信息化时代,大数据在各行业各领域中发挥着越来越重要的作用,是人们从海量数据中挖掘信息、发现规律、探索潜在价值的有效工具。在大数据的研究和应用中,数学是其坚实的理论基础,在数据处理、数据挖掘、评判分析等等过程中,数学方法扮演着至关重要的角色。通过多年的教学发现，学员在学习过程中，往往因为数学和统计学的知识而很难再更进一步。因此，扎实的统计学、数学基础，无论学习R，SAS，SPSS，Python，机器学习，数据挖掘，大数据分析等领域知识都会得心应手，省去回头补课的麻烦。

内容简介
课程内容涵盖高等数学，数学分析，概率论与数理统计理论知识，老师言简意赅的讲解并配有大量的练习题，避免学员枯燥的学习数学；同时相关内容的讲述和学习中，结合大数据分析的软件，让学员更加深入了解理论在实践中操作中的应用。

讲师：amily
统计学硕士毕业，统计中级职称，高级市场调查分析师；
多年数据分析师工作经验，在国内知名的咨询公司、天猫商城和金融支付公司分别担任过定量研究员，高级数据分析师等职位；
擅长多种统计分析软件，多种数据挖掘算法；
教学风格谦和低调，深入简出

一、数学分析及矩阵
第一讲：集合的定义和运算
第二讲：区间，邻域和映射
第三讲：函数及其相关
第四讲：序列极限
第五讲：连续函数
第六讲：导数
第七讲：导数的运算
第八讲：高阶导数
第九讲：微分及高阶微分
第十讲：微分中值定理及其应用
第十一讲：不定积分
第十二讲：定积分
第十三讲：矩阵
第十四讲：行列式
第十五讲：矩阵的秩和线性方程组的解
第十六讲：特征值和特征向量

二、概率论与数理统计
第十七讲：随机事件与概率
第十八讲：随机变量的分布与数字特征
第十九讲：随机向量
第二十讲：数理统计的基础知识
第二十一讲：参数估计
第二十二讲：假设检验
第二十三讲：T检验、卡方分析、方差分析
第二十四讲：相关分析、回归分析

目标一. 掌握数学分析课程的基本内容

目标二. 掌握矩阵课程的基本内容

目标三. 掌握概率论与数理统计课程的基本内容

目标四. 掌握一些基本统计检验分析方法及软件操作

亮点一、课程内容涵盖高等数学，数学分析，概率论与数理统计理论知识。

亮点二、言简意赅的讲解并配有大量的练习，避免学员枯燥的学习数学。

亮点三、在教学的过程中，结合大数据分析的软件，让学员更加深入了解理论在实践中操作中的应用。

1.课程针对人群 
本课程针对大学数学基础薄弱、毕业较久已经遗忘，或者没有学过大学数学的学员。

2.我该怎么学,如何才能学好这门课程，给些建议。
如果你是零基础，建议你按照课程进度一点点的跟着老师学；如果你有基础，只是希望查漏补缺那么你可以直接查找课程的相关内容进行学习，祝您学有所成。

数学基础是后面学习统计分析、机器学习等算法的基础；以便更好的做数据分析、数据建模的工作。