Spécialisation La voie express vers la science des données : Mathématiques essentielles

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Spécialisation La voie express vers la science des données : Mathématiques essentielles

Name: La voie express vers la science des données : Mathématiques essentielles
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Apprenez les fondements mathématiques de la science des données. Révisez les concepts clés d'algèbre, de calcul, d'algèbre linéaire et d'analyse numérique qui sont essentiels pour la science des données.

Instructeurs : Jane Wall

10 609 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.5

(296 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 mois

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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(296 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

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Ce que vous apprendrez

Calculer des dérivées simples.
Convertir entre les systèmes linéaires et la notation matricielle et utiliser l'algèbre matricielle pour résoudre les systèmes linéaires.
Factoriser une matrice simple en utilisant la décomposition en valeurs singulières (SVD).

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Intégrales
Catégorie : Algèbre matricielle
Catégorie : Diagonalisation
Catégorie : Analyse numérique
Catégorie : Produits dérivés

Détails à connaître

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Spécialisation - 3 séries de cours

La science des données se développe rapidement, créant des opportunités de carrière à travers une variété de domaines. Cette spécialisation est conçue pour les apprenants qui se lancent dans une carrière en science des données. Les apprenants reçoivent une vue d'ensemble concise des mathématiques fondamentales qui sont essentielles à la science des données. Les sujets abordés comprennent l'algèbre, le calcul, l'algèbre linéaire et quelques analyses numériques pertinentes. Expressway to Data Science est également une excellente introduction pour les étudiants qui se préparent à suivre le programme de Master of Science in Data Science de CU Boulder.

Cette spécialisation est conçue pour préparer les apprenants à réussir la modélisation statistique pour l'application de la science des données, qui fait partie du programme de maîtrise en science des données (MS-DS) de CU Boulder.

Logo reproduit avec l'aimable autorisation de ThisisEngineering RAEng sur Unsplash.com

Projet d'apprentissage appliqué

Les apprenants rempliront des quiz dans chacun des cours afin de tester leur compréhension du contenu au fur et à mesure de leur progression. Cette spécialisation ne comprend pas de projets ou d'examens finaux, car elle se veut une révision rapide du contenu afin de préparer les apprenants aux mathématiques de niveau supérieur requises en Data Science.

Algèbre et calcul différentiel pour la science des données

COURS 18 heures4.5 (226 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Entraînez-vous à travailler sur les propriétés des logarithmes et sur le comportement graphique des fonctions logarithmiques.
Identifier la différence entre une fonction continue et une fonction non continue.
Renforcer la compréhension de ce qu'est le calcul d'une dérivée.
Comprendre comment utiliser les dérivées pour créer des graphiques de fonctions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Intégrales

Catégorie : Algèbre matricielle

Catégorie : Analyse numérique

Catégorie : Algèbre

Catégorie : Produits dérivés

L'algèbre linéaire essentielle pour la science des données

COURS 27 heures4.4 (154 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Résoudre des problèmes du monde réel en utilisant le concept fondamental des matrices et expliquer où ces problèmes peuvent survenir.
Reconnaître ce que représente une matrice dans un espace à n dimensions et comment les transformations agissent dans cet espace
Identifiez les propriétés clés de tout système d'équations, telles que l'indépendance, la base, le rang, etc., et ce qu'elles signifient pour l'ensemble du système.
Démontrez votre compréhension des projections en dimensions inférieures, tout en étant capable d'effectuer des projections en dimensions supérieures pour des problèmes concrets

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Intégrales

Catégorie : Algèbre matricielle

Catégorie : Analyse numérique

Catégorie : Produits dérivés

Catégorie : Algèbre

Calcul intégral et analyse numérique pour la science des données

COURS 33 heures4.6 (91 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Pratiquez l'intégration par parties pour des problèmes plus complexes.
Identifiez le fonctionnement de la bissection après une première estimation.
Diagonaliser une matrice à la main.
Calculer les dérivées partielles d'une fonction.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Intégrales

Catégorie : Dérivée partielle

Catégorie : recherche de racines

Catégorie : Décomposition en valeurs singulières (SVD)

Catégorie : diagonalisation de la matrice

Instructeurs

Jane Wall

University of Colorado Boulder

6 Cours29 229 apprenants

Offert par

University of Colorado Boulder

Préparer un diplôme

Le fait de suivre ce Spécialisation proposé par University of Colorado Boulder vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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.’

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Foire Aux Questions

4 semaines

Début de l'algèbre et représentation graphique des fonctions de base.

Il est recommandé de suivre les cours de cette spécialisation de manière séquentielle.

La voie rapide vers la science des données : Lesmathématiques essentielles ne peuvent pas être suivies pour obtenir des crédits universitaires, mais elles sont conçues pour préparer les apprenants à réussir la modélisation statistique pour l'application de la science des données, qui fait partie du programme de Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder.

Vous comprendrez les concepts mathématiques nécessaires pour progresser avec succès dans le programme de Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder. Ce cours est spécialement conçu pour fournir une base aux étudiants qui ont besoin d'une remise à niveau en mathématiques ou qui viennent d'un milieu non-STEM mais qui veulent suivre des cours de science des données.

Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte de cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un certificat à partager, ou vous pouvez l'auditer pour consulter les supports de cours gratuitement. Lorsque vous vous inscrivez à un cours qui fait partie d'une Specializations, vous êtes automatiquement abonné à la Specialization complète. Visitez votre tableau de bord d'apprenant pour suivre vos progrès.

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