Вскрытие ворот в области науки о данных ваш итоговый учебник для GATE 2024 в области DS & AI

Ваш итоговый учебник по науке о данных для GATE 2024 в области DS & AI Раскрываем врата знаний

Введение

Graduate Aptitude Test in Engineering (GATE) – это вступительный экзамен, проводимый в Индии для поступления в магистратуру. Экзамен в основном проверяет всеобъемлющее понимание предметов бакалаврской программы по инженерии и наукам. Если вы готовитесь к GATE 2024 в области Data Science and AI, введенному IISc Bangalore, вы попали в нужное место. Эта статья – кладезь справочных материалов, лекций и стандартных книг, которые станут вашим компасом во время изучения этой новой и захватывающей работы GATE.

Основные предметы, которые составят уголовой камень вашей подготовки, включают вероятность и статистику, линейную алгебру, машинное обучение, искусственный интеллект и многое другое. Это не просто какие-то предметы, они являются основой науки о данных и искусственного интеллекта. Ресурсы, которые я собираюсь раскрыть, исходят прямо из священных залов IISc Bangalore, они были проверены и рекомендованы самими профессорами.

Вероятность и статистика: игра случая и данных

Когда речь идет о вероятности и статистике, ожидайте вызовов. Этот предмет имеет большой вес в бумаге GATE DS & AI, с большим количеством дополнительных тем по сравнению с программой CSE. Чтобы победить этого зверя, вам потребуется вооружиться правильными книгами. Я рекомендую начать с книги “A First Course in Probability” от Шелдона Росса, которая является основной даже на уровне бакалавриата. Как только вы освоите ее, перейдите к книге “Introduction to Probability Models” того же автора.

Для тех, кто жаждет более глубоких знаний, погрузитесь в книгу “Introduction to Probability Theory” С. С. Порта и С. Дж. Стоуна, а затем в книгу “Introduction to Stochastic Processes”. Эти книги позволят вам погрузиться глубже в область стохастического моделирования и теоретической вероятности.

• Исследователи из НЮУ предлагают GPQA сложный набор данных из 448 вопросов с множественным выбором, написанных экспертами в области биологии, физики и химии.
• Исследователи компании Datategy и Математика и Искусственный Интеллект предлагают перспективу для будущего мультирежимных моделей больших языков.
• Заметки DL Продвинутый градиентный спуск

А если речь идет о лекционных видео, предложенных MIT по вероятности и статистике, то они бесподобны. Независимо от того, предпочитаете ли вы полный старый плейлист или новые видео, посвященные конкретным темам, они всегда помогут вам. И не забудьте заглянуть на probabilitycourse.com, где вы найдете множество примеров и упражнений, идеально соответствующих программе GATE.

Линейная алгебра: основа науки о данных

Линейная алгебра – это еще один предмет, который требует вашего внимания. С добавлением новых тем, таких как векторные пространства и сингулярное разложение, к программе GATE, вы не можете пренебрегать его изучением. Чтобы построить прочный фундамент, погрузитесь в лекционные видео Гилберта Стрэнга, доступные на YouTube через канал MIT. Его уроки не только образовывают, но и вдохновляют.

Выберите для сопровождения этих лекций книгу Стрэнга по линейной алгебре для полного понимания предмета. “Linear Algebra and Its Applications” Дэвида С. Лэя – это другое прекрасное произведение на эту тему. Эти книги – ваши ключи к разгадке тайн линейной алгебры.

Дуэт: математический анализ и оптимизация

Математический анализ может составлять меньшую часть программы, но это не означает, что он менее важен. Оставайтесь верными ресурсам, использованным во время вашего бакалавриата, поскольку программа GATE не сильно отличается от программы CSE. Однако для оптимизации я советую обратиться к лекционному циклу NPTEL по численной оптимизации от профессора Суреша Чандры. Первые пять лекций помогут вам разобраться в особенностях одномерной оптимизации и ряде Тейлора, которые являются важными для бумаги GATE DS & AI.

Программирование, структуры данных и алгоритмы: особенности Python

В то время как структуры данных и алгоритмы остаются похожими на статью CSE, язык программирования, выбранный для GATE DS & AI, – это Python. Чтобы адаптироваться, практикуйте программные вопросы статьи CSE и одновременно совершенствуйте свои навыки в Python через платформы, такие как LeetCode или Analytics Vidhya. Этот двойной подход подготовит вас к типу программных вопросов, которые вы можете ожидать на экзамене.

Машинное обучение: сердце науки о данных

Машинное обучение – это обширная область с изобилием ресурсов. Однако две серии лекций выделяются: «Распознавание образов и нейронные сети» профессора P.S. Sastry из IISc Bangalore и курс Stanford CS229 профессора Эндрю Нга. Эти всеобъемлющие видео, вместе с лекционными материалами профессора Пиюша Райа из IIT Kanpur, укрепят ваше понимание концепций машинного обучения.

Для дополнения этих лекций обратитесь к книгам «Распознавание образов и машинное обучение» Кристофера Бишопа и «Машинное обучение: вероятностная перспектива» Кевина Мерфи. Эти тексты почитаемы в области и будут служить вам научными руководствами.

Искусственный интеллект: фронтир инноваций

ИИ – это обширная область, но программа GATE 2024 сужает ее до нескольких ключевых тем. Хотя нет столько консолидированных ресурсов для ИИ, вы все равно можете найти ценные видеолекции и лекционные материалы, выполнив поиск по конкретным подтемам в Интернете. Курсы профессора Маусама из IIT Delhi и Дипака Хемани из IIT Madras могут предложить некоторую помощь.

Системы управления базами данных и горное дело с данными: хранители данных

Для систем управления базами данных придерживайтесь ресурсов, которые вы использовали для статьи CSE. Однако горное дело с данными требует более исследовательского подхода. Поищите учебники и лекционные материалы по каждой теме, чтобы найти богатство PDF-файлов из различных учебных заведений, которые помогут вам в изучении.

Помните, что хотя горное дело с данными и ИИ могут и не являться главными в статье, предметы, такие как машинное обучение, теория вероятностей и статистика, линейная алгебра, а также структуры данных и алгоритмы, будут. Сосредоточьте свою энергию на этих областях, так как они, скорее всего, будут составлять основную часть экзамена.

Заключение

Data Science & Artificial Intelligence – это новейшая предметная область в экзамене GATE 2024. Эта статья была направлена на то, чтобы помочь аспирантам лучше подготовиться к экзамену. Теория вероятностей и статистика имеют большой вес в статье GATE DS & AI, а также дополнительные темы, выходящие за рамки программы CSE. Большая часть экзамена, скорее всего, будет охватывать машинное обучение, теорию вероятностей и статистику, линейную алгебру, а также структуры данных и алгоритмы. Не пугайтесь длинного списка тем. Будьте уверены, что перечисленные выше ресурсы помогут вам основательно их изучить. Так что удачи в подготовке и надеюсь, что вы успешно справитесь с экзаменом GATE 2024!