4.5
звезд
Оценки: 10,820

Daniel Egger и еще 1 преподаватель

339 618 уже зарегистрированы

от партнера

Data Science Math Skills

Университет Дьюка

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 200 838

Data science courses contain math—no avoiding that! This course is designed to teach learners the basic math you will need in order to be successful in almost any data science math course and was created for learners who have basic math skills but may not have taken algebra or pre-calculus. Data Science Math Skills introduces the core math that data science is built upon, with no extra complexity, introducing unfamiliar ideas and math symbols one-at-a-time. 
Learners who complete this course will master the vocabulary, notation, concepts, and algebra rules that all data scientists must know before moving on to more advanced material.

Topics include:
~Set theory, including Venn diagrams
~Properties of the real number line
~Interval notation and algebra with inequalities
~Uses for summation and Sigma notation
~Math on the Cartesian (x,y) plane, slope and distance formulas
~Graphing and describing functions and their inverses on the x-y plane,
~The concept of instantaneous rate of change and tangent lines to a curve
~Exponents, logarithms, and the natural log function.
~Probability theory, including Bayes’ theorem.

While this course is intended as a general introduction to the math skills needed for data science, it can be considered a prerequisite for learners interested in the course, "Mastering Data Analysis in Excel," which is part of the Excel to MySQL Data Science Specialization.  Learners who master Data Science Math Skills will be fully prepared for success with the more advanced math concepts introduced in "Mastering Data Analysis in Excel." 

Good luck and we hope you enjoy the course!

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Начальный уровень

Прибл. 13 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Приобретаемые навыки

Bayes' Theorem
Bayesian Probability
Probability
Probability Theory

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Начальный уровень

Прибл. 13 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,46/5 (оценок: 3 047)

Daniel Egger

Executive in Residence and Director, Center for Quantitative Modeling

Pratt School of Engineering, Duke University

987 306 учащихся

8 курсов

Paul Bendich

Assistant research professor of Mathematics; Associate Director for Curricular Engagement at the Information Initiative at Duke

Mathematics

339 718 учащихся

2 курса

от партнера

Университет Дьюка

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Оценка контента96%(44,576 оценки)

Неделя

Неделя 1

18 минут на завершение

Welcome to Data Science Math Skills

18 минут на завершение

1 видео ((всего 3 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения

4 ч. на завершение

Building Blocks for Problem Solving

This module contains three lessons that are build to basic math vocabulary. The first lesson, "Sets and What They’re Good For," walks you through the basic notions of set theory, including unions, intersections, and cardinality. It also gives a real-world application to medical testing. The second lesson, "The Infinite World of Real Numbers," explains notation we use to discuss intervals on the real number line. The module concludes with the third lesson, "That Jagged S Symbol," where you will learn how to compactly express a long series of additions and use this skill to define statistical quantities like mean and variance.

4 ч. на завершение

10 видео ((всего 93 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов

10 видео

Sets - Basics and Vocabulary9мин

Sets - Medical Testing Example11мин

Sets - Venn Diagrams7мин

Numbers - The Real Number Line9мин

Numbers - Less-than and Greater-than6мин

Numbers - Algebra With Inequalities10мин

Numbers - Intervals and Interval Notation7мин

Sigma Notation - Introduction to Summation9мин

Sigma Notation - Simplification Rules7мин

Sigma Notation - Mean and Variance12мин

4 материала для самостоятельного изучения

A note about the video lectures in this lesson3мин

A note about the video lectures in this lesson10мин

Feedback10мин

4 практических упражнения

Practice quiz on Sets15мин

Practice quiz on the Number Line, including Inequalities25мин

Practice quiz on Simplification Rules and Sigma Notation20мин

Graded quiz on Sets, Number Line, Inequalities, Simplification, and Sigma Notation35мин

Неделя

Неделя 2

3 ч. на завершение

Functions and Graphs

3 ч. на завершение

8 видео ((всего 72 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

8 видео

Cartesian Plane - Plotting Points7мин

Cartesian Plane - Distance Formula10мин

Cartesian Plane - Point-Slope Formula for Lines8мин

Cartesian Plane: Slope-Intercept Formula for Lines7мин

Functions - Mapping from Sets to Sets7мин

Functions - Graphing in the Cartesian Plane11мин

Functions - Increasing and Decreasing Functions10мин

Functions - Composition and Inverse10мин

3 материала для самостоятельного изучения

A note about the video lectures in this lesson3мин

Feedback10мин

3 практических упражнения

Practice quiz on the Cartesian Plane15мин

Practice quiz on Types of Functions20мин

Graded quiz on Cartesian Plane and Types of Function40мин

Неделя

Неделя 3

3 ч. на завершение

Measuring Rates of Change

This module begins a very gentle introduction to the calculus concept of the derivative. The first lesson, "This is About the Derivative Stuff," will give basic definitions, work a few examples, and show you how to apply these concepts to the real-world problem of optimization. We then turn to exponents and logarithms, and explain the rules and notation for these math tools. Finally we learn about the rate of change of continuous growth, and the special constant known as “e” that captures this concept in a single number—near 2.718.

3 ч. на завершение

7 видео ((всего 66 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

7 видео

Tangent Lines - Slope of a Graph at a Point10мин

Tangent Lines - The Derivative Function9мин

Using Integer Exponents7мин

Simplification Rules for Algebra using Exponents11мин

How Logarithms and Exponents are Related12мин

The Change of Base Formula4мин

The Rate of Growth of Continuous Processes11мин

3 материала для самостоятельного изучения

A note about the video lectures in this lesson10мин

A note about the video lectures in this lesson3мин

Feedback10мин

3 практических упражнения

Practice quiz onTangent Lines to Functions10мин

Practice quiz on Exponents and Logarithms40мин

Graded quiz on Tangent Lines to Functions, Exponents and Logarithms45мин

Неделя

Неделя 4

3 ч. на завершение

Introduction to Probability Theory

This module introduces the vocabulary and notation of probability theory – mathematics for the study of outcomes that are uncertain but have predictable rates of occurrence.

3 ч. на завершение

8 видео ((всего 66 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов

8 видео

Probability Definitions and Notation7мин

Joint Probabilities6мин

Permutations and Combinations12мин

Using Factorial and “M choose N”6мин

The Sum Rule, Conditional Probability, and the Product Rule8мин

Bayes’ Theorem (Part 1)10мин

Bayes’ Theorem (Part 2)5мин

The Binomial Theorem and Bayes Theorem8мин

4 материала для самостоятельного изучения

A note about the video lectures in this lesson3мин

Feedback10мин

4 практических упражнения

Practice quiz on Probability Concepts25мин

Practice quiz on Problem Solving25мин

Practice quiz on Bayes Theorem and the Binomial Theorem25мин

Probability (basic and Intermediate) Graded Quiz50мин

Рецензии

4.5

Рецензии: 2416

5 stars
63,75 %
4 stars
28,08 %
3 stars
5,77 %
2 stars
1,57 %
1 star
0,81 %

Лучшие отзывы о курсе DATA SCIENCE MATH SKILLS

от партнера DN17 нояб. 2019 г.

I thought this course was a nice refresher on basic mathematical concepts and it introduced me to set theory and probability very well! I think I am better prepared for data science afterward!

от партнера PS22 июля 2017 г.

This is neat little course to revise math fundamentals. I generally find learning probability a little tricky. This course helped me a lot in better understanding Bayes Theorem. Thank you professors.

от партнера NE3 янв. 2021 г.

I want to thank my educators for this wonderful job that they are doing.i have learn so much from you guys and i want to thank you all for your kind support in this data science maths skills.

от партнера KC20 окт. 2020 г.

Weeks 1-3 were quality. Week 4 was a little sloppy in the instructional videos and less clear than in Weeks 1-3. Overall, concise refresher of various mathematical subjects useful to data science.

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.
Will I receive a transcript from Duke University for completing this course?
No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Data Science Math Skills

Data Science Math Skills

Об этом курсе

Приобретаемые навыки