and be able to approach problems with confidence. The goal of this book is to provide the reader with enough background knowledge to understand the underlying principles of data science and to approach problems with the confidence that comes from knowing why and how these methods work. The book "Essential Math for Data Science" by Hadley Wickham, Jake VanderPlas, and Renee M. C. Bacher is an indispensable resource for anyone looking to gain a deeper understanding of the mathematical foundations of data science. It offers readers a comprehensive overview of the fundamental concepts of linear algebra, probability, and statistics required to excel in the field. The authors present these complex topics in a clear and accessible manner, making it easier for readers to grasp and apply them in their work. The book begins by outlining the importance of mathematics in data science, emphasizing the need to develop a personal paradigm for understanding the technological process of developing modern knowledge. This paradigm involves recognizing the interconnectedness of various fields of study and adapting one's approach to learning new technologies. By adopting this mindset, readers will be better equipped to tackle the challenges of working in a rapidly evolving field like data science. The first chapter delves into linear algebra, introducing key concepts such as vectors, matrices, and eigendecomposition. These ideas are crucial for machine learning algorithms, which rely on the manipulation and transformation of large datasets to produce accurate results. The authors use practical examples and Python code to illustrate how these concepts can be applied in real-world scenarios. They also provide a historical context for each topic, highlighting the evolution of mathematical thought and its impact on modern data analysis. The second chapter focuses on probability, exploring the principles of randomness and uncertainty in data analysis.

и уметь уверенно подходить к задачам. Цель этой книги - предоставить читателю достаточно базовых знаний, чтобы понять основополагающие принципы науки о данных и подойти к проблемам с уверенностью, которая приходит, зная, почему и как работают эти методы. Книга «Essential Math for Data Science» Хэдли Уикхема, Джейка Вандерпласа и Рене М. К. Бахер является незаменимым ресурсом для всех, кто хочет глубже понять математические основы науки о данных. Он предлагает читателям всесторонний обзор фундаментальных концепций линейной алгебры, вероятности и статистики, необходимых для достижения успеха в этой области. Авторы излагают эти сложные темы в ясной и доступной форме, облегчая читателям их понимание и применение в своей работе. Книга начинается с изложения важности математики в науке о данных, подчёркивая необходимость разработки личностной парадигмы для понимания технологического процесса развития современных знаний. Эта парадигма предполагает признание взаимосвязанности различных областей изучения и адаптацию подхода к изучению новых технологий. Приняв это мышление, читатели будут лучше подготовлены к решению проблем работы в быстро развивающейся области, такой как наука о данных. Первая глава углубляется в линейную алгебру, вводя ключевые понятия, такие как векторы, матрицы и собственное разложение. Эти идеи имеют решающее значение для алгоритмов машинного обучения, которые полагаются на манипуляции и преобразование больших наборов данных для получения точных результатов. Авторы используют практические примеры и код на Python, чтобы проиллюстрировать, как эти понятия могут быть применены в реальных сценариях. Они также предоставляют исторический контекст для каждой темы, подчеркивая эволюцию математической мысли и ее влияние на современный анализ данных. Вторая глава посвящена вероятности, исследуя принципы случайности и неопределенности в анализе данных.

et être en mesure d'aborder les tâches avec confiance. but de ce livre est de fournir au lecteur suffisamment de connaissances de base pour comprendre les principes fondamentaux de la science des données et d'aborder les problèmes avec la confiance qui vient en sachant pourquoi et comment ces méthodes fonctionnent. livre Essentiel Math for Data Science de Hadley Wickham, Jake Vanderplace et René M. K. Bacher est une ressource indispensable pour tous ceux qui veulent mieux comprendre les bases mathématiques de la science des données. Il offre aux lecteurs un aperçu complet des concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire, de la probabilité et des statistiques nécessaires pour réussir dans ce domaine. s auteurs exposent ces sujets complexes sous une forme claire et accessible, ce qui permet aux lecteurs de les comprendre et de les appliquer à leur travail. livre commence par une présentation de l'importance des mathématiques dans la science des données, soulignant la nécessité de développer un paradigme personnel pour comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes. Ce paradigme implique la reconnaissance de l'interdépendance des différents domaines d'étude et l'adaptation de l'approche de l'apprentissage des nouvelles technologies. En adoptant cette pensée, les lecteurs seront mieux préparés à relever les défis du travail dans un domaine en évolution rapide, comme la science des données. premier chapitre approfondit l'algèbre linéaire en introduisant des concepts clés tels que les vecteurs, les matrices et la décomposition native. Ces idées sont essentielles pour les algorithmes d'apprentissage automatique qui reposent sur la manipulation et la conversion de grands ensembles de données pour obtenir des résultats précis. s auteurs utilisent des exemples pratiques et du code sur Python pour illustrer comment ces concepts peuvent être appliqués dans des scénarios réels. Ils fournissent également un contexte historique pour chaque sujet, soulignant l'évolution de la pensée mathématique et son impact sur l'analyse moderne des données. deuxième chapitre traite de la probabilité, explorant les principes du hasard et de l'incertitude dans l'analyse des données.

y poder abordar las tareas con confianza. objetivo de este libro es proporcionar al lector suficiente conocimiento básico para entender los principios fundamentales de la ciencia de los datos y abordar los problemas con la confianza que viene al saber por qué y cómo funcionan estas técnicas. libro «Essential Math for Data Science» de Hadley Wickham, Jake Vanderplace y René M. K. Bacher es un recurso indispensable para cualquier persona que quiera comprender más a fondo los fundamentos matemáticos de la ciencia de los datos. Ofrece a los lectores una visión completa de los conceptos fundamentales del álgebra lineal, la probabilidad y las estadísticas necesarias para alcanzar el éxito en este campo. autores exponen estos temas complejos de forma clara y accesible, facilitando a los lectores su comprensión y aplicación en su obra. libro comienza exponiendo la importancia de las matemáticas en la ciencia de datos, enfatizando la necesidad de desarrollar un paradigma personal para entender el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Este paradigma implica reconocer la interrelación de las diferentes áreas de estudio y adaptar el enfoque al estudio de las nuevas tecnologías. Al adoptar este pensamiento, los lectores estarán mejor preparados para abordar los desafíos del trabajo en un campo en rápida evolución, como la ciencia de los datos. primer capítulo profundiza en el álgebra lineal introduciendo conceptos clave como vectores, matrices y descomposición propia. Estas ideas son cruciales para los algoritmos de aprendizaje automático que dependen de la manipulación y conversión de grandes conjuntos de datos para obtener resultados precisos. autores utilizan ejemplos prácticos y código en Python para ilustrar cómo estos conceptos se pueden aplicar en escenarios reales. También proporcionan un contexto histórico para cada tema, destacando la evolución del pensamiento matemático y su influencia en el análisis moderno de datos. segundo capítulo se centra en la probabilidad, investigando los principios de aleatoriedad e incertidumbre en el análisis de datos.

e conseguir lidar com as tarefas com segurança. O objetivo deste livro é fornecer ao leitor conhecimento básico suficiente para compreender os princípios fundamentais da ciência dos dados e abordar os problemas de confiança que vem sabendo o porquê e como estes métodos funcionam. O livro «Essential Math for Data Science», de Hadley Wickham, Jake Wanderplas e Renee M. C. Baher, é um recurso indispensável para todos aqueles que querem entender mais a fundo os fundamentos matemáticos da ciência dos dados. Ele oferece aos leitores uma visão abrangente dos conceitos fundamentais de álgebra linear, probabilidade e estatística necessários para obter sucesso neste campo. Os autores apresentam estes temas complexos de forma clara e acessível, facilitando a compreensão e a aplicação dos leitores no seu trabalho. O livro começa descrevendo a importância da matemática na ciência dos dados, ressaltando a necessidade de desenvolver um paradigma pessoal para compreender o processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Este paradigma envolve reconhecer a interconexão entre diferentes áreas de estudo e adaptar uma abordagem para o estudo de novas tecnologias. Ao adotar este pensamento, os leitores estarão melhor preparados para lidar com problemas de trabalho em uma área em rápido desenvolvimento, como a ciência dos dados. O primeiro capítulo é aprofundado na álgebra linear, introduzindo conceitos essenciais como vetores, matrizes e decomposição própria. Essas ideias são essenciais para os algoritmos de aprendizagem automática que dependem da manipulação e conversão de grandes conjuntos de dados para obter resultados precisos. Os autores usam exemplos práticos e um código em Python para ilustrar como esses conceitos podem ser aplicados em cenários reais. Eles também fornecem um contexto histórico para cada tema, enfatizando a evolução do pensamento matemático e seu impacto na análise moderna de dados. O segundo capítulo é sobre a probabilidade, explorando os princípios de casualidade e incerteza na análise de dados.

ed essere in grado di affrontare le sfide con sicurezza. Lo scopo di questo libro è fornire al lettore abbastanza conoscenze di base da comprendere i principi fondanti della scienza dei dati e affrontare i problemi con la certezza che arriva sapendo perché e come funzionano questi metodi. Il libro «Essential Math for Data Science» di Hadley Wickham, Jake Vanderplace e Renee M. C. Baher è una risorsa indispensabile per tutti coloro che vogliono comprendere meglio le basi matematiche della scienza dei dati. Offre ai lettori una panoramica completa dei concetti fondamentali di algebra lineare, probabilità e statistiche necessarie per ottenere successo in questo campo. Gli autori illustrano questi temi complessi in modo chiaro e accessibile, facilitando la loro comprensione e la loro applicazione nel loro lavoro. Il libro inizia descrivendo l'importanza della matematica nella scienza dei dati, sottolineando la necessità di sviluppare un paradigma personale per comprendere il processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne. Questo paradigma prevede il riconoscimento delle interconnessioni tra diversi ambiti di studio e l'adattamento di un approccio allo studio delle nuove tecnologie. Adottando questo pensiero, i lettori saranno meglio preparati per affrontare i problemi del lavoro in un campo in rapida evoluzione, come la scienza dei dati. Il primo capitolo si approfondisce nell'algebra lineare, introducendo concetti chiave come vettori, matrici e la propria decomposizione. Queste idee sono fondamentali per gli algoritmi di apprendimento automatico che si affidano alla manipolazione e alla conversione di grandi set di dati per ottenere risultati precisi. Gli autori utilizzano esempi pratici e codice su Python per illustrare come questi concetti possono essere applicati in scenari reali. Forniscono anche un contesto storico per ogni argomento, sottolineando l'evoluzione del pensiero matematico e il suo impatto sull'analisi moderna dei dati. Il secondo capitolo è dedicato alla probabilità, esplorando i principi di casualità e incertezza nell'analisi dei dati.

und souverän an die Aufgaben herangehen zu können. Das Ziel dieses Buches ist es, dem ser genügend Grundwissen zu vermitteln, um die grundlegenden Prinzipien der Datenwissenschaft zu verstehen und Probleme mit dem Vertrauen anzugehen, das entsteht, wenn man weiß, warum und wie diese Methoden funktionieren. Das Buch „Essential Math for Data Science“ von Hadley Wickham, Jake Vanderplas und René M. K. Bacher ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die die mathematischen Grundlagen der Datenwissenschaft tiefer verstehen wollen. Es bietet den sern einen umfassenden Überblick über die grundlegenden Konzepte der linearen Algebra, Wahrscheinlichkeit und Statistik, die erforderlich sind, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein. Die Autoren stellen diese komplexen Themen klar und verständlich dar und erleichtern es den sern, sie zu verstehen und in ihrer Arbeit anzuwenden. Das Buch beginnt mit einer Darstellung der Bedeutung der Mathematik in der Datenwissenschaft und betont die Notwendigkeit, ein persönliches Paradigma zu entwickeln, um den technologischen Prozess der Entwicklung des modernen Wissens zu verstehen. Dieses Paradigma beinhaltet die Anerkennung der Interkonnektivität verschiedener Studienbereiche und die Anpassung des Ansatzes an das Studium neuer Technologien. Durch die Übernahme dieser Denkweise werden die ser besser darauf vorbereitet, die Herausforderungen der Arbeit in einem sich schnell entwickelnden Bereich wie der Datenwissenschaft zu meistern. Das erste Kapitel vertieft sich in die lineare Algebra und führt Schlüsselbegriffe wie Vektoren, Matrizen und eigene Zerlegung ein. Diese Erkenntnisse sind entscheidend für Algorithmen für maschinelles rnen, die auf die Manipulation und Transformation großer Datensätze angewiesen sind, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Die Autoren verwenden praktische Beispiele und Python-Code, um zu veranschaulichen, wie diese Konzepte in realen Szenarien angewendet werden können. e bieten auch einen historischen Kontext für jedes Thema und betonen die Entwicklung des mathematischen Denkens und seine Auswirkungen auf die moderne Datenanalyse. Das zweite Kapitel widmet sich der Wahrscheinlichkeit und untersucht die Prinzipien von Zufall und Unsicherheit in der Datenanalyse.

i być w stanie ufnie podejść do zadań. Celem tej książki jest dostarczenie czytelnikowi wystarczającej podstawowej wiedzy do zrozumienia podstawowych zasad nauki o danych i podchodzenia do problemów z zaufaniem, które pochodzi z wiedzy dlaczego i jak te metody działają. Książka „Essential Math for Data Science” Hadleya Wickhama, Jake'a Vanderplase'a i René M. K. Bachera jest niezbędnym zasobem dla każdego, kto chce uzyskać głębsze zrozumienie matematycznych podstaw danych naukowych. Oferuje czytelnikom kompleksowy przegląd podstawowych koncepcji algebry liniowej, prawdopodobieństwa oraz statystyk wymaganych do osiągnięcia sukcesu w tej dziedzinie. Autorzy prezentują te skomplikowane tematy w jasny i przystępny sposób, ułatwiając czytelnikom ich zrozumienie i zastosowanie w ich pracy. Książka zaczyna się od nakreślenia znaczenia matematyki w nauce o danych, podkreślając potrzebę opracowania osobistego paradygmatu, aby zrozumieć technologiczny proces rozwoju nowoczesnej wiedzy. Paradygmat ten polega na uznaniu wzajemnych powiązań różnych dziedzin badań i dostosowaniu podejścia do badań nad nowymi technologiami. Przyjmując ten sposób myślenia, czytelnicy będą lepiej wyposażeni do sprostania wyzwaniom związanym z pracą w dziedzinie rozkwitu, takiej jak nauka o danych. Pierwszy rozdział rozpoczyna się do algebry liniowej, wprowadzając kluczowe pojęcia, takie jak wektory, macierze i właściwe rozkład. Te spostrzeżenia mają kluczowe znaczenie dla algorytmów uczenia maszynowego, które polegają na manipulowaniu i przekształcaniu dużych zbiorów danych w celu uzyskania dokładnych wyników. Autorzy używają studiów przypadków i kodu Pythona, aby zilustrować, jak te koncepcje mogą być stosowane w scenariuszach rzeczywistych. Stanowią one również kontekst historyczny dla każdego tematu, podkreślając ewolucję myśli matematycznej i jej wpływ na współczesną analizę danych. Drugi rozdział koncentruje się na prawdopodobieństwie, badając zasady losowości i niepewności w analizie danych.

ויוכלו לגשת בביטחון למשימות. מטרת הספר היא לספק לקורא מספיק ידע בסיסי כדי להבין את העקרונות הבסיסיים של מדעי הנתונים ואת בעיות הגישה עם הביטחון הנובע מהידיעה מדוע וכיצד שיטות אלה עובדות. הספר ”מתמטיקה חיונית למדעי המידע” מאת האדלי ויקהאם, ג 'ייק ונדרפלס ורנה מ. הוא מציע לקוראים סקירה מקיפה של מושגי היסוד של אלגברה לינארית, הסתברות וסטטיסטיקה הנדרשים כדי להצליח בתחום. המחברים מציגים נושאים מורכבים אלה בצורה ברורה ונגישה, דבר המקל על הקוראים להבין וליישם אותם בעבודתם. הספר מתחיל בכך שהוא מתאר את חשיבות המתמטיקה במדעי הנתונים, ומדגיש את הצורך לפתח פרדיגמה אישית כדי להבין את התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני. פרדיגמה זו כרוכה בהכרה בקישוריות של תחומי לימוד שונים ובהתאמת הגישה לחקר טכנולוגיות חדשות. על ידי אימוץ הלך חשיבה זה, הקוראים יהיו מצוידים טוב יותר להתמודד עם האתגרים של עבודה בתחום פורח כמו מדעי המידע. הפרק הראשון מתעמק באלגברה לינארית, ומציג מושגי מפתח כגון וקטורים, מטריצות ופירוק נכון. תובנות אלו הן קריטיות עבור אלגוריתמים ללימוד מכונה המסתמכים על מניפולציה והפיכת מערכות מידע גדולות כדי להפיק תוצאות מדויקות. המחברים משתמשים במחקרי מקרים וקוד פייתון כדי להמחיש כיצד מושגים אלה יכולים להיות מיושמים בתרחישים של העולם האמיתי. הם גם מספקים הקשר היסטורי לכל נושא, המדגיש את התפתחות המחשבה המתמטית ואת השפעתה על ניתוח נתונים עכשוויים. הפרק השני מתמקד בהסתברות, חקר את עקרונות האקראיות וחוסר הוודאות בניתוח נתונים.''

ve görevlere güvenle yaklaşabilir. Bu kitabın amacı, okuyucuya veri biliminin temel ilkelerini anlamak ve bu yöntemlerin neden ve nasıl çalıştığını bilmekten gelen güvenle sorunlara yaklaşmak için yeterli temel bilgiyi sağlamaktır. Hadley Wickham, Jake Vanderplase ve René M. K. Bacher tarafından yazılan "Veri Bilimi için Temel Matematik" kitabı, veri biliminin matematiksel temellerini daha iyi anlamak isteyen herkes için vazgeçilmez bir kaynaktır. Okuyuculara, alanında başarılı olmak için gereken doğrusal cebir, olasılık ve istatistiklerin temel kavramlarına kapsamlı bir genel bakış sunar. Yazarlar bu karmaşık konuları açık ve erişilebilir bir şekilde sunarak okuyucuların bunları çalışmalarında anlamalarını ve uygulamalarını kolaylaştırır. Kitap, matematiğin veri bilimindeki önemini özetleyerek, modern bilgiyi geliştirmenin teknolojik sürecini anlamak için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacını vurgulayarak başlar. Bu paradigma, çeşitli çalışma alanlarının birbirine bağlılığını tanımayı ve yaklaşımı yeni teknolojilerin çalışmasına uyarlamayı içerir. Bu zihniyeti benimseyerek, okuyucular veri bilimi gibi gelişen bir alanda çalışmanın zorluklarıyla başa çıkmak için daha donanımlı olacaklardır. İlk bölüm doğrusal cebiri inceler, vektörler, matrisler ve uygun ayrışma gibi anahtar kavramları tanıtır. Bu bilgiler, doğru sonuçlar üretmek için büyük veri setlerini manipüle etmeye ve dönüştürmeye dayanan makine öğrenimi algoritmaları için kritik öneme sahiptir. Yazarlar, bu kavramların gerçek dünya senaryolarında nasıl uygulanabileceğini göstermek için vaka çalışmaları ve Python kodunu kullanırlar. Ayrıca, her konu için tarihsel bağlam sağlar, matematiksel düşüncenin evrimini ve çağdaş veri analizi üzerindeki etkisini vurgular. İkinci bölüm olasılık üzerine odaklanır, veri analizinde rastgelelik ve belirsizlik ilkelerini araştırır.

والقدرة على التعامل بثقة مع المهام. الغرض من هذا الكتاب هو تزويد القارئ بالمعرفة الأساسية الكافية لفهم المبادئ الأساسية لعلم البيانات ومعالجة المشكلات بالثقة التي تأتي من معرفة سبب وكيفية عمل هذه الأساليب. يعد كتاب «الرياضيات الأساسية لعلوم البيانات» لهادلي ويكهام وجيك فاندربلاس ورينيه إم كيه باشر موردًا لا غنى عنه لأي شخص يريد اكتساب فهم أعمق للأسس الرياضية لعلوم البيانات. يقدم للقراء نظرة عامة شاملة على المفاهيم الأساسية للجبر الخطي والاحتمالات والإحصاءات المطلوبة للنجاح في هذا المجال. يقدم المؤلفون هذه الموضوعات المعقدة بطريقة واضحة ويمكن الوصول إليها، مما يسهل على القراء فهمها وتطبيقها في عملهم. يبدأ الكتاب بإيجاز أهمية الرياضيات في علم البيانات، مع التأكيد على الحاجة إلى تطوير نموذج شخصي لفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. وينطوي هذا النموذج على الاعتراف بالترابط بين مختلف ميادين الدراسة وتكييف النهج المتبع في دراسة التكنولوجيات الجديدة. من خلال تبني هذه العقلية، سيكون القراء مجهزين بشكل أفضل للتعامل مع تحديات العمل في مجال مزدهر مثل علم البيانات. يتعمق الفصل الأول في الجبر الخطي، ويقدم مفاهيم رئيسية مثل المتجهات والمصفوفات والتحلل المناسب. تعتبر هذه الأفكار حاسمة لخوارزميات التعلم الآلي التي تعتمد على التلاعب بمجموعات البيانات الكبيرة وتحويلها لتحقيق نتائج دقيقة. يستخدم المؤلفون دراسات الحالة وشفرة بايثون لتوضيح كيفية تطبيق هذه المفاهيم في سيناريوهات العالم الحقيقي. كما أنها توفر السياق التاريخي لكل موضوع، وتسلط الضوء على تطور الفكر الرياضي وتأثيره على تحليل البيانات المعاصر. يركز الفصل الثاني على الاحتمالات، واستكشاف مبادئ العشوائية وعدم اليقين في تحليل البيانات.

자신있게 작업에 접근 할 수 있습니다. 이 책의 목적은 독자에게 데이터 과학의 기본 원칙을 이해하고 이러한 방법이 작동하는 이유와 방법을 아는 데있어 신뢰할 수있는 문제에 접근하기에 충분한 기본 지식을 제공하는 것입니다. Hadley Wickham, Jake Vanderplase 및 René M.K.의 "데이터 과학을위한 필수 수학" 책 Bacher는 데이터 과학의 수학적 기초에 대해 더 깊이 이해하고자하는 사람에게는 없어서는 안될 리소스입니다. 독자에게 해당 분야에서 성공하는 데 필요한 선형 대수, 확률 및 통계의 기본 개념에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 저자는 이러한 복잡한 주제를 명확하고 접근 가능한 방식으로 제시하여 독자가 자신의 작업에 쉽게 이해하고 적용 할 수 있도록합니다. 이 책은 데이터 과학에서 수학의 중요성을 간략하게 설명하면서 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스를 이해하기위한 개인 패러다임을 개발할 필요성을 강조합니다. 이 패러다임에는 다양한 연구 분야의 상호 연결성을 인식하고 새로운 기술 연구에 대한 접근 방식을 조정하는 것이 포함됩니다. 이러한 사고 방식을 채택함으로써 독자들은 데이터 과학과 같은 호황을 누리고있는 분야에서 일해야하는 문제를보다 잘 처리 할 수있을 것 첫 번째 장은 벡터, 행렬 및 적절한 분해와 같은 주요 개념을 도입하여 선형 대수를 탐구합니다. 이러한 통찰력은 큰 데이터 세트를 조작하고 변환하여 정확한 결과를 생성하는 머신 러닝 알고리즘에 중요합니다. 저자는 사례 연구와 파이썬 코드를 사용하여 이러한 개념을 실제 시나리오에 적용하는 방법을 설명합니다. 또한 각 주제에 대한 역사적 맥락을 제공하여 수학적 사고의 진화와 현대 데이터 분석에 미치는 영향을 강조합니다. 두 번째 장은 데이터 분석의 임의성과 불확실성의 원리를 탐구하면서 확률에 중점을 둡니다.

と自信を持ってタスクにアプローチすることができます。本書の目的は、データサイエンスの根底にある原理を理解するための十分な基礎知識を読者に提供し、これらの方法がどのように機能するかを知ることから来る自信を持って問題にアプローチすることです。Hadley Wickham、 Jake Vanderplase、 René M。K。 Bacherによる本「Essential Math for Data Science」は、データサイエンスの数学的基礎をより深く理解したい人にとって不可欠なリソースです。これは、線形代数、確率、およびフィールドで成功するために必要な統計の基本的な概念の包括的な概要を読者に提供します。著者はこれらの複雑なトピックを明確かつアクセス可能な方法で提示し、読者がそれらを理解して自分の仕事に適用することを容易にします。この本は、データ科学における数学の重要性を概説し、現代の知識を発展させる技術プロセスを理解するための個人的なパラダイムを開発する必要性を強調することから始まる。このパラダイムは、様々な研究分野の相互接続性を認識し、新技術の研究へのアプローチを適応させることを含む。この考え方を採用することにより、読者はデータサイエンスなどの活発な分野での作業の課題に対処するためのより良い装備になるでしょう。第1章では線形代数を掘り下げ、ベクトル、行列、適切な分解などの重要な概念を導入する。これらの洞察は、大きなデータセットを操作して変換し、正確な結果を生み出す機械学習アルゴリズムにとって重要です。著者たちは、ケーススタディとPythonコードを使用して、これらの概念が実際のシナリオでどのように適用できるかを説明しています。また、各トピックの歴史的文脈を提供し、数学的思考の進化と現代のデータ分析への影響を強調している。第2章では、確率に焦点を当て、データ分析におけるランダム性と不確実性の原理を探求します。