このコースは、その高い評価と多数の評価に基づいて、Courseraのトップ100ベストコースにランク付けされました。
データサイエンスコースには数学が含まれていますが、避けてはいけません。 このコースは、ほとんどすべてのデータサイエンス数学コースで成功するために必要な基本的な数学を学生に教えるように設計されており、基本的な数学のスキルはあるが代数や微積分を学んでいない可能性のある学生のために作成されました。 Data Science Math Skillsは、なじみのないアイデアや数学記号をXNUMXつずつ導入することで、複雑さを増すことなく、データサイエンスの基礎となる基本的な数学を紹介します。 このコースを修了した学生
データサイエンスコースには数学が含まれていますが、避けてはいけません。 このコースは、ほとんどすべてのデータサイエンス数学コースで成功するために必要な基本的な数学を学生に教えるように設計されており、基本的な数学のスキルはあるが代数や微積分を学んでいない可能性のある学生のために作成されました。
Data Science Math Skillsは、なじみのないアイデアや数学記号をXNUMXつずつ導入することで、複雑さを増すことなく、データサイエンスの基礎となる基本的な数学を紹介します。
このコースを修了した学生は、より高度な資料に進む前に、すべてのデータサイエンティストが知っておくべき代数の語彙、表記法、概念、および規則を習得します。
トピックは次のとおりです。〜Venn図を含む集合論〜実数直線のプロパティ〜間隔表記と不等式の代数〜加算とシグマ表記の使用〜(x、y)平面の数学、勾配と距離の式〜グラフ化して説明関数とxy平面でのそれらの逆数、〜瞬間的な変化率と曲線に接する線の概念〜指数、対数、および自然対数関数。
〜ベイズの定理を含む確率論。
このコースは、データサイエンスに必要な数学的スキルの一般的な紹介を目的としていますが、Excelからデータサイエンスの専門分野の一部である「Excelでのデータ分析の習得」コースに関心のある学生の前提条件と見なすことができます。 MySQL。
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データサイエンスの数学のスキルを習得する学生は、「Excelでのデータ分析の習得」で提示されているより高度な数学の概念で成功するための完全な準備ができています。
幸運を祈ります。コースを楽しんでいただければ幸いです。
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この短いモジュールには、コース構造の概要、作業プロセス、およびコース証明書、クイズ、ビデオ講義、およびその他の重要なコースの詳細に関する情報が含まれています。 すぐに読んで、必要に応じて参照してください
このモジュールは、平面上の関数をグラフ化するための語彙を構築します。 最初のレッスン「デカルトは本当に賢かった」では、デカルト平面を知り、その上の距離を測定し、線の方程式を見つけることができます。 3番目のレッスンでは、入出力マシンとしての関数の概念を紹介し、座標平面上で関数をグラフ化する方法を示し、重要な語彙を確認します。
このモジュールは、微分積分の概念を非常に穏やかに紹介することから始まります。 最初のレッスン「これは派生物についてです」では、基本的な定義を示し、いくつかの例を実行し、これらの概念を実際の最適化問題に適用する方法を示します。 次に、指数と対数に移り、これらの数学ツールの規則と表記法について説明します。 最後に、継続的な成長の変化率と、この概念を3つの数値(約3)で捉える「e」と呼ばれる特別な定数について学習します。
このモジュールでは、確率論の語彙と表記法を紹介します。これは、不確実であるが発生率が予測可能な結果を研究するための数学です。 3つ以上のイベントが発生する確率、加算規則、積の法則など、確率の基本的な定義と規則から始めて、ベイズの定理とそれが実際の問題でどのように使用されるかを説明します。
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