4.5
Sterne
10,927 Bewertungen

96 %

Daniel Egger +1 weiterer Dozent

348.750 bereits angemeldet

von

Data Science Math Skills

Duke University

Über diesen Kurs

207.456 kürzliche Aufrufe

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!

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Bayes' Theorem
Bayesian Probability
Probability
Probability Theory

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,46/5 (3.078 Bewertungen)

Daniel Egger

Executive in Residence and Director, Center for Quantitative Modeling

Pratt School of Engineering, Duke University

1.001.532 Lernende

8 Kurse

Paul Bendich

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

Mathematics

348.850 Lernende

2 Kurse

von

Duke University

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung96%(45,206 Bewertungen)

Woche

Woche 1

18 Minuten zum Abschließen

Welcome to Data Science Math Skills

18 Minuten zum Abschließen

1 Video (Gesamt 3 min), 2 Lektüren

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 - Basics and Vocabulary9m

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

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

Woche

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Functions and Graphs

3 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 72 min), 3 Lektüren, 3 Quiz

8 Videos

Cartesian Plane - Plotting Points7m

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

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

Woche

Woche 3

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 - Slope of a Graph at a Point10m

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

Woche

Woche 4

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

Probability Definitions and Notation7m

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

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

4.5

2441 Bewertungen

5 stars
63,79 %
4 stars
28,01 %
3 stars
5,77 %
2 stars
1,60 %
1 star
0,81 %

Top-Bewertungen von DATA SCIENCE MATH SKILLS

von SP29. 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.

von MG27. März 2018

Please include integration, algorithm analysis (big O, theta, omega), recursion and induction. Your course is helpful, thank you. If you add those things I've mentioned it would be absolute gold.

von DN17. Nov. 2019

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!

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!!

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Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
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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