原文：
www.kdnuggets.com/5-free-mit-courses-to-learn-math-for-data-science
图片由作者提供
作为数据专业人士，你可能知道数学对数据科学至关重要。数学是数据科学的基础：从理解数据点如何在向量空间中表示到优化算法寻找模型的最佳参数等等。
1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业生涯。
2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升你的数据分析能力
3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持你的组织的 IT 需求
掌握数学基础知识有助于你在面试中表现出色，并深入理解你实现的算法。我们在这里整理了麻省理工学院（MIT）提供的关于以下数学主题的免费课程：
-
线性代数
-
微积分
-
统计学
-
概率
你可以在麻省理工学院开放课程平台上学习这些课程。充分利用这些课程，提高你的数据科学技能！
除了熟悉高中数学外，线性代数是数据科学中最重要的数学主题。由 Gilbert Strang 教授讲授的超受欢迎的线性代数课程是你可以选修的最佳数学课程之一。对于此课程及后续课程，请完成习题集并尝试考试以测试你的理解。
课程分为以下三个主要模块：
-
方程组 Ax = b 和四个矩阵子空间
-
最小二乘法、行列式和特征值
-
正定矩阵及其应用
链接: 线性代数
对微积分有良好的理解对掌握数据科学概念至关重要。你应该熟练掌握单变量和多变量微积分的计算、导数、偏导数、链式法则等。以下是关于单变量和多变量微积分的两个课程。
微积分 I：单变量微积分课程涵盖：
-
微分
-
积分
-
坐标系统与无穷级数
一旦你对单变量微积分感到熟练，可以继续学习多变量微积分课程，该课程涵盖：
-
向量和矩阵
-
偏导数
-
平面上的双重积分和线积分
-
3D 空间中的三重积分和曲面积分
课程链接：
概率是数据科学中另一个重要的数学主题，良好的概率基础对掌握数学建模、统计分析和推断至关重要。
概率系统分析与应用概率课程是一个很好的资源，涵盖以下主题：
-
概率模型和公理
-
条件概率和贝叶斯规则
-
独立性
-
计数
-
离散与连续随机变量
-
连续贝叶斯规则
链接: 概率系统分析与应用概率
要在数据科学中获得精通，你需要对统计学有坚实的基础。应用统计学课程涵盖了许多在数据科学中相关的应用统计概念。
下面是所涵盖的主题列表：
-
参数推断
-
最大似然估计
-
矩
-
假设检验
-
拟合优度
-
回归分析
-
贝叶斯统计
-
主成分分析
-
广义线性模型
如果你对深入探讨统计学感兴趣，可以查看5 Free Courses to Master Statistics for Data Science。
链接: 应用统计学
你应该已经通过单变量和多变量微积分课程对优化有一定了解。但在机器学习中，你可能会遇到需要矩阵微积分和任意向量空间微积分的大规模优化问题。
机器学习及其他领域的矩阵微积分将帮助你在你所学的线性代数和微积分课程的基础上进一步深入。这可能是这个列表中最高级的课程。但如果你打算进行数据科学的研究生课程或想探索机器学习和研究，它将非常有帮助。
以下是该课程所涵盖的一些主题：
-
作为线性算子的导数；在任意向量空间上的线性近似
-
以矩阵作为输入或输出的函数的导数
-
矩阵分解的导数
-
多维链式法则
-
正向和反向模式的手动与自动微分
你还可以探索许多其他的近似和优化算法。
如果你想掌握数据科学中的数学，这些课程列表应该足以让你学习所有你需要的内容——无论是进入机器学习研究还是获得数据科学的高级学位。
如果你还在寻找更多的课程来学习数据科学中的数学，可以阅读5 门免费课程掌握数据科学中的数学。
Bala Priya C**** 是一位来自印度的开发者和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉点上工作。她的兴趣和专长领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和喝咖啡！目前，她正在通过编写教程、操作指南、观点文章等方式学习和分享知识。Bala 还创建了引人入胜的资源概述和编码教程。
