Curso online – profesional certificado de especialización en datos: la metodología matemática esencial de Google

Conozca los fundamentos matemáticos de la ciencia de datos. Revise los conceptos clave de álgebra, cálculo infinitesimal, álgebra lineal y análisis numérico, que son fundamentales para la ciencia de datos.

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Curso online - profesional certificado de especialización en datos: la metodología matemática esencial de Google

Professional Certificate

nivel intermedio

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Comprensión básica de las matemáticas en la ciencia de datos.
  • Conocimiento de álgebra.
  • conocimiento matemático
  • Conocimientos de álgebra lineal.
  • Capacidad para realizar análisis numéricos relevantes.
  • Preparación para el curso de modelo estadístico para aplicaciones de ciencia de datos.
  • Preparación para un programa de maestría en ciencia de datos.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • científico de datos
  • analista de datos
  • programador de datos
  • estadístico
  • Científico de datos
  • Ingeniero de datos
  • Responsable de proyectos en el campo de los datos.
  • Experto en modelización estadística.
  • Estudiante de maestría en ciencia de datos

Prácticas: una serie de 3 cursos.

La ciencia de datos se está desarrollando rápidamente y creando oportunidades para carreras en diversos campos. Esta pasantía está diseñada para estudiantes interesados ​​en comenzar una carrera en ciencia de datos.

Los estudiantes recibirán una descripción general concisa de las matemáticas básicas requeridas en la ciencia de datos. Los temas incluyen:

  • álgebra
  • factura
  • Álgebra lineal
  • Análisis numéricos relevantes.

Fast Track to Data Science también es una excelente preparación para los estudiantes que se preparan para completar el programa de maestría en ciencia de datos en CU Boulder.

Esta especialización prepara a los estudiantes para el éxito en el curso Modelado estadístico para aplicaciones de ciencia de datos, que forma parte del programa de Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos (MS-DS) en CU Boulder.

Los estudiantes tomarán pruebas en cada uno de los cursos para verificar su comprensión del contenido a medida que avanzan. Esta especialización no incluye proyectos ni exámenes finales, ya que pretende ser una revisión rápida del contenido para preparar a los estudiantes para el nivel superior de matemáticas requerido en la ciencia de datos.

Details of the courses that make up the specialization

Álgebra y cálculo diferencial para la ciencia de datos

Curso 1
8 horas
4,5 (223 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

  • Practique cómo trabajar con propiedades logarítmicas y cómo se comportan gráficamente las funciones logarítmicas.
  • Conoce la diferencia entre una función continua y una función no continua.
  • Fortalezca su comprensión de lo que hace un cálculo de derivada.
  • Comprender cómo utilizar derivadas para graficar funciones.

habilidades que desarrollarás

  • Categoría: Integrales
  • Categoría: Álgebra matricial
  • Categoría: Análisis numérico
  • Categoría: Álgebra
  • Categoría: Derivados

El álgebra lineal es esencial para la ciencia de datos

Curso 2
7 horas
4,4 (152 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

  • Resolver problemas del mundo real utilizando el concepto básico de matrices.
  • Conoce qué representa una matriz en un espacio de n dimensiones.
  • Identificar las características clave de cada sistema de ecuaciones.
  • Demuestre su comprensión de las proyecciones de baja dimensión.

habilidades que desarrollarás

  • Categoría: Integrales
  • Categoría: Álgebra matricial
  • Categoría: Análisis numérico
  • Categoría: Derivados
  • Categoría: Álgebra

Cálculo integral y análisis numérico para ciencia de datos.

Curso 3
3 horas
4,6 (91 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

  • Practica la integración por partes para problemas más complejos.
  • Identifique cómo funciona el cruce después de recibir una suposición inicial.
  • Diagonalización de una matriz a mano.
  • Calcular las derivadas parciales de una función.

habilidades que desarrollarás

  • Categoría: Integrales
  • Categoría: derivada parcial
  • Categoría: búsqueda de raíces
  • Categoría: Desvío de Valor Singular (SVD)
  • Categoría: Diagonalización de una matriz

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