数据科学基础数学
统计
数据摘要和描述性统计数据，集中趋势，方差，协方差，相关性，
基本概率：基本概念，期望，概率演算，贝叶斯定理，条件概率，
概率分布函数-均匀，正态，二项式，卡方，学生的t分布，中心极限定理，
采样，测量，误差，随机数生成，
假设检验，A / B检验，置信区间，p值，
方差分析，t检验
线性和逻辑回归，正则化
决策树
健壮和非参数统计
线性代数
矩阵和向量的基本属性-标量乘法，线性变换，转置，共轭，秩，行列式，
内部和外部乘积，矩阵乘法规则和各种算法，矩阵逆，
特殊矩阵-方阵，恒等矩阵，三角矩阵，稀疏和稠密矩阵的概念，单位矢量，对称矩阵，埃尔米特，斜-埃尔米特和and矩阵，
矩阵分解概念/ LU分解，高斯/高斯-约旦消除，求解Ax = b线性方程组，
向量空间，基数，跨度，正交性，正交性，线性最小二乘，
特征值，特征向量和对角化，奇异值分解（SVD）
结石
单一变量，极限，连续性和微分的功能，
平均值定理，不确定形式和医院法则，
最大值和最小值
产品和连锁规则，
泰勒级数，无限级数求和/积分概念
积分演算的基本和均值定理，定积分和不正确积分的评估，
Beta和Gamma函数，
多个变量的功能，极限，连续性，偏导数，
常微分方程和偏微分方程的基础（不太高级）
离散数学
集，子集，功率集
计数功能，组合，可数性
基本证明技术-归纳法，矛盾证明
归纳，演绎和命题逻辑的基础
基本数据结构-堆栈，队列，图，数组，哈希表，树
图形属性-连接的组件，程度，最大流量/最小切割概念，图形着色
递归关系和方程
函数的增长和O（n）表示法的概念
优化，运筹学
优化基础-如何表述问题
最大值，最小值，凸函数，全局解
线性规划，单纯形算法
整数编程
约束编程，背包问题
随机优化技术-爬山，模拟退火，遗传算法
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