Mathématiques pour la science des données, l'analyse de données et l'apprentissage automatique

Aperçu

Apprenez les éléments essentiels des mathématiques pour la science des données, l'analyse de données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.

Programme

- Introduction aux Mathématiques pour la Science des Données -- Aperçu de la Science des Données, de l'Analyse des Données et de l'Apprentissage Automatique -- Importance des Mathématiques dans les Domaines Technologiques - Algèbre Linéaire -- Vecteurs et Matrices -- Opérations sur les Matrices -- Valeurs Propres et Vecteurs Propres -- Applications en Science des Données - Statistiques et Probabilités -- Statistiques Descriptives: Moyenne, Médiane, Mode -- Statistiques Inférentielles: Tests d'Hypothèse, Intervalles de Confiance -- Fondamentaux des Probabilités -- Distributions de Probabilités: Normale, Binomiale, Poisson -- Statistiques Bayésiennes et Applications - Calcul -- Limites et Continuité -- Dérivées et leurs Applications -- Intégrales et leurs Applications -- Calcul Multivariable et Dérivées Partielles -- Optimisation en Apprentissage Automatique - Géométrie -- Systèmes de Coordonnées -- Transformations Géométriques -- Mesures de Distance et leur Rôle en Apprentissage Automatique - Sujets Avancés -- Analyse en Composantes Principales (ACP) pour la Réduction de Dimensionnalité -- Décomposition en Valeurs Singulières (SVD) -- Introduction aux Techniques d'Optimisation Mathématique - Python pour les Mathématiques et la Science des Données -- Python de Base pour l'Analyse des Données -- Utilisation de Librairies: Numpy, Pandas, Matplotlib -- Implémentation de Concepts Mathématiques avec Python - Conclusion -- Synthèse des Outils Mathématiques en Science des Données -- Directions Futures et Chemins d'Apprentissage Avancé - Applications Pratiques et Projets -- Projets explorant des applications réelles -- Analyse de jeux de données utilisant des techniques mathématiques

Enseigné par

Sandeep Kumar Mathur

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