课程主页: https://www.coursera.org/learn/algebra-and-differential-calculus-for-data-science
在当今数据驱动的世界中，数据科学家扮演着重要角色。但是，对于许多对数学缺乏基础的学习者来说，进入这一领域的门槛似乎很高。Coursera上的“数据科学的代数与微积分”课程正是为此而设计，旨在帮助这些学习者掌握数据科学所需的基本数学概念，而不需要面对繁琐的数学证明与过于复杂的技术。
### 课程概要
本课程的内容丰富，涵盖代数概念、导数的基本定义、利用导数进行函数图形绘制及寻找极值等重要主题。这些内容将以直观、友好的方式进行讲解，使学习者能够轻松理解和应用这些思想。
### 课程大纲
1. **函数与代数复习**：回顾代数概念，包括函数和对数。
2. **归纳证明、极限与连续性**：简单的归纳证明，以及函数的无穷极限。
3. **导数的定义**：理解导数的概念，并从导数的定义计算简单的导数。
4. **乘积法则和链式法则**：使用乘积法则和链式法则计算更复杂函数的导数。
5. **使用导数绘图**：利用导数的正负值帮助绘制函数的图形。
6. **寻找最大值和最小值**：应用导数找出函数的最大值和最小值。
### 课程评价
本课程的设计非常贴合没有数学背景的学习者，教授的每个概念都经过精心挑选，以确保实用性和易懂性。课程形式活泼、生动，通过富有趣味的实例帮助学生更好地理解数学在数据科学中的应用。无论是初学者还是想要复习基础的人，都可以在此课程中找到有价值的学习内容。
总的来说，这门课程为想要进军数据科学领域的学习者提供了一条快捷通道，课程内容扎实、教授方法友好，值得推荐给所有对数据科学感兴趣但缺乏数学基础的学习者。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/algebra-and-differential-calculus-for-data-science