课程主页: https://www.coursera.org/learn/algebra-and-differential-calculus-for-data-science

推荐一门课程：数据科学的代数与微积分

在数据科学时代，扎实的数学基础是进入这一领域的金钥匙。尤其是在机器学习、数据分析等操作中，微积分和代数常常是不可或缺的技能。然而，对于许多刚接触数据科学的朋友来说，"数学"这个词可能会让他们感到畏惧。这门《数据科学的代数与微积分》课程则为这些人提供了一个完美的解决方案。

课程概览

这门课程主要针对那些希望学习数据科学，但缺乏相应数学基础的学习者。它减少了不必要的数学证明和难懂的技术，符合落到实处的原则，更加注重基础概念的掌握。

课程大纲

• 函数和代数复习：主复习基本的代数概念，包括函数和对数。必要的知识体系奠定了后续学习的基础。
• 归纳证明、极限和连续性：涉及简单的归纳证明及函数的无穷小研究。
• 导数的定义：解释什么是导数，并从导数的定义计算简单的导数。
• 乘积和链式法则：教授如何运用乘积和链法则计算更复杂函数的导数。
• 利用导数图函数：通过析导数正负值来帮助图示食物特征函数。
• 寻找极值：使用导数找到函数的最大和最小值，这是进行数据优化的重要步骤。

课程的优势

这门课程通过贴近生活的例子阐释抽象的数学概念，使得学习过程变得愉悦而不再显得枯燥。无论你是零基础还是曾经学过但又遗忘已久，只需以开放的心态便可以随易上手并获得需要的数学技巧，为踏入数据科学嫩立了坚实的基础。

总的建议

总的来说，《数据科学的代数与微积分》课程是想进入数据科学领域，但又对数学失去信心的学生的最佳渠道。它简化了学习过程，至今可能成为无数人的入门首选课。推荐你不要错过这样一门不可多得的好课！

课程主页: https://www.coursera.org/learn/algebra-and-differential-calculus-for-data-science