Duke University
Compétences mathématiques de science des données

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Compétences mathématiques de science des données

Daniel Egger
Paul Bendich

Instructeurs : Daniel Egger

475 990 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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4.5

(12,073 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
Planning flexible
Env. 13 heures
Apprenez à votre propre rythme
96%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Théorème de Bayes
  • Catégorie : Probabilité bayésienne
  • Catégorie : Probabilité
  • Catégorie : Théorie des probabilités

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14 devoirs

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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

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.5 (3,459 évaluations)
Daniel Egger
Duke University
8 Cours1 171 780 apprenants
Paul Bendich
Duke University
2 Cours476 090 apprenants

Offert par

Duke University

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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BB
4

Révisé le 25 nov. 2022

VS
5

Révisé le 22 sept. 2020

SP
4

Révisé le 29 mai 2020

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