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Dieser Kurs wurde aufgrund seiner hohen Bewertungen und der großen Anzahl von Bewertungen unter die Top 100 der besten Kurse auf Coursera eingestuft.
Data-Science-Kurse enthalten Mathematik, nicht zu vermeiden! Dieser Kurs wurde entwickelt, um den Schülern die grundlegende Mathematik beizubringen, die sie benötigen, um in fast jedem datenwissenschaftlichen Mathematikkurs erfolgreich zu sein, und wurde für Schüler entwickelt, die über grundlegende mathematische Fähigkeiten verfügen, aber möglicherweise keine Algebra oder Vorkalkulation belegt haben. Data Science Math Skills führt in die grundlegende Mathematik ein, auf der Data Science aufbaut, ohne die zusätzliche Komplexität, indem unbekannte Ideen und mathematische Symbole einzeln eingeführt werden. Studenten, die diesen Kurs absolvieren
Data-Science-Kurse enthalten Mathematik, nicht zu vermeiden! Dieser Kurs wurde entwickelt, um den Schülern die grundlegende Mathematik beizubringen, die sie benötigen, um in fast jedem datenwissenschaftlichen Mathematikkurs erfolgreich zu sein, und wurde für Schüler entwickelt, die über grundlegende mathematische Fähigkeiten verfügen, aber möglicherweise keine Algebra oder Vorkalküle belegt haben.
Data Science Math Skills führt in die grundlegende Mathematik ein, auf der Data Science aufbaut, ohne die zusätzliche Komplexität, indem unbekannte Ideen und mathematische Symbole einzeln eingeführt werden.
Studenten, die diesen Kurs absolvieren, beherrschen das Vokabular, die Notation, Konzepte und Regeln der Algebra, die alle Datenwissenschaftler kennen sollten, bevor sie zu fortgeschrittenerem Material übergehen.
Die Themen umfassen: ~ Mengenlehre, einschließlich Venn-Diagramme ~ Eigenschaften des reellen Zahlenstrahls ~ Intervallnotation und Algebra mit Ungleichungen ~ Anwendungen für Addition und Sigmanotation ~ Mathematik in der (x,y)-Ebene, Steigungs- und Abstandsformeln ~ Graphen und beschreiben Funktionen und ihre Inversen in der xy-Ebene, ~ Das Konzept der momentanen Änderungsrate und Linien, die eine Kurve berühren, ~ Exponenten, Logarithmen und die natürliche logarithmische Funktion.
~ Wahrscheinlichkeitstheorie, einschließlich Satz von Bayes.
Während dieser Kurs als allgemeine Einführung in die für Data Science erforderlichen mathematischen Fähigkeiten gedacht ist, kann er als Voraussetzung für Studierende angesehen werden, die sich für den Kurs "Mastering Data Analysis in Excel" interessieren, der Teil der Spezialisierung in Data Science from Excel to ist MySQL.
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Studenten, die mathematische Fähigkeiten in Data Science beherrschen, werden mit den fortgeschritteneren mathematischen Konzepten, die in „Mastering Data Analysis in Excel“ vorgestellt werden, umfassend auf den Erfolg vorbereitet.
Viel Glück und wir hoffen, dass Ihnen der Kurs gefällt!
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Dieses kurze Modul enthält einen Überblick über die Studienstruktur, den Arbeitsprozess und Informationen zu Kurszertifikaten, Quizfragen, Videovorträgen und anderen wichtigen Kursdetails. Lesen Sie es sofort und greifen Sie bei Bedarf darauf zurück
Dieses Modul baut Vokabular für die graphische Darstellung von Funktionen in der Ebene auf. In der ersten Lektion „Descartes war wirklich schlau“ lernen Sie die kartesische Ebene kennen, messen auf ihr die Entfernung und finden die Gleichungen der Geraden. Die zweite Lektion führt in die Idee einer Funktion als Eingabe-Ausgabe-Maschine ein, zeigt Ihnen, wie Sie Funktionen auf der Koordinatenebene grafisch darstellen, und wiederholt wichtige Vokabeln.
Dieses Modul beginnt mit einer sehr sanften Einführung in das Konzept der Ableitungsrechnung. Die erste Lektion, „Hier geht es um das abgeleitete Zeug“, gibt Ihnen grundlegende Definitionen, arbeitet einige Beispiele durch und zeigt Ihnen, wie Sie diese Konzepte auf ein reales Optimierungsproblem anwenden können. Dann gehen wir zu Exponenten und Logarithmen über und erklären die Regeln und Notationen für diese mathematischen Werkzeuge. Schließlich erfahren wir etwas über die Änderungsrate des kontinuierlichen Wachstums und die spezielle Konstante, die als „e“ bekannt ist und dieses Konzept in einer einzigen Zahl von etwa 3 erfasst.
Dieses Modul führt in das Vokabular und die Notation der Wahrscheinlichkeitstheorie ein: Mathematik zur Untersuchung von Ergebnissen, die ungewiss sind, aber vorhersagbare Eintrittsraten haben. Wir beginnen mit den grundlegenden Definitionen und Wahrscheinlichkeitsregeln, einschließlich der Wahrscheinlichkeit, dass zwei oder mehr Ereignisse eintreten, der Additionsregel und der Produktregel, und fahren dann mit dem Satz von Bayes und seiner Verwendung in praktischen Problemen fort.
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Executive in Residence und Direktor, Zentrum für quantitative Modellierung
meine person_add 860.224 Studierende
mein Computer8 Kurse
Die Duke University hat etwa 13,000 Studenten und Doktoranden und eine erstklassige Fakultät, die dazu beiträgt, die Grenzen des Wissens zu erweitern. Die Universität engagiert sich stark für die Anwendung von Wissen im Dienste der Gesellschaft, sowohl in der Nähe ihres Campus in North Carolina als auch auf der ganzen Welt.
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