Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная специализация в области данных: основная математическая методология Google.

Изучите математические основы науки о данных. Ознакомьтесь с ключевыми понятиями алгебры, исчислением бесконечно малых, линейной алгеброй и численным анализом, которые имеют решающее значение для науки о данных.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная специализация в области данных: основная математическая методология Google.

Professional Certificate

Средний уровень

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Базовое понимание математики в науке о данных
  • Знание алгебры
  • Знание арифметики
  • Знание линейной алгебры
  • Умение выполнять соответствующий численный анализ
  • Подготовка к курсу статистических моделей для приложений в области науки о данных
  • Подготовка к магистерской программе по науке о данных

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • специалист по данным
  • Аналитик данных
  • Программист данных
  • статистик
  • Специалист по данным
  • Инженер данных
  • Менеджер проектов в области данных
  • Эксперт по статистическому моделированию
  • Магистрант в области науки о данных

Стажировка — серия из 3 курсов

Наука о данных быстро развивается и создает возможности для карьеры в различных областях. Эта стажировка предназначена для учащихся, которые заинтересованы в начале карьеры в области науки о данных.

Учащиеся получат краткий обзор основ математики, необходимых в науке о данных. Темы включают в себя:

  • алгебра
  • счет
  • Линейная алгебра
  • Соответствующий численный анализ

Fast Track to Data Science также является отличной подготовкой для студентов, готовящихся получить степень магистра в области науки о данных в CU Boulder.

Эта специализация готовит учащихся к успеху на курсе «Статистическое моделирование для приложений науки о данных», который является частью программы магистра наук в области науки о данных (MS-DS) в CU Boulder.

Учащиеся будут сдавать тесты по каждому курсу, чтобы проверить свое понимание содержания по мере прохождения. Эта специализация не включает итоговые проекты или экзамены, поскольку она предназначена для быстрого обзора содержания и подготовки учащихся к математике более высокого уровня, необходимой в науке о данных.

Details of the courses that make up the specialization

Алгебра и дифференциальное исчисление для науки о данных

Курс 1
8 часов
4,5 (223 оценки)

Детали курса

чему ты научишься

  • Попрактикуйтесь в работе с логарифмическими свойствами и графическим поведением логарифмических функций.
  • Знать разницу между непрерывной функцией и прерывистой функцией.
  • Улучшите свое понимание того, что делает расчет производной.
  • Понимание того, как использовать производные для построения графиков функций.

навыки, которые вы разовьете

  • Категория: Интегралы
  • Категория: Матричная алгебра
  • Категория: Численный анализ
  • категория: алгебра
  • Категория: Производные финансовые инструменты

Линейная алгебра важна для науки о данных

Курс 2
7 часов
4,4 (152 оценки)

Детали курса

чему ты научишься

  • Решайте реальные проблемы, используя базовую концепцию матриц.
  • Знать, что представляет собой матрица в n-мерном пространстве.
  • Определите основные особенности каждой системы уравнений.
  • Продемонстрируйте свое понимание низкоразмерных проекций.

навыки, которые вы разовьете

  • Категория: Интегралы
  • Категория: Матричная алгебра
  • Категория: Численный анализ
  • Категория: Производные финансовые инструменты
  • Категория: Алгебра

Интегральный расчет и численный анализ для науки о данных

Курс 3
3 часа
4,6 (91 оценка)

Детали курса

чему ты научишься

  • Практикуйте интегрирование по частям для решения более сложных задач.
  • Определите, как работает пересечение, после первоначального предположения.
  • Диагонализация матрицы вручную.
  • Вычислить частные производные функции.

навыки, которые вы разовьете

  • Категория: Интегралы
  • Категория: частная производная
  • Рубрика: Поиск корня
  • Категория: Отклонение единственного значения (SVD)
  • Категория: Диагонализация матрицы

Похожие