主页 > 新闻资讯 > 大数据数学基础课程培训:大数据数学基础知识

大数据数学基础课程培训:大数据数学基础知识

作者:张老师 浏览次数: 2020-05-07 14:57
很多人刚开始接触大数据,多多少少都听过这样的说法,大数据要求一定的数学基础,这就导致了很多人在正式开始学习之前就产生了畏难心理,担心自己学不会。那么今天的大数据数学基础课程培训分享,我们就来对大数据数学基础知识做一个简单的汇总。

大数据本身确实是涉及到数学方面的理论和概念的,但是也并非是说,没有数学基础就不能学大数据了。只能说,有一定的数学基础,学起来入门会更快。并且,大数据学习也只需要针对性地掌握一些数学相关知识即可。

大数据数学基础课程培训

1、函数、变量、方程、图

对数、指数、多项式函数、有理数;

基本几何和定理,三角恒等式;

实数和复数的基本属性;

级数、总和和不等式;

图表和绘图、笛卡尔和极坐标系统、圆锥曲线。

2、统计

数据摘要和描述性统计、集中趋势、方差、协方差及相关性;

基本概率:基本概念、期望、概率演算、贝叶斯定理、条件概率;

概率分布函数:均匀、标准、二项式、卡方、学生t分布、中心极限定理、采样、测量、错误、随机数生成、假设检验、A/B检验、置信区间、p值,方差分析、t检验、线性回归,正则化

3、线性代数

矩阵和向量的基本属性——标量乘法、线性变换、转置、共轭、秩、行列式;

内积外积、矩阵乘法法则和各种算法、逆矩阵;

特殊矩阵——方阵、单位矩阵、三角矩阵、稀疏和密集矩阵、单位向量、对称矩阵、埃尔米特矩阵、斜埃尔米特矩阵和酉矩阵;

矩阵分解、高斯/高斯-若尔消除法,求解Ax=b方程的线性系统;

矢量空间、基、跨度、正交性、线性最小二乘;

特征值、特征向量和对角化,奇异值分解(SVD)。

4、微积分

单变量、极限、连续性和可微性的函数;

中值定理、不确定性和洛必达法则;

极大值和极小值;

乘积和链式法则;

泰勒级数、无穷级数求和/积;

积分计算和中值定理、对有限和不正确积分的评价;

Beta和Gamma函数;

多变量函数、极限、连续性、偏导数;

普通和偏微分方程的基础知识。

关于大数据数学基础课程培训,大数据数学基础知识分享,以上就是详细的内容了。想学大数据,可以先尝试着去理解和掌握这些数学相关的知识,这样在正式学习大数据当中,也能同样受益。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发零基础班,本月正在招生中,课程大纲及试学视频可联系客服领取!
热点排行
推荐文章
立即申请>>