Les cours de science des données contiennent des mathématiques - on ne peut pas l'éviter ! Ce cours est conçu pour enseigner aux apprenants les mathématiques de base dont vous aurez besoin pour réussir dans presque tous les cours de mathématiques en science des données. Il a été créé pour les apprenants qui ont des compétences de base en mathématiques, mais qui n'ont pas suivi de cours d'algèbre ou de pré-calcul. Data Science Math Skills présente les mathématiques de base sur lesquelles repose la science des données, sans complexité supplémentaire, en introduisant les idées et les symboles mathématiques peu familiers un par un.
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Compétences mathématiques de science des données
Instructeurs : Daniel Egger
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Inclus avec
(12,073 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Théorème de Bayes
- Catégorie : Probabilité bayésienne
- Catégorie : Probabilité
- Catégorie : Théorie des probabilités
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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce court module comprend une vue d'ensemble de la structure du cours, du processus de travail et des informations sur les certificats de cours, les quiz, les conférences vidéo et d'autres détails importants du cours. Veillez à le lire immédiatement et à vous y référer chaque fois que vous en avez besoin
Inclus
1 vidéo2 lectures
Ce module contient trois leçons qui s'appuient sur le vocabulaire mathématique de base. La première leçon, "Les ensembles et leur utilité", vous présente les notions de base de la théorie des ensembles, notamment les unions, les intersections et la cardinalité. Elle propose également une application concrète aux tests médicaux. La deuxième leçon, "Le monde infini des nombres réels", explique la notation que nous utilisons pour discuter des intervalles sur la droite des nombres réels. Le module se termine par la troisième leçon, "Ce symbole S dentelé", où vous apprendrez à exprimer de manière compacte une longue série d'additions et à utiliser cette compétence pour définir des quantités statistiques telles que la moyenne et la variance.
Inclus
10 vidéos4 lectures4 devoirs
Ce module permet d'acquérir le vocabulaire nécessaire à la représentation graphique des fonctions dans le plan. Dans la première leçon, "Descartes était vraiment intelligent", vous apprendrez à connaître le plan cartésien, à y mesurer des distances et à trouver les équations de droites. La deuxième leçon introduit l'idée qu'une fonction est une machine d'entrée-sortie, vous montre comment représenter graphiquement des fonctions dans le plan cartésien et passe en revue le vocabulaire important.
Inclus
8 vidéos3 lectures3 devoirs
Ce module est une introduction très douce au concept de calcul de la dérivée. La première leçon, "This is About the Derivative Stuff", donne les définitions de base, travaille sur quelques exemples et vous montre comment appliquer ces concepts au problème réel de l'optimisation. Nous aborderons ensuite les exposants et les logarithmes, et expliquerons les règles et la notation de ces outils mathématiques. Enfin, nous étudierons le taux de variation d'une croissance continue et la constante spéciale appelée "e" qui résume ce concept en un seul nombre - près de 2,718.
Inclus
7 vidéos3 lectures3 devoirs
Ce module présente le vocabulaire et la notation de la théorie des probabilités - les mathématiques pour l'étude des résultats qui sont incertains mais dont les taux d'occurrence sont prévisibles. Nous commençons par les définitions et les règles de base des probabilités, y compris la probabilité que deux événements ou plus se produisent tous les deux, la règle de la somme et la règle du produit, puis nous passons au théorème de Bayes et à son utilisation dans des problèmes pratiques.
Inclus
8 vidéos4 lectures4 devoirs
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Johns Hopkins University
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