课程链接: https://www.coursera.org/specializations/expressway-to-data-science-essential-math
在数据驱动的时代，数学是理解和应用数据科学的基础。由科罗拉多大学博尔德分校 (University of Colorado Boulder) 提供的《Expressway to Data Science: Essential Math》课程，专为希望提升数学基础以进入数据科学领域的学习者设计。这门课程覆盖了代数、微积分、线性代数等核心数学知识，内容丰富且实用，非常适合零基础或想巩固基础的学员。
课程包括三个部分：
1. 代数与微分微积分：帮助你理解数据分析中的函数、变化率以及微积分的基本概念，链接课程：[代数与微积分](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Falgebra-and-differential-calculus-for-data-science)
2. 必要线性代数：介绍矩阵、向量空间等内容，为理解机器学习算法打基础，链接：[线性代数](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fessential-linear-algebra-for-data-science)
3. 积分微积分与数值分析：深入理解积分、导数及数值方法，为数据建模提供数学工具，链接：[积分微积分](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fintegral-calculus-and-numerical-analysis-for-data-science)
我强烈推荐这门课程给所有对数据科学感兴趣但数学基础薄弱的学习者。课程内容由浅入深，配合丰富的实例和练习，极大地提升你的数学能力，为未来的学习和工作打下坚实的基础。无论你是学生、职业转型者或数据爱好者，都可以从中获益良多。赶快报名，一起开启你的数据科学之旅吧！
课程链接: https://www.coursera.org/specializations/expressway-to-data-science-essential-math