课程主页: https://www.coursera.org/learn/algebra-and-differential-calculus-for-data-science
在数据科学日益重要的今天，数学基础是每个数据科学家不可或缺的技能。如果你对数据科学感兴趣，但在数学方面感到困惑或畏惧，那么“数据科学的代数与微分计算”这一课程将是你的理想选择。这门课程通过通俗易懂的方式，帮助你掌握数据科学所需的基础微积分概念，而不需要深入到繁琐的证明和技术之中。
课程内容涵盖了以下几个重要主题：
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** – 学习简单的归纳证明和函数的无穷极限。
3. **导数的定义** – 理解导数的概念，以及如何通过导数的定义计算简单的导数。
4. **乘积法则与链式法则** – 学习使用乘积法则和链式法则来计算更复杂函数的导数。
5. **利用导数绘制函数图像** – 通过导数的正负值帮助绘制函数图像。
6. **寻找最大值与最小值** – 利用导数来找到函数的最大值和最小值。
这门课程最吸引人的地方在于其简洁明了的教学方式，它能够帮助学生建立扎实的数学基础，从而为后续的更高级的数据科学课程打下良好基础。同时，课程也避免了许多在其他数学课程中常见的冗长内容，使学习变得更加高效和愉快。
总的来说，“数据科学的代数与微分计算”是一门非常实用和友好的课程，适合所有希望进入数据科学领域的人。如果你想要打好基础，同时快速掌握数据科学所需的数学知识，这门课绝对值得一试！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/algebra-and-differential-calculus-for-data-science