تعلم الأسس الرياضية لعلم البيانات. مراجعة المفاهيم الأساسية في الجبر، وحساب التفاضل والتكامل، والجبر الخطي، والتحليل العددي، والتي تعتبر بالغة الأهمية لعلم البيانات.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
يتطور علم البيانات بسرعة ويخلق فرص عمل في مختلف المجالات. تم تصميم هذا التدريب للمتعلمين المهتمين ببدء مهنة في علم البيانات.
سيحصل المتعلمون على نظرة عامة موجزة عن الرياضيات الأساسية المطلوبة في علم البيانات. المواضيع تشمل:
يعد Fast Track to Data Science أيضًا إعدادًا ممتازًا للطلاب الذين يستعدون لإكمال برنامج درجة الماجستير في علوم البيانات في CU Boulder.
يعد هذا التخصص المتعلمين للنجاح في دورة النمذجة الإحصائية لتطبيقات علوم البيانات، والتي تعد جزءًا من برنامج ماجستير العلوم في علوم البيانات (MS-DS) في CU Boulder.
سيخضع المتعلمون لاختبارات في كل دورة للتحقق من فهمهم للمحتوى أثناء تقدمهم. لا يشمل هذا التخصص المشاريع أو الاختبارات النهائية، حيث يهدف إلى أن يكون مراجعة سريعة للمحتوى لإعداد المتعلمين للمستوى الأعلى من الرياضيات المطلوبة في علم البيانات.
الدورة 1
8 ساعات
4.5 (223 تقييمًا)
الدورة 2
7 ساعات
4.4 (152 تقييمًا)
الدورة 3
3 ساعات
4.6 (91 تقييمًا)
