https://www.coursera.org/learn/datasciencemathskills

Курси Data Science містять математику — цього не уникнути! Цей курс розроблено, щоб навчити учнів основам математики, які знадобляться вам, щоб досягти успіху майже в будь-якому математичному курсі науки про дані, і створений для учнів, які мають базові математичні навички, але, можливо, не вивчали алгебру чи обчислення. Data Science Math Skills представляє основну математику, на якій базується наука про дані, без додаткової складності, вводячи незнайомі ідеї та математичні символи один за одним.

Учні, які пройдуть цей курс, оволодіють лексикою, умовними позначеннями, поняттями та правилами алгебри, які повинні знати всі дослідники даних, перш ніж переходити до більш складного матеріалу. Теми включають:

Теорія множин, включаючи діаграми Венна

Властивості дійсної числової прямої

Інтервальний запис і алгебра з нерівностями

Використання для підсумовування та сигма-нотації

Математика на декартовій площині (x,y), формули нахилу та відстані

Побудова графіка та опис функцій та їх зворотних на площині xy,

Поняття миттєвої швидкості зміни та дотичних до кривої

Експоненти, логарифми та функція натурального логарифму.

Теорія ймовірностей, включаючи теорему Байєса. Хоча цей курс призначений як загальний вступ до математичних навичок, необхідних для науки про дані, його можна вважати необхідною умовою для слухачів, зацікавлених у курсі «Опанування аналізу даних у Excel», який є частиною спеціалізації Excel to MySQL Data Science Specialization .

Викладачі:

Daniel Egger

Executive in Residence and Director, Center for Quantitative Modeling

Paul Bendich

Assistant research professor of Mathematics; Associate Director for Curricular Engagement at the Information Initiative at Duke

Час виконання 13 годин

Мова: Англійська