Datenwissenschaftliche Kurse beinhalten Mathematik - das lässt sich nicht vermeiden! Dieser Kurs wurde entwickelt, um Lernenden die grundlegenden mathematischen Kenntnisse zu vermitteln, die Sie benötigen, um in fast jedem Mathekurs für Datenwissenschaftler erfolgreich zu sein. Er wurde für Lernende entwickelt, die über grundlegende mathematische Kenntnisse verfügen, aber vielleicht keine Algebra oder Vorkalkulation belegt haben. Data Science Math Skills führt Sie in die mathematischen Grundkenntnisse ein, auf denen die Datenwissenschaft aufbaut, und zwar ohne zusätzliche Komplexität, indem unbekannte Ideen und mathematische Symbole Schritt für Schritt eingeführt werden.
![Duke University](https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://coursera-university-assets.s3.amazonaws.com/6d/3cb3e06c357d40ef60000fb3d12d72/dukesquare_blue.png?auto=format%2Ccompress&dpr=1&w=28&h=28)
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Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung
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Dozenten: Daniel Egger
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Problemlösung
- Kategorie: Kritisches Denken
- Kategorie: Lineare Algebra
Wichtige Details
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14 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dieses kurze Modul enthält einen Überblick über die Struktur des Kurses, den Arbeitsablauf und Informationen über Kurszertifikate, Quiz, Videovorträge und andere wichtige Kursdetails. Lesen Sie es am besten gleich und greifen Sie bei Bedarf darauf zurück
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren
Dieses Modul enthält drei Lektionen, die auf grundlegendem mathematischem Vokabular aufbauen. In der ersten Lektion, "Mengen und wozu sie gut sind", lernen Sie die grundlegenden Begriffe der Mengenlehre kennen, darunter Vereinigungen, Schnittmengen und Kardinalität. Sie enthält auch eine praktische Anwendung auf medizinische Tests. Die zweite Lektion, "Die unendliche Welt der reellen Zahlen", erklärt die Notation, die wir verwenden, um Intervalle auf der reellen Zahlengeraden zu diskutieren. Das Modul schließt mit der dritten Lektion "Das gezackte S-Symbol", in der Sie lernen, wie Sie eine lange Reihe von Additionen kompakt ausdrücken und diese Fähigkeit nutzen, um statistische Größen wie Mittelwert und Varianz zu definieren.
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10 Videos4 Lektüren4 Aufgaben
Dieses Modul baut den Wortschatz für die grafische Darstellung von Funktionen in der Ebene auf. In der ersten Lektion "Descartes war wirklich schlau" lernen Sie die kartesische Ebene kennen, messen Entfernungen in ihr und finden die Gleichungen von Linien. In der zweiten Lektion wird die Idee einer Funktion als Input-Output-Maschine eingeführt, Sie lernen, wie Sie Funktionen in der kartesischen Ebene grafisch darstellen können, und Sie lernen wichtiges Vokabular kennen.
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8 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
Dieses Modul beginnt mit einer sehr sanften Einführung in das Kalkülkonzept der Ableitung. In der ersten Lektion, "Hier geht es um die Ableitung", werden grundlegende Definitionen gegeben, einige Beispiele bearbeitet und gezeigt, wie Sie diese Konzepte auf das reale Problem der Optimierung anwenden können. Dann wenden wir uns Exponenten und Logarithmen zu und erklären die Regeln und die Notation für diese mathematischen Werkzeuge. Schließlich lernen wir etwas über die Änderungsrate eines kontinuierlichen Wachstums und die spezielle Konstante "e", die dieses Konzept in einer einzigen Zahl - nämlich 2,718 - zusammenfasst.
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7 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
Dieses Modul führt in das Vokabular und die Notation der Wahrscheinlichkeitstheorie ein - Mathematik für die Untersuchung von Ergebnissen, die unsicher sind, aber vorhersehbare Eintrittsraten haben. Wir beginnen mit den grundlegenden Definitionen und Regeln der Wahrscheinlichkeit, einschließlich der Wahrscheinlichkeit des gleichzeitigen Eintretens von zwei oder mehr Ereignissen, der Summenregel und der Produktregel, und fahren dann mit dem Satz von Bayes fort und wie er in praktischen Problemen verwendet wird.
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8 Videos4 Lektüren4 Aufgaben
Dozenten
![Daniel Egger](https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://coursera-instructor-photos.s3.amazonaws.com/d2/8dd470500f11e5a78fd13a80a4d3b4/Egger_Daniel_web.jpg?auto=format%2Ccompress&dpr=1&w=75&h=75&fit=crop)
![Paul Bendich](https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://coursera-instructor-photos.s3.amazonaws.com/3a/75fb50c7fe11e6b9d337f014bdec7e/Paulpic.jpg?auto=format%2Ccompress&dpr=1&w=75&h=75&fit=crop)
Empfohlen, wenn Sie sich für Mathematik und Logik interessieren
University of Colorado Boulder
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Bewertungen von Lernenden
12.416 Bewertungen
- 5 stars
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Geprüft am 26. Nov. 2022
Good course. The probability portion is very challenging. Dr. Eggers is a tremendous instructor, but I did not feel adequately prepared for the some of the practical application in the quizzes.
Geprüft am 30. Mai 2020
Great refresher and primer. The section on Probability and Bayes Theory needs a lot more support material (video and notes) as it can get tricky and abstract, especially when doing the quizzes.
Geprüft am 17. Sep. 2017
Good refresher. Weeks 3 and 4 are much more difficult to follow than one and two. Part of this is due to the subject matter but also a change of teacher / and style makes it more difficult.
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Häufig gestellte Fragen
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