کتاب Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics ساختار و محتوای مشخصی دارد که به‌طور جامع به آموزش مفاهیم ریاضی پایه‌ای برای علم داده می‌پردازد. در ادامه، ساختار و محتوای این کتاب به تفصیل شرح داده شده است:

ساختار

1. مقدمه و اهداف کتاب:
   • کتاب با معرفی اهمیت ریاضیات در علم داده آغاز می‌شود و اهداف آموزشی آن مشخص می‌شود. این بخش به خوانندگان کمک می‌کند تا بفهمند چرا تسلط بر جبر خطی، احتمال، و آمار برای تحلیل داده‌ها و اجرای مدل‌ های یادگیری ماشین ضروری است.
2. فصل‌های تخصصی:
   • جبر خطی: فصل‌های مربوط به جبر خطی شامل مفاهیم بنیادی مانند بردارها، ماتریس‌ها، و عملیات روی آن‌ها می‌شود. این بخش‌ها به تحلیل ماتریس‌ها، تجزیه و تحلیل مقادیر ویژه و کاربردهای آن‌ها در مدل‌های داده پرداخته می‌شود.
   • احتمال: این بخش به مباحثی چون توزیع‌های احتمالی، قوانین احتمال، و مفاهیم پایه‌ای در تحلیل داده‌های تصادفی می‌پردازد. همچنین، کاربردهای احتمال در مدل‌سازی و پیش‌بینی بررسی می‌شود.
   • آمار: فصل‌های آمار به تحلیل توصیفی، آزمون‌های فرضیه، و روش‌های آماری برای تفسیر داده‌ها می‌پردازد. این بخش شامل روش‌هایی برای تحلیل و تفسیر داده‌های واقعی و ارزیابی معناداری آماری است.
3. استفاده از ابزارهای عملی:
   • کدهای پایتون: کتاب شامل مثال‌هایی از کدهای پایتون و کتابخانه‌های مرتبط مانند SymPy، NumPy، و scikit-learn است. این بخش‌ها به خوانندگان کمک می‌کند تا مفاهیم ریاضی را به‌صورت عملی پیاده‌سازی کنند.
   • پروژه‌های عملی: ارائه پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی برای استفاده از مفاهیم یادگرفته شده در تحلیل داده‌ها و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین.
4. پایان‌بندی و نتیجه‌گیری:
   • در انتهای کتاب، جمع‌بندی و نتیجه‌گیری از مفاهیم کلیدی و نحوه استفاده مؤثر از آن‌ها در کارهای علمی و پروژه‌های واقعی ارائه می‌شود. همچنین، راهنمایی‌هایی برای مسیر شغلی در علم داده و چگونگی پیشرفت در این حوزه ارائه می‌شود.

محتوا

• مفاهیم پایه‌ای: آموزش مبانی جبر خطی، احتمال، و آمار به‌طور جامع و قابل فهم، با تأکید بر کاربردهای عملی در علم داده.
• تحلیل داده‌ها: نحوه اجرای تحلیل‌های توصیفی، تست‌های فرضیه، و تجزیه و تحلیل ماتریس‌ها با استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری.
• مدل‌سازی و پیش‌بینی: توضیح تکنیک‌های پیشرفته مانند رگرسیون خطی و شبکه‌های عصبی و چگونگی استفاده از مفاهیم ریاضی برای بهبود مدل‌های یادگیری ماشین.
• پروژه‌ها و تمرین‌ها: ارائه مثال‌ها و پروژه‌های عملی برای پیاده‌سازی مفاهیم و تقویت مهارت‌های عملی.

به طور کلی، کتاب ریاضیات ضروری برای علم داده یک منبع کامل و عملی است که با تکیه بر اصول ریاضی بنیادین، خوانندگان را در تحلیل و پردازش داده‌ها و کاربردهای پیشرفته علم داده راهنمایی می‌کند.