课程主页: https://www.coursera.org/specializations/expressway-to-data-science-essential-math
在数据科学领域，数学是一个重要的基础。科罗拉多大学博尔德分校提供了一门精彩的课程——《数据科学快捷通道：基础数学》。这门课程专为那些希望深入了解数据科学，但又缺乏数学背景的学习者设计。课程的主要内容包括代数、微积分和线性代数等关键概念。
这门课程通过三个子模块来介绍数学概念：
1. **代数与微积分基础**：帮助学生掌握代数的基本技巧，并及早接触微积分的基础，以便理解数据分析的核心思想。
[课程链接](https://www.coursera.org/learn/algebra-and-differential-calculus-for-data-science)
2. **线性代数基础**：线性代数是数据科学不可或缺的一部分，这一部分助力学生理解数据在高维空间中的表现形式。
[课程链接](https://www.coursera.org/learn/essential-linear-algebra-for-data-science)
3. **积分计算和数值分析**：深入探讨积分及其在数据科学中的应用，通过数值分析来解决更复杂的问题。
[课程链接](https://www.coursera.org/learn/integral-calculus-and-numerical-analysis-for-data-science)
总的来说，这门课程不仅内容丰富，讲解清晰，而且还配有实用的例子，帮助学生解决实际问题。如果你目前正考虑转行进入数据科学领域，这门课程无疑是一个绝佳选择。通过学习这些数学基础，你将更有信心应对未来的挑战。
推荐给所有想要提升自身数据科学技能的朋友们，我们一起在这个领域不断探索和成长吧！
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/expressway-to-data-science-essential-math