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.

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Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung


Dozenten: Daniel Egger
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Bei enthalten
(12,962 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Geometrie
- Kategorie: Bayessche Statistik
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Arithmetik
- Kategorie: Algebra
- Kategorie: Grafische Darstellung
- Kategorie: Derivate
- Kategorie: Plot (Grafiken)
- Kategorie: Allgemeine Mathematik
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Infinitesimalrechnung
Wichtige Details

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14 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieses Modul enthält vier Lektionen, die Details zur Kursstruktur und zum Aufbau des mathematischen Grundwortschatzes vermitteln. Die erste Lektion, "Einführung in die mathematischen Fähigkeiten in der Datenwissenschaft", enthält einen Überblick über die Kursstruktur, den Arbeitsprozess und Informationen über Kurszertifikate, Quizfragen, Videovorlesungen und andere wichtige Kursdetails. Die zweite Lektion, "Mengen und wofür sie gut sind", führt Sie durch die grundlegenden Begriffe der Mengenlehre, einschließlich Vereinigungen, Überschneidungen und Kardinalität. Außerdem wird eine praktische Anwendung auf medizinische Tests vorgestellt. In der dritten Lektion, "Die unendliche Welt der reellen Zahlen", wird die Notation erklärt, die wir verwenden, um Intervalle auf der reellen Zahlenreihe zu diskutieren. Das Modul schließt mit der vierten Lektion "Das gezackte S-Symbol", in der Sie lernen, wie Sie eine lange Reihe von Additionen kompakt ausdrücken und diese Fähigkeit nutzen können, um statistische Größen wie Mittelwert und Varianz zu definieren.
Das ist alles enthalten
11 Videos7 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.
Das ist alles enthalten
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.
Das ist alles enthalten
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.
Das ist alles enthalten
8 Videos4 Lektüren4 Aufgaben
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Bewertungen von Lernenden
12.962 Bewertungen
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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 21. Okt. 2020
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.
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.

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