课程主页: https://www.coursera.org/specializations/expressway-to-data-science-essential-math
在数据科学领域，数学基础是每个人都不可或缺的一部分。如果你想实现你的数据科学理想，但对数学感觉畏惧，那么俄亥俄州大学博尔德分校所提供的“数据科学速成：必备数学”这个课程就是极好的选择。
该课程通俗易懂，并质疑你对数学知识的理解。课程的内容涵盖基础的代数，微积分，和线性代数等核心概念，帮助你构建坚实的数据科学数学基础，为以后的数据分析工作打下良好的根基。
课程的具体安排如以下链接显示：
- 代数与微分计算（Algebra and Differential Calculus）
- 数据科学必备线性代数（Essential Linear Algebra）
- 积分计算与数值分析（Integral Calculus and Numerical Analysis）
这个课程不只是高深的理论，更重要的是它将数学概念与数据科学联系在一起，让理论知识以实践方式融入到你的学习过程中。通过这些基础课程，学生将能够理解在现实中遇到的离散优化和线性回归等数据分析技术所需的数学原理。
总而言之，如果你想在数据科学领域有所建树，那么本文推荐的这本人 end-to-end 数学定义课程将是你理想起步的地方。以上的链接都可直接访问，以开始你的数据科学之旅！
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/expressway-to-data-science-essential-math