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

Aperçu

In this course, we will learn Math essentials for Data science,Data analysis and Machine Learning. We will also discuss the importance of Linear Algebra,Statistics and Probability,Calculus and Geometry in these technological areas.

Since data science is studied by both the engineers and commerce students ,this course is designed in such a way that it is useful for both beginners as well as for advanced level. The lessons of the course is also beneficial for the students of Computer science /artificial intelligence and those learning Python programming.

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

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Enseigné par

Sandeep Kumar Mathur

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Matières

Data Science