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DAY 27
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成為資料工程師最初的 28 堂課系列 第 27

資料工程師第 26/28 課: Engineering Mathematics/Applied Mathematics

[修讀原因]

最後的三堂課說是要做每一個 Track 的總結但還是意猶未盡, 所以用較大的 Outline 輪廓來當做回顧與結論.

這 28 堂課有關數學的課為:

  1. Numeric Analysis/Method 數值分析/方法
  2. 線性代數
  3. 多變量分析/統計
  4. Algorithm 演算法
  5. Time Series 時間序列
  6. 資料探勘 Data Mining 相關數學
  7. Mathmatical Model / Pattern Recognition
  8. 電腦與網路相關數學
  9. 工程數學 Advanced Engineering Mathmatics

事實上除了演算法外, 幾乎一個工程數學就可以涵蓋上面所有的科目, 因為工程數學就是應用數學, 只要能夠把數學應用在實務, 幾乎都算是工程數學, 下面大概是工數講的東西:

  • Ordinary Differential Equations (ODEs)
  • Linear Algebra. Vector Calculus
  • Fourier Analysis. Partial Differential Equations (PDEs)
  • Complex Analysis
  • Numeric Analysis
  • Optimization, Graphs
  • Probability, Statistics

這些還真的之前大多提過, 除了一些微分方程的部份倒是沒提過, 因為這部份相較之下是在化學 (熱力學) 等較常用到. 而事實上這門課在大部份的科系都是挑章節出來講, 要在兩學期修完全部是不太可能的.

[基本資訊]

  • 課程題目: Advanced Engineering Mathmatics
  • 大學學程: 工學院大二必修
  • 困難度: *****
  • 必要度: ***
  • 所須時間: ****
  • 建議書籍: Engineering Mathematics

[基本介紹]

在這本教科書講的內容如下:

  • Arithmetic
  • Introduction to Algebra
  • Expressions and Equations
  • Graphs
  • Linear Equations
  • Polynomial Equations
  • Binomials
  • Partial Fractions
  • Trigonometry
  • Functions
  • Trigonometric and Exponential Functions
  • Differentiation
  • Integration
  • Complex Numbers
  • Hyperbolic Functions
  • Determinants
  • Matrices
  • Vectors
  • Differentiation
  • Differentiation Applications
  • Tangents, Normals and Curvature
  • Sequence
  • Series
  • Curves and Curve Fitting
  • Partial Differentiation
  • Integration
  • Reduction Formulas
  • Integration
  • Approximate Integration
  • Polar Coordinate Systems
  • Multiple Integrals
  • First-Order Differential Equations
  • Second-Order Differential Equations
  • Introduction to Laplace Transforms
  • Statistics
  • Probability

事實上說到最後, 這些數學應的地方在:

  • 科學計算
  • 資訊科學
  • 作業研究與管理科學
  • 統計
  • 精算數學
  • 經濟

可以說是無所不包, 事實上一個資料工程師 (資料科學家) 要面對的就是這些, 你已經準備好接受挑戰了嗎?

[修習方式]

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