Mapa de Matemática para Ciência de Dados e Machine Learning

A matemática é essencial para quem quer trabalhar com ciência de dados e machine learning. Aqui está um guia simplificado para aprender as partes mais importantes:

Álgebra Linear: Aprenda sobre vetores e matrizes. Por exemplo, imagine que você está trabalhando em um projeto de análise de dados e precisa manipular várias variáveis ao mesmo tempo. O conhecimento de álgebra linear será útil para realizar essas operações de forma eficiente.

Linear Algebra Crash Course - MathIsGreatFun

Cálculo: Entenda derivadas e integrais. Por exemplo, ao criar modelos de machine learning, muitas vezes é necessário otimizar funções para encontrar os melhores parâmetros. O cálculo ajuda a entender como fazer isso de forma matematicamente sólida.

Introdução ao Cálculo Diferencial e Integral - Parte 1 - Professor Possani

Estatística: Conheça conceitos como média, variância e distribuições de probabilidade. Por exemplo, ao analisar dados, é importante entender a distribuição dos dados e como isso afeta as conclusões que podemos tirar deles.

Estatística para Data Science no Python - Hashtag

Probabilidade: Saiba como calcular probabilidades e entender eventos. Por exemplo, ao construir modelos probabilísticos em ciência de dados, a teoria da probabilidade é crucial para entender a incerteza nos dados.

Probabilidade - Aprenda de Forma Fácil e Simples! - Felippe Loureiro

Álgebra Booleana e Lógica: Compreenda operações lógicas básicas. Por exemplo, ao trabalhar com algoritmos de classificação em machine learning, a lógica booleana é usada para tomar decisões com base em condições.

Álgebra Booleana (programação para iniciantes) - Otavio Lemos

Teoria dos Grafos: Entenda como representar relações entre objetos. Por exemplo, ao analisar redes sociais, a teoria dos grafos é usada para visualizar e entender as conexões entre os usuários.

Introdução a Teoria dos Grafos - Pedro Henrique Paiola

Para iniciar seu aprendizado em matemática para machine learning, recomendo assistir ao vídeo "Mathematics For Machine Learning | Simplilearn" no YouTube. Este vídeo oferece uma introdução clara e acessível aos conceitos essenciais de matemática para machine learning, preparando-o para aprofundar seu conhecimento nos tópicos mencionados acima.