數據科學的數學基礎
Ch1.概述以及預備知識
Ch2.序列極限
Ch3.函數極限與連續函數
Ch4.導數
Ch5.微分與高階微分
Ch6.泰勒公式
Ch7.不定積分
Ch8.定積分
Ch9.多元微分學（上）
Ch10.線性代數
Ch11.最優化
Ch12.補充
數據科學的概率基礎
第1章 事件與概率
第2章 條件概率與統計獨立性
第3章 隨機變量與分布函數
第4章 數字特征與特征函數
第5章 極限定理
第6章 隨機過程
第7章 隨機模擬
數據科學的統計基礎
Ch1.統計量與抽樣分布
Ch2.點估計
Ch3.區間估計
Ch4.假設檢驗
Ch5.分布的檢驗
Ch6.Bayes統計與統計判決理論
Ch7.非參數估計
Ch8.抽樣調查
