Description
Giới thiệu tổng quan
Cuốn sách Essential Math for Data Science của tác giả Thomas Nield là một cẩm nang thực tế giúp bạn làm chủ các nền tảng toán học cốt lõi cần thiết cho khoa học dữ liệu. Thay vì đi sâu vào các lý thuyết học thuật phức tạp và các ký hiệu toán học khó hiểu, tác giả tập trung giải thích các khái niệm bằng ngôn ngữ đơn giản, trực quan và kết hợp thực hành trực tiếp với ngôn ngữ lập trình Python. Cuốn sách giúp người đọc vén bức màn bí ẩn của các thuật toán “hộp đen” để hiểu rõ bản chất toán học vận hành phía sau chúng.
Mục đích sử dụng
Cuốn sách này được thiết kế dành cho các nhà phát triển phần mềm, kỹ sư dữ liệu, lập trình viên hoặc những ai đang muốn chuyển hướng sang lĩnh vực khoa học dữ liệu và học máy (Machine Learning) nhưng còn e ngại về nền tảng toán học của mình. Sách phù hợp cho trình độ từ cơ bản đến trung cấp, yêu cầu người đọc có hiểu biết cơ bản về lập trình Python.
Cấu trúc cuốn sách
Nội dung sách được phân chia rõ ràng thành các phần chính:
- Phần nền tảng Toán học và Giải tích: Ôn tập nhanh về lý thuyết số, biến số, đồ thị, logarit, đạo hàm và tích phân được minh họa bằng mã nguồn Python.
- Đại số tuyến tính, Xác suất và Thống kê: Trang bị các công cụ toán học tối quan trọng để phân tích, mô hình hóa dữ liệu và đưa ra các dự báo.
- Ứng dụng Học máy thực tế: Hướng dẫn cách kết hợp các kiến thức toán học đã học để xây dựng mô hình và giải quyết các bài toán thực tế thông qua các thư viện Python phổ biến như NumPy, SciPy, SymPy và Scikit-Learn.
Hình ảnh tham khảo bên trong sách
