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.
Data Science Math Skills
Duke UniversityÜber diesen Kurs
822,213 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
41%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
34%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Anfänger“
Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
Bayes' TheoremBayesian ProbabilityProbabilityProbability Theory
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Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Englisch
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von
Duke University
Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
18 Minuten zum Abschließen
Welcome to Data Science Math Skills
This short module includes an overview of the course's structure, working process, and information about course certificates, quizzes, video lectures, and other important course details. Make sure to read it right away and refer back to it whenever needed
18 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 3 min), 2 Lektüren
1 Video
2 Lektüren
Course Information5m
Weekly feedback surveys10m
4 Stunden zum Abschließen
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 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 93 min), 4 Lektüren, 4 Quiz
10 Videos
Sets - Medical Testing Example11m
Sets - Venn Diagrams7m
Numbers - The Real Number Line9m
Numbers - Less-than and Greater-than6m
Numbers - Algebra With Inequalities10m
Numbers - Intervals and Interval Notation7m
Sigma Notation - Introduction to Summation9m
Sigma Notation - Simplification Rules7m
Sigma Notation - Mean and Variance12m
4 Lektüren
A note about the video lectures in this lesson3m
A note about the video lectures in this lesson10m
A note about the video lectures in this lesson10m
Feedback10m
4 praktische Übungen
Practice quiz on Sets15m
Practice quiz on the Number Line, including Inequalities25m
Practice quiz on Simplification Rules and Sigma Notation20m
Graded quiz on Sets, Number Line, Inequalities, Simplification, and Sigma Notation35m
3 Stunden zum Abschließen
Functions and Graphs
This module builds vocabulary for graphing functions in the plane. In the first lesson, "Descartes Was Really Smart," you will get to know the Cartesian Plane, measure distance in it, and find the equations of lines. The second lesson introduces the idea of a function as an input-output machine, shows you how to graph functions in the Cartesian Plane, and goes over important vocabulary.
3 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 72 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
8 Videos
Cartesian Plane - Distance Formula10m
Cartesian Plane - Point-Slope Formula for Lines8m
Cartesian Plane: Slope-Intercept Formula for Lines7m
Functions - Mapping from Sets to Sets7m
Functions - Graphing in the Cartesian Plane11m
Functions - Increasing and Decreasing Functions10m
Functions - Composition and Inverse10m
3 Lektüren
A note about the video lectures in this lesson3m
A note about the video lectures in this lesson3m
Feedback10m
3 praktische Übungen
Practice quiz on the Cartesian Plane15m
Practice quiz on Types of Functions20m
Graded quiz on Cartesian Plane and Types of Function40m
3 Stunden zum Abschließen
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 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 66 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
Tangent Lines - The Derivative Function9m
Using Integer Exponents7m
Simplification Rules for Algebra using Exponents11m
How Logarithms and Exponents are Related12m
The Change of Base Formula4m
The Rate of Growth of Continuous Processes11m
3 Lektüren
A note about the video lectures in this lesson10m
A note about the video lectures in this lesson3m
Feedback10m
3 praktische Übungen
Practice quiz onTangent Lines to Functions10m
Practice quiz on Exponents and Logarithms40m
Graded quiz on Tangent Lines to Functions, Exponents and Logarithms45m
3 Stunden zum Abschließen
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 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 66 min), 4 Lektüren, 4 Quiz
8 Videos
Joint Probabilities6m
Permutations and Combinations12m
Using Factorial and “M choose N”6m
The Sum Rule, Conditional Probability, and the Product Rule8m
Bayes’ Theorem (Part 1)10m
Bayes’ Theorem (Part 2)5m
The Binomial Theorem and Bayes Theorem8m
4 Lektüren
A note about the video lectures in this lesson3m
A note about the video lectures in this lesson3m
A note about the video lectures in this lesson3m
Feedback10m
4 praktische Übungen
Practice quiz on Probability Concepts25m
Practice quiz on Problem Solving25m
Practice quiz on Bayes Theorem and the Binomial Theorem25m
Probability (basic and Intermediate) Graded Quiz50m
Bewertungen
Top-Bewertungen von DATA SCIENCE MATH SKILLS
von RS5. Mai 2020
This was mostly review for me though probability especially Beyes Theorem derivation was new. The instructors provided clear often refreshing ways to look at material. Thank you for a great class!!
von VC16. Mai 2020
Effective way to refresh and add the Data Science math skills! Thanks a lot! At the time of the study some of the quizzes content were not rendering correctly on mobile devices (both iPad and Android)
von AS11. Jan. 2019
Effective way to refresh and add the Data Science math skills! Thanks a lot! At the time of the study some of the quizzes content were not rendering correctly on mobile devices (both iPad and Android)
von PS22. Juli 2017
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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Wie erfolgen Rückerstattungen?
Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. Mehr erfahren.
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.
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