ডাটা বিজ্ঞানের জন্য মৌলিক গণিত

গাণিতিক সূত্রগুলো ভয়ংকর মনে হতে পারে, কিন্তু এগুলো সব তথ্য বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের ভিত্তি। এই লিখিত কোর্সটি জটিল প্রতীক এবং ধারণাগুলোকে সাধারণ ইংরেজিতে ভাঙে, যা তথ্য বিজ্ঞানে সফল হতে আপনার প্রয়োজনীয় গাণিতিক বিষয়গুলোকে রহস্যমুক্ত করে। এই কোর্সটি সম্পন্ন করার মাধ্যমে আপনি গাণিতিক চিহ্ন দ্বারা বিভ্রান্ত হয়ে পড়ার পরিবর্তে, গবেষণার মূল বিষয়গুলোকে বিশ্বাসের সাথে পড়তে, ব্যাখ্যা করতে এবং প্রয়োগ করতে পারবেন। আপনি একটি মজবুত গাণিতিক ভিত্তি স্থাপন করবেন যা আপনাকে বুঝতে সাহায্য করবে যে, তথ্যের মডেলগুলো আসলে কিভাবে কাজ করে। আপনি কি শিখবেন: - গাণিতিক প্রতীক, সেট তত্ত্ব এবং যোগসূত্রের নোটেশন পড়ুন এবং ব্যাখ্যা করুন। - স্থানাংক প্লট করতে, ঢাল গণনা করতে এবং রেখা সমীকরণ বুঝতে বীজগণিতের মৌলিক বিষয়গুলো প্রয়োগ করুন। - সম্ভাবনা গণনা এবং বাস্তব বিশ্বের তথ্যের ক্ষেত্রে বেইজ'স থিওরেমের প্রয়োগ। - মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত ডেরিভেটিভ এবং অপটিমাইজেশন ধারণা বুঝতে হবে। - ভেক্টর এবং ম্যাট্রিক্সের মূলনীতি যা আধুনিক ডেটা প্রতিনিধিত্ব এবং অন্তর্ভুক্তির ক্ষমতা প্রদর্শন করে। আপনি মূলতঃ বিমূর্ত সংজ্ঞা এবং মৌলিক নোটেশনের মাধ্যমে শুরু করবেন, তারপর ধাপে ধাপে বীজগণিত, সম্ভাব্যতা এবং মূল ক্যালকুলাস ধারণাগুলোর মাধ্যমে অগ্রসর হবেন। প্রত্যেকটি ধারণা সুস্পষ্ট লিখিত ব্যাখ্যা এবং তথ্য-কেন্দ্রিক বাস্তবিক ঘটনার মাধ্যমে ব্যাখ্যা করা হবে। এই কোর্সটি এমন প্রাথমিক ব্যবহারকারীদের জন্য তৈরি করা হয়েছে যারা তথ্যের ক্ষেত্রে প্রবেশ করতে চান কিন্তু গণিতের কারণে পিছিয়ে পড়েন । এক্ষেত্রে পূর্ববর্তী কোন উচ্চ পর্যায়ের গণিত, বীজগণিত বা প্রোগ্রামিংয়ের অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই । আজই আপনার গাণিতিক আত্মবিশ্বাস তৈরি করুন এবং ডাটা বিজ্ঞানে আপনার সম্ভাবনাকে উন্মুক্ত করুন।