کتاب Introduction to Probability for Data Science dh مقدمه ای بر احتمال برای علم داده از جدیدترین منابع یادگیری علم آمار و احتمال برای به کارگیری آن در علوم داده می‌باشد. این کتاب از جدیدترین متدها و روش‌های آمار و احتمال برای علوم داده استفاده کرده و با زبانی شیوا و ساده آن‌ها را تشریح کرده است.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Introduction to Probability for Data Science را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Introduction to Probability for Data Science:
این کتاب یک کتاب درسی مقدماتی احتمالات در مقطع کارشناسی است. این یک مأموریت دارد: بیان انگیزه، شهود، و مفهوم ابزارهای احتمالی که در علم و مهندسی استفاده می‌کنیم. از بیش از نیم دهه تدریس این دوره، آنچه را که معتقدم هسته روش‌های احتمالی است، تقطیر کرده‌ام. من این کتاب را در زمینه علم داده قرار دادم تا بر جدایی‌ناپذیری داده‌ها (محاسبات) و احتمالات (نظریه) در زمان ما تأکید کنم.
احتمال یکی از موضوعات جالب در مهندسی برق و علوم کامپیوتر است. این پل اصول مهندسی مورد علاقه ما را با واقعیت عملی پیوند می‌دهد، دنیایی که پر از عدم قطعیت است. با این حال، از آنجایی که احتمال موضوع بسیار بالغی است، کتاب‌های درسی دوره کارشناسی به تنهایی ممکن است چندین ردیف قفسه در یک کتابخانه را پر کنند. وقتی ادبیات بسیار غنی است، چالش این است که چگونه می‌توان در حین غواصی در جزئیات، به بینش نفوذ کرد.
به عنوان مثال، بسیاری از شما قبلاً از یک متغیر تصادفی معمولی استفاده کرده اید، اما آیا تا به حال فکر کرده‌اید که “شکل زنگ” از کجا آمده است؟
هر کلاس احتمالی به شما در مورد چرخاندن یک سکه می‌آموزد، اما چگونه “چرخش سکه” می‌تواند در یادگیری ماشین امروزی مفید باشد؟
دانشمندان داده از متغیرهای تصادفی پواسون برای مدل سازی ترافیک اینترنت استفاده می‌کنند، اما معادله زیبای پواسون از کجا آمده است؟
کتاب Introduction to Probability for Data Science برای پر کردن این شکاف‌ها با دانشی طراحی شده است که برای همه دانشجویان علوم داده ضروری است.
این به سه هدف کتاب منجر می‌شود:
(i) انگیزه: در اقیانوس تعاریف، قضایا و معادلات ریاضی، چرا باید وقت خود را صرف این موضوع خاص کنیم، اما نه برای موضوع دیگر؟
(ii) شهود: هنگام بررسی مشتقات، آیا تفسیر هندسی یا فیزیک فراتر از آن معادلات وجود دارد؟
(iii) مفهوم: بعد از اینکه موضوعی را یاد گرفتیم، چه مشکلات جدیدی را می‌توانیم حل کنیم؟
مخاطبان مورد نظر کتاب، دانش‌آموزان مقطع کارشناسی/ارشد و دانشجویان سال اول کارشناسی ارشد در رشته‌های مهندسی برق و علوم کامپیوتر هستند.
پیش‌نیازها عبارتند از جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال استاندارد، به جز بخش مربوط به توابع مشخصه، که در آن تبدیل فوریه مورد نیاز است. یک دوره لیسانس در سیگنال‌ها و سیستم‌ها، حتی همزمان با مطالعه کتاب Introduction to Probability for Data Science، کافی است.
طول کتاب برای یک دوره دو ترمی مناسب است. مربیان تشویق می‌شوند از مجموعه فصل‌هایی استفاده کنند که به بهترین وجه متناسب با کلاس‌های آن‌ها باشد. به عنوان مثال، یک دوره احتمال پایه می‌تواند از فصل‌های 1-5 به عنوان ستون فقرات و پایه دوره، استفاده کند.
فصل 6 در مورد آمار نمونه برای دانش‌آموزانی مناسب است که مایل به کسب بینش نظری در مورد همگرایی احتمالی هستند.
فصل 7 در مورد رگرسیون و فصل 8 در مورد تخمین برای دانش‌آموزانی که می‌خواهند یادگیری ماشین و پردازش سیگنال را دنبال کنند مناسب‌تر است.
فصل 9 فواصل اطمینان و آزمون فرضیه‌ها را مورد بحث قرار می‌دهد که برای تجزیه و تحلیل داده‌های مدرن بسیار مهم هستند.
فصل 10 فرآیندهای تصادفی را معرفی می‌کند. رویکرد من برای فرآیندهای تصادفی بیشتر برای پردازش اطلاعات و سیستم‌های ارتباطی است که معمولاً بیشتر مربوط به دانشجویان مهندسی برق است.
منابع آموزشی اضافی را می‌توانید در وب‌سایت کتاب پیدا کنید، جایی که می‌توانید فیلم‌های سخنرانی و فیلم‌های تکالیف را پیدا کنید. در سرتاسر کتاب Introduction to Probability for Data Science «تمرین‌های تمرینی» بسیاری را مشاهده خواهید کرد که مشکلات آسانی با راه‌حل‌های کار شده هستند. می‌توان آن‌ها را بدون از دست دادن جریان کتاب نادیده گرفت.
بیشتر بخوانید: کتاب Differential and Integral Calculus Theory and Cases
سرفصل‌های کتاب Introduction to Probability for Data Science:
1 Mathematical Background
2 Probability
3 Discrete Random Variables
4 Continuous Random Variables
5 Joint Distributions
6 Sample Statistics
7 Regression
8 Estimation
9 Confidence and Hypothesis
10 Random Processes
A Appendix
فایل کتاب Introduction to Probability for Data Science را می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.