University of Colorado Boulder
Spezialisierung Expressway to Data Science: Grundlegende Mathematik

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University of Colorado Boulder

Spezialisierung Expressway to Data Science: Grundlegende Mathematik

Lernen Sie mathematische Grundlagen für Data Science. Wiederholen Sie die wichtigsten Konzepte in Algebra, Kalkül, linearer Algebra und numerischer Analyse, die für Data Science entscheidend sind.

Unterrichtet auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Jane Wall
James Bird

Dozenten: Jane Wall

10.033 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Spezialisierung – 3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.5

(288 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Bereiten Sie sich auf einen Abschluss vor.

Was Sie lernen werden

  • Berechnen Sie einfache Ableitungen.

  • Konvertieren Sie zwischen linearen Systemen und der Matrixnotation und verwenden Sie die Matrixalgebra, um lineare Systeme zu lösen.

  • Faktorisieren Sie eine einfache Matrix mit Hilfe der Singulärwert-Zerlegung (SVD).

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Integrale
  • Kategorie: Matrix-Algebra
  • Kategorie: Diagonalisierung
  • Kategorie: Numerische Analyse
  • Kategorie: Derivate

Wichtige Details

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Spezialisierung – 3-teilige Kursreihe

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Colorado Boulder.
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Algebra und Differentialrechnung für Data Science

KURS 18 Stunden4.5 (218 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Üben Sie den Umgang mit den Eigenschaften von Logarithmen und dem grafischen Verhalten von Logarithmusfunktionen.

  • Erkennen Sie den Unterschied zwischen einer kontinuierlichen und einer nicht-kontinuierlichen Funktion.

  • Festigen Sie das Verständnis dafür, was ein Derivat berechnet.

  • Verstehen, wie man Ableitungen verwendet, um Graphen von Funktionen zu erstellen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Integrale
Kategorie: Matrix-Algebra
Kategorie: Numerische Analyse
Kategorie: Algebra
Kategorie: Derivate

Grundlegende Lineare Algebra für Data Science

KURS 27 Stunden4.4 (151 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Lösen Sie reale Probleme mit dem grundlegenden Konzept der Matrizen und erklären Sie, wo diese Probleme auftreten könnten.

  • Erkennen, was eine Matrix im n-dimensionalen Raum darstellt und wie Transformationen in diesem Raum wirken

  • Erkennen Sie die Schlüsseleigenschaften jedes Gleichungssystems, wie Unabhängigkeit, Basis, Rang und mehr, und was sie für das Gesamtsystem bedeuten.

  • Demonstrieren Sie Ihr Verständnis von Projektionen in niedrigeren Dimensionen, während Sie in der Lage sind, Projektionen in höheren Dimensionen für reale Probleme durchzuführen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Integrale
Kategorie: Matrix-Algebra
Kategorie: Numerische Analyse
Kategorie: Derivate
Kategorie: Algebra

Was Sie lernen werden

  • Üben Sie das Integrieren nach Teilen für komplexere Probleme.

  • Ermitteln Sie, wie die Halbierung funktioniert, nachdem eine erste Schätzung abgegeben wurde.

  • Diagonalisieren Sie eine Matrix von Hand.

  • Berechnen Sie die partiellen Ableitungen einer Funktion.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Integrale
Kategorie: Partielle Ableitung
Kategorie: wurzelfindung
Kategorie: Singulärwert-Zerlegung (SVD)
Kategorie: matrix-Diagonalisierung

Dozenten

Jane Wall
University of Colorado Boulder
6 Kurse27.688 Lernende

von

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Wenn Sie Spezialisierung von University of Colorado Boulder absolvieren, erhalten Sie möglicherweise eine Vorschau der Themen, Materialien und Lehrkräfte für einen verwandten Studiengang. So können Sie besser einschätzen, ob das Thema oder die Universität die richtige Wahl für Sie wäre.

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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen