Matematica e Statistica per il Machine Learning

Il machine learning si regge su matematica e statistica: senza quelle basi le formule dei modelli restano opache e si finisce per usare librerie senza capire cosa fanno davvero. Matematica e Statistica per il Machine Learning di Data Masters raccoglie due corsi in un unico bundle pensato per chi vuole colmare quel vuoto prima di passare alla pratica.

Gli argomenti di Matematica e Statistica per il Machine Learning

Sul fronte matematico il programma copre analisi matematica e algebra lineare: funzioni, derivate, vettori e matrici, trattati anche con il supporto di strumenti visivi come GeoGebra per renderli meno astratti. La parte statistica aggiunge teoria degli insiemi, calcolo combinatorio, teoria delle probabilità e statistica, cioè gli strumenti per ragionare sull'incertezza, calcolare probabilità e interpretare i dati. L'idea dichiarata è collegare questa base teorica al lavoro di chi costruisce modelli, non lasciarla come nozione isolata.

A chi è adatto e a chi no

Serve a chi parte da zero o quasi sul piano matematico e vuole una preparazione sistematica prima di affrontare data science e intelligenza artificiale. È meno utile a chi ha già una solida formazione in analisi e statistica e cerca tecniche avanzate o applicazioni su uno specifico linguaggio di programmazione: qui il baricentro resta sulle fondamenta.

Cosa sapere prima

Non vengono richiesti prerequisiti particolari, ma un minimo di familiarità con la matematica di base aiuta a seguire il ritmo. Chi vuole capire come si inserisce nel percorso dell'autore può guardare gli altri corsi di Data Masters; il quadro generale è nei corsi di Informatica.