Book Description: Mathematical Methods in Data Science Jingli Ren January 25, 2023 Jingli Ren Genre: Non-Fiction, Technology, Data Science Summary: In today's world, data science has become an integral part of our daily lives, from social media to healthcare, finance, and education. With the rapid evolution of technology, it is essential to understand the process of technological advancements and their impact on humanity. In his book "Mathematical Methods in Data Science [author name] presents a comprehensive guide to the mathematical tools used in data science, highlighting the need for a personal paradigm to perceive the technological process of developing modern knowledge as the basis for human survival. The book covers a broad range of mathematical tools used in data science, including calculus, linear algebra, optimization, network analysis, probability, and differential equations. The author introduces a new approach based on network analysis to integrate big data into the framework of ordinary and partial differential equations for data analysis and prediction. This approach makes the book accessible to researchers and graduate students in mathematics and data science, providing clear explanations of advanced mathematical concepts, especially data-driven differential equations. The book includes examples and problems arising in data science, making it an excellent resource for those looking to deepen their understanding of mathematical methods in data science. With the increasing use of data science in various fields, this book is a must-read for anyone looking to stay up-to-date with the latest developments in the field. Introduction: In the modern world, technology has become an integral part of our daily lives.

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Jingli Renデータサイエンスの数学的方法25 1月2023 Jingli Renジャンル： ノンフィクション文学、テクノロジー、データサイエンスの概要：今日の世界では、データサイエンスはソーシャルメディアから健康、金融、教育まで、私たちの日常生活の不可欠な部分となっています。技術の急速な発展に伴い、技術の進歩と人類への影響のプロセスを理解することが重要です。著書「Mathematical Methods in Data Science」（著者の名前）では、データサイエンスに使用される数学的ツールの包括的なガイドを提供し、現代の知識を開発する技術プロセスを人間の生存の基礎として認識するための人格パラダイムの必要性を強調している。本書は、計算、線形代数、最適化、ネットワーク解析、確率、微分方程式など、データサイエンスで使用される幅広い数学的ツールを網羅しています。著者は、データ分析と予測のための通常および部分微分方程式にビッグデータを統合するための新しいネットワーク分析ベースのアプローチを紹介します。このアプローチは、数学やデータサイエンスの研究者や大学院生に、高度な数学的概念、特にデータ主導の微分方程式の明確な説明を提供することによってアクセス可能になります。この本には、データサイエンスに起因する例や問題が含まれており、データサイエンスにおける数学的手法の理解を深めたい人にとって優れたリソースとなっています。様々な分野でのデータサイエンスの利用が増加しているため、この本は、この分野の最新の開発を最新の状態に保ちたい人にとって必読です。はじめに：今日の世界では、テクノロジーは私たちの日常生活の不可欠な部分となっています。