Veri bilimi alanında gelecek vaat eden biri olmak istiyorsanız, bu alana ilk adımlarınızı atarken matematik alanında belirli bir seviyede olmanız gerekir. Matematikte güçlü bir temele sahip olmak, özellikle henüz yolun başında olanların sadece makine öğrenimi tekniklerini öğrenmelerine değil, aynı zamanda rekabetçi piyasa nezdinde sıyrılarak ön plana çıkmalarına da yardımcı olacaktır ve sonuçta, veri bilimci adayıysanız, makine öğrenimine derinlemesine kanalize olmadan önce; matematik biliminde ustalaştığınızdan emin olmalısınız.
İşte matematik bilimine yönelik öğrenme stratejinizi belirlemeden önce göz önünde bulundurmanız gereken en iyi matematik kursları:
1| Makine Öğrenimi için Matematik: Lineer Cebir
Coursera’da sunulan beş haftalık bu kurs, lineer cebirin veri bilimi uygulamalarında geniş bir alana sahip olması hasebiyle öğrenciler için iyi bir başlangıç noktası olabilir.
Temel seviyeden ileri düzeye kadar makine öğrenimi tekniklerini öğrenmeye başladığınızda, lineer cebirin ne kadar gerekli olacağını göreceksiniz. Zira lineer cebirin kullanımı, regresyon analizinden duygu analizine ve hatta görüntü işlemeye kadar uzanmaktadır.
Imperial College London tarafından oluşturulan, “Makine Öğrenimi için Matematik kursu”, pratik olarak uygulayabileceğiniz çok sayıda programlama ödevi içermektedir.
2| Veri Bilimi: Olasılık
HarvardX tarafından edX’te yayınlanan “Veri Bilimi: Olasılık kursu”, sekiz haftalık bir olasılık dersi kursudur ve Bu kursta, rastgele ve bağımsız değişkenler de dahil olmak üzere çeşitli olasılık teorilerini öğreneceksiniz.
Bu kursu tamamladıktan sonra, trendleri bulmak açısından istatistiksel uygulamalar için gerekli olan merkezi limit teoreminin önemini açık bir şekilde anlayabileceksiniz. Ayrıca, Monte Carlo simülasyonlarını gerçekleştirecek ve öğrendiklerinizi R programlama dilinde uygulayabileceksiniz.
Bu kurs ayrıca, gerçek dünya kullanım senaryolarını uygularken olasılığın önemini anlamanıza yardımcı olması açısından 2007–2008 dönemi mali krizi üzerine gerçekleştirilen bir vaka çalışmasını da içermektedir.
3| Kalkulüse Giriş
Kalkulüs, veri bilimi açısından, makine öğrenimi tekniklerinde kullanılan bir diğer önemli kavramdır. Bu kurs, kalkulüs kavramının ortaya koyduğu yaklaşımın tam olarak anlaşılmasını sağlayacak hemen hemen her konuda ders içerikleri sunmaktadır.
Beş haftalık olan bu kurs, veri bilimi adaylarının makine öğrenimi modüllerinin gerisindeki matematiği öğrenmeleri açısından bir zorunluluktur bence.
4| Çok Değişkenli Kalkulüs
Bu Çok Değişkenli Kalkulüs kursu, Khan Academy’de yayınlanmaktadır ve sürekli yayınlanan yeni ödevler ve okuma materyalleri ile güncel tutulmaktadır.
Öğreneceğiniz anahtar kavramlardan bazıları; çok değişkenli fonksiyonların türevleri, çok değişkenli türevlerin uygulamaları, çok değişkenli fonksiyonların entegrasyonu, diverjans teoremleri ve diğerleri…
İleri seviye kalkulüs, makine öğrenme algoritmalarını daha iyi anlamanıza ve böylece sağlam modeller geliştirebilmenize yardımcı olacaktır.
5| Diferansiyel Denklemler İş Başında
Diferansiyel Denklemler İş Başında adlı kurs, gerçek dünya problemlerini çözebilmeniz için eleştirel düşünce yapınızı geliştirmeye odaklanmıştır.
Kursta, sizden diferansiyel denklem problemlerini çözebilmeniz için matematik, cebir ve algoritmalar yazabilmeniz için de pyhton öğrenmeniz beklenmektedir.
İki ay süreli bu kurs, veri bilimi için sezgilerini geliştirmek isteyen adaylar açısından orta düzey bir kurstur.
Kursun sizden beklediği bazı görevler şunlardır: orman yangınlarıyla mücadele etmek, Apollo 12 astronotlarını kurtarmak ve salgın hastalıkların yayılmasını durdurmak.
6| Lineer Cebir
Lineer Cebir kursu, 1999 sonbaharında MIT tarafından ileri eğitim hizmetleri kapsamında kayıt altına alınan eğitim video serisidir. Kurs, doğrusal cebiri iliklerinize kadar işlemenize yardımcı olacak düzeydedir.
Kursta, lineer cebir ile çeşitli problemleri çözebileceğiniz 34 video ders bulunmaktadır. Size kavramların programlama dilleriyle uygulamalarını öğretmese de, kapsamlı bir doğrusal cebir öğrenme deneyimi sunmaktadır.
7| Veri Bilimi Matematik Becerileri
Veri Bilimi Matematik Becerileri kursu; Venn diyagramları, cebir, ortalama, varyans, doğruda nokta eğim formülü, logaritma ve Bayes teoremi, permütasyon ve kombinasyon gibi temel matematik becerilerini kapsamaktadır. Bu, matematiğin en temelden öğrenmek isteyen adaylar için ideal bir kurstur.
8| Programcılar için Hesaplamalı Lineer Cebir
Programcılar için Hesaplamalı Lineer Cebir, matris hesaplamalarını kabul edilebilir hız ve doğrulukla öğretmek için fast.ai tarafından GitHub’da barındırılmaktadır.
Kurs; PyTorch, NumPy, Scikit-Learn ve daha bir çok kütüphaneyle birlikte Jupyter notebook’lu Python’u da içerir.
Yeni başlayanlar için olmasa da, yukarıdaki kurslar tamamladıktan sonra, optimizasyon teknikleri ile birlikte belirli bir seviyesine ulaşılabilirsiniz.