת למתמטיקה בתחושת סקרנות וחקר במקום פחד או הפחדה, תוך הדגשת הרלוונטיות של המתמטיקה לחיי היומיום והכוח של יישום מושגים מתמטיים לבעיות אמיתיות. בעזרת דוגמאות מעשיות וקוד פייתון, הקוראים ישיגו הבנה מוצקה של איך מושגים אלה פועלים מתחת למכסה המנוע וילמדו לחבר אותם לחוויה והאינטואיציה שלהם. חלק 2 מתעמק בהסתברות ובסטטיסטיקה, ומספק הקדמה מקיפה לתחומים בסיסיים אלה של מדעי הנתונים.''

- Çevrenizde neler olduğunu anlayın ve bu fikirleri kendi yaşam deneyimlerinize ve sezgilerinize bağlayın. Kitap üç bölüme ayrılmıştır: Bölüm 1, matematiksel düşüncenin temellerini ve veri biliminde başarı için gerekli olan problemleri çözmek için pratik stratejileri kapsar. Bölüm 2 olasılık ve istatistikleri ve gerçek dünya problemlerine uygulamalarını araştırır. Bölüm 3, makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi inceler. Veri Bilimi için Temel Matematik, veri biliminin altında yatan matematiksel ilkelerde sağlam bir temel isteyen herkes için vazgeçilmez bir kaynaktır. Teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte, teknolojik gelişme sürecini ve bir bütün olarak insanlık üzerindeki etkisini anlamak giderek daha önemli hale gelmektedir. Yazar, modern bilginin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigmanın geliştirilmesinin, modern bir savaşan devlette hayatta kalmak için gerekli olduğunu savunuyor. Bu kitap, olasılık, istatistik, hipotez testi, doğrusal cebir ve hesap dahil olmak üzere veri bilimi için gerekli olan matematiğe açık ve erişilebilir bir genel bakış sunmaktadır. Kitabın 1. bölümünde yazar, veri biliminde başarı için gerekli olan problemleri çözmek için matematiksel düşünceyi ve pratik stratejileri anlamanın önemini vurgulamaktadır. Bu temel kavramlar mantıksal akıl yürütme, örüntü tanıma ve eleştirel düşünme becerilerini içerir. Yazar, okuyucuları matematiğe korku veya korkutma yerine merak ve keşif duygusuyla yaklaşmaya teşvik eder, matematiğin günlük yaşamla ilgisini ve matematiksel kavramları gerçek problemlere uygulama gücünü vurgular. Pratik örnekler ve Python kodu yardımıyla, okuyucular bu kavramların başlık altında nasıl çalıştığına dair sağlam bir anlayış kazanacak ve bunları kendi deneyimlerine ve sezgilerine bağlamayı öğreneceklerdir. Bölüm 2, veri biliminin bu temel alanlarına kapsamlı bir giriş sağlayarak olasılık ve istatistiğe girer.

فهم ما يحدث من حولك وربط هذه الأفكار بتجارب حياتك وحدسك. ينقسم الكتاب إلى ثلاثة أجزاء: الجزء 1 يغطي أساسيات التفكير الرياضي والاستراتيجيات العملية لحل المشكلات الضرورية للنجاح في علم البيانات الجزء 2 يستكشف الاحتمالات والإحصاءات وتطبيقها على مشاكل العالم الحقيقي الجزء 3 يتعمق في التعلم الآلي والتعلم العميق. الرياضيات الأساسية لعلوم البيانات هي مورد لا غنى عنه لأي شخص يريد أساسًا صلبًا في المبادئ الرياضية الكامنة وراء علم البيانات. ومع التطور السريع للتكنولوجيا، تزداد أهمية فهم عملية التطور التكنولوجي وأثرها على البشرية جمعاء. ويقول المؤلف إن وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية للمعرفة الحديثة أمر ضروري للبقاء في حالة حرب حديثة. يقدم هذا الكتاب نظرة عامة واضحة ويمكن الوصول إليها للرياضيات المطلوبة لعلوم البيانات، بما في ذلك الاحتمالات والإحصاءات واختبار الفرضيات والجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل. في الجزء 1 من الكتاب، يؤكد المؤلف على أهمية فهم التفكير الرياضي والاستراتيجيات العملية لحل المشكلات الضرورية للنجاح في علم البيانات. تتضمن هذه المفاهيم التأسيسية التفكير المنطقي والتعرف على الأنماط ومهارات التفكير النقدي. يشجع المؤلف القراء على التعامل مع الرياضيات بشعور من الفضول والاستكشاف بدلاً من الخوف أو الترهيب، مع التأكيد على صلة الرياضيات بالحياة اليومية وقوة تطبيق المفاهيم الرياضية على المشكلات الحقيقية. بمساعدة الأمثلة العملية وكود بايثون، سيكتسب القراء فهمًا قويًا لكيفية عمل هذه المفاهيم تحت غطاء المحرك وتعلم ربطها بتجربتهم الخاصة وحدسهم. يتعمق الجزء 2 في الاحتمالات والإحصاءات، ويقدم مقدمة شاملة لهذه المجالات الأساسية لعلم البيانات.

주변에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 이러한 아이디어를 자신의 삶의 경험과 직관에 연결하십시오. 이 책은 세 부분으로 나뉩니다. 1 부는 데이터 과학에서 성공하는 데 필요한 문제를 해결하기위한 수학적 사고의 기본 사항과 실제 전략을 다룹니다. 2 부는 확률과 통계를 탐구하고 3 부는 기계 학습에 대한 실제 문제에 대한 적용을 탐구합니다. 딥 러닝. 데이터 과학을위한 필수 수학은 데이터 과학의 기초가되는 수학적 원칙에 확고한 토대를 원하는 사람에게는 없어서는 안될 리소스입니다. 기술의 빠른 발전으로 기술 개발 과정과 인류 전체에 미치는 영향을 이해하는 것이 점점 중요 해지고 있습니다. 저자는 현대 지식의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임의 개발이 현대의 전쟁 상태에서 생존하기 위해 필요하다고 주장한다. 이 책은 확률, 통계, 가설 테스트, 선형 대수 및 미적분학을 포함하여 데이터 과학에 필요한 수학에 대한 명확하고 접근 가능한 개요를 제공합니다. 이 책의 1 부에서 저자는 데이터 과학의 성공에 필요한 문제를 해결하기위한 수학적 사고와 실제 전략을 이해하는 것의 중요성을 강조합니다. 이러한 기본 개념에는 논리적 추론, 패턴 인식 및 비판적 사고 기술이 포함됩니다. 저자는 독자들이 두려움이나 협박보다는 호기심과 탐구의 의미로 수학에 접근하도록 권장하며, 수학과 일상 생활의 관련성과 수학적 개념을 실제 문제에 적용하는 힘을 강조합니다. 실용적인 예와 파이썬 코드를 통해 독자들은 이러한 개념이 어떻게 작동하는지 확실하게 이해하고 자신의 경험과 직관에 연결하는 법을 배웁니다. Part 2는 확률과 통계를 탐구하여 이러한 기본 데이터 과학 영역에 대한 포괄적 인 소개를 제공합니다.

はあなたの周りで何が起こっているのかを理解し、これらのアイデアをあなた自身の人生経験や直感につなげます。この本は3つの部分に分かれています。パート1は、データサイエンスの成功に必要な問題を解決するための数学的思考と実践的戦略の基礎をカバーしていますパート2は確率と統計を探求し、現実の問題への応用パート3は機械学習と深層学習を掘り下げます。Essential Math for Data Scienceは、データサイエンスの基礎となる数学的原理の確かな基盤を望む人にとって不可欠なリソースです。技術の急速な発展に伴い、技術開発のプロセスと人類全体への影響を理解することがますます重要になります。著者は、現代の知識の技術プロセスの認識のための個人的なパラダイムの開発は、現代の戦争状態で生存するために必要であると主張しています。この本では、確率、統計、仮説テスト、線形代数、微分など、データサイエンスに必要な数学の概要をわかりやすく説明しています。本の第1部では、データサイエンスの成功に必要な問題を解決するための数学的思考と実践的な戦略を理解することの重要性を強調しています。これらの基本概念には、論理的推論、パターン認識、批判的思考スキルが含まれます。恐怖や脅迫ではなく、好奇心と探求心を持って数学にアプローチすることを奨励し、数学の日常生活との関連性と数学的概念を現実の問題に適用する力を強調している。実用的な例とPythonコードの助けを借りて、読者はこれらの概念がフードの下でどのように機能するかをしっかりと理解し、それらを自分の経験と直感につなげることを学びます。第2部では、これらのデータサイエンスの基本分野を総合的に紹介し、確率と統計を掘り下げます。

了解周圍發生的事情，並將這些想法與您自己的生活經驗和直覺聯系起來。該書分為三個部分：第1部分涵蓋了數學思維的基礎和解決數據科學成功所需的實際策略。第2部分研究概率和統計數據及其對現實世界問題的應用。第3部分深入研究機器學習和深度學習。該書《數據科學的基本數學》是任何希望在數據科學基礎的數學原理中獲得堅實基礎的人不可或缺的資源。隨著技術的迅速發展，了解技術發展及其對整個人類的影響變得越來越重要。作者認為，發展現代知識的技術過程感知個人範式對於現代交戰國的生存至關重要。這本書提供了數據科學所需的數學的清晰和可訪問的概述，包括概率，統計量，假設驗證，線性代數和微積分。在書的第一部分中，作者強調了理解數學思維和解決數據科學成功所需問題的實際策略的重要性。這些基本概念包括邏輯推理，模式識別和批判性思維技能。作者鼓勵讀者以好奇心和探索而不是恐懼或恐嚇的方式對待數學，強調數學與日常生活的相關性以及將數學概念應用於實際任務的力量。借助Python上的實用示例和代碼，讀者將深入了解這些概念如何在引擎蓋下工作，並學習如何將它們與自己的經驗和直覺聯系起來。第2部分通過全面介紹數據科學的這些基本領域，深入研究概率和統計學。