想从事数据科学相关岗位，这些数学基
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线性代数
What：社交网络软件上的朋友推荐、音乐APP中的歌曲推荐以及使用深度迁移学习将自拍照转换为其它风格的图像，这些都有用到线性代数的知识。线性代数是数学领域的一个重要分支，用于理解大多数机器学习算法如何在数据流上工作以创建洞察力。以下是要学习的基本内容：
示例：如果你使用过主成分分析(PCA)降维技术，那么你可能已经使用过奇异值分解来实现数据集的紧凑维度表示，使得参数更少。所有神经网络算法都使用线性代数技术来表示和处理网络结构和学习操作。 学习资源： 线性代数基础—— edX 机器学习数学：线性代数——Coursera 微积分
What：无论你在大学期间喜欢它还是讨厌它，在数据科学或机器学习领域的许多地方都会应用微积分的概念。它隐藏在线性回归中最小二乘问题的简单分析解决方案背后，或者嵌入到神经网络学习新模式的每个反向传播中。以下是要学习的内容：
示例：如何实现逻辑回归算法，它很有可能使用一种称为“梯度下降”的方法来找到最小损失函数。要了解其如何工作，需要使用来自微积分的基本概念——梯度、导数、极限和链式法则。 学习资源： 大学前掌握的微积分——edX 可汗学院的微积分全部内容 机器学习数学：多变量微积分——Coursera 离散数学
What：这部分内容通常是“数据科学数学”方案中较少讨论的主题，但事实是所有现代数据科学都是在计算系统的帮助下完成的，离散数学是这类系统的核心。要学习的内容：
示例：在任何社交网络分析中，你需要知道图的属性和快速算法以搜索和遍历整个网络。在选择任何算法时，都需要通过使用 O(n)表示法来了解时间和空间复杂度。 学习资源： 计算机科学专业的离散数学概论—— Coursera 数学思维导论——Coursera 掌握离散数学：集合、数学逻辑—— Udemy 最优化、运筹学
What：这些主题与应用数学中的传统话语没什么不同，因为它们在专业领域——理论计算机科学、控制理论或运筹学中最为相关和最广泛使用。实际上，每种机器学习算法旨在最小化受各种约束影响的某种估计误差，这就是优化问题。要学习的内容：
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