大数据分析学习之高等数学基础(数学分析、矩阵、概率论、数理统计)
  
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大数据分析学习之高等数学基础(数学分析、矩阵、概率论、数理统计)

信息化时代,大数据在各行业各领域中发挥着越来越重要的作用,是人们从海量数据中挖掘信息、发现规律、探索潜在价值的有效工具。在大数据的研究和应用中,数学是其坚实的理...

适合人群:初级
课时数量:35课时
用到技术:微积分,矩阵,概率论,高等数学,数学分析

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信息化时代,大数据在各行业各领域中发挥着越来越重要的作用,是人们从海量数据中挖掘信息、发现规律、探索潜在价值的有效工具。在大数据的研究和应用中,数学是其坚实的理论基础,在数据处理、数据挖掘、评判分析等等过程中,数学方法扮演着至关重要的角色。通过多年的教学发现,学员在学习过程中,往往因为数学和统计学的知识而很难再更进一步。因此,扎实的统计学、数学基础,无论学习R,SAS,SPSS,Python,机器学习,数据挖掘,大数据分析等领域知识都会得心应手,省去回头补课的麻烦。

内容简介
课程内容涵盖高等数学,数学分析,概率论与数理统计理论知识,老师言简意赅的讲解并配有大量的练习题,避免学员枯燥的学习数学;同时相关内容的讲述和学习中,结合大数据分析的软件,让学员更加深入了解理论在实践中操作中的应用。

讲师:amily
统计学硕士毕业,统计中级职称,高级市场调查分析师;
多年数据分析师工作经验,在国内知名的咨询公司、天猫商城和金融支付公司分别担任过定量研究员,高级数据分析师等职位;
擅长多种统计分析软件,多种数据挖掘算法;
教学风格谦和低调,深入简出

一、数学分析及矩阵
第一讲:集合的定义和运算
第二讲:区间,邻域和映射
第三讲:函数及其相关
第四讲:序列极限
第五讲:连续函数
第六讲:导数
第七讲:导数的运算
第八讲:高阶导数
第九讲:微分及高阶微分
第十讲:微分中值定理及其应用
第十一讲:不定积分
第十二讲:定积分
第十三讲:矩阵
第十四讲:行列式
第十五讲:矩阵的秩和线性方程组的解
第十六讲:特征值和特征向量


二、概率论与数理统计
第十七讲:随机事件与概率
第十八讲:随机变量的分布与数字特征
第十九讲:随机向量
第二十讲:数理统计的基础知识
第二十一讲:参数估计
第二十二讲:假设检验
第二十三讲:T检验、卡方分析、方差分析
第二十四讲:相关分析、回归分析

目标一. 掌握数学分析课程的基本内容


目标二. 掌握矩阵课程的基本内容


目标三. 掌握概率论与数理统计课程的基本内容


目标四. 掌握一些基本统计检验分析方法及软件操作

亮点一、课程内容涵盖高等数学,数学分析,概率论与数理统计理论知识。


亮点二、言简意赅的讲解并配有大量的练习,避免学员枯燥的学习数学。


亮点三、在教学的过程中,结合大数据分析的软件,让学员更加深入了解理论在实践中操作中的应用。


1.课程针对人群 
本课程针对大学数学基础薄弱、毕业较久已经遗忘,或者没有学过大学数学的学员。


2.我该怎么学,如何才能学好这门课程,给些建议。

如果你是零基础,建议你按照课程进度一点点的跟着老师学;如果你有基础,只是希望查漏补缺那么你可以直接查找课程的相关内容进行学习,祝您学有所成。

   

数学基础是后面学习统计分析、机器学习等算法的基础;以便更好的做数据分析、数据建模的工作。