Learn Mathematical Foundations for Data Science. Review key concepts in algebra, calculus, linear algebra, and numerical analysis that are critical for Data Science.

4.4

Sterne

102 Bewertungen

Jane Wall +1 weiterer Dozent

2.105 bereits angemeldet

von

Verbunden mit dem Abschluss Master of Science in Data Science
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Spezialisierung Expressway to Data Science: Essential MathUniversity of Colorado Boulder

Was Sie lernen werden

Compute simple derivatives.
Convert between linear systems and matrix notation and use matrix algebra to solve linear systems.
Factor a simple matrix using Singular Value Decomposition (SVD).
Practice working with logarithm properties and how logarithm functions behave graphically.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Über dieses Spezialisierung

6.974 kürzliche Aufrufe

Data Science is growing rapidly, creating opportunities for careers across a variety of fields. This specialization is designed for learners embarking on careers in Data Science. Learners are provided with a concise overview of the foundational mathematics that are critical in Data Science. Topics include algebra, calculus, linear algebra, and some pertinent numerical analysis. Expressway to Data Science is also an excellent primer for students preparing to complete CU Boulder’s Master of Science in Data Science program. This specialization is designed to prepare learners to successfully complete Statistical Modeling for Data Science Application, which is part of CU Boulder's Master of Science in Data Science (MS-DS) program. Logo courtesy of ThisisEngineering RAEng on Unsplash.com

Praktisches Lernprojekt

Learners will complete quizzes in each of the courses in order to test their understanding of the content as they progress. This specialization does not include any projects or final exams as it is meant to be a fast-paced content review to prepare learners for the higher-level maths required in Data Science. 

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Mittel“

Etwa 4 Monate bis zum Abschluss

Empfohlenes Lerntempo: 1 Stunde/Woche

Englisch

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So funktioniert die Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 3 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Algebra and Differential Calculus for Data Science

4.3

Sterne

77 Bewertungen

Are you interested in Data Science but lack the math background for it? Has math always been a tough subject that you tend to avoid? This course will teach you the most fundamental Calculus concepts that you will need for a career in Data Science without a ton of unnecessary proofs and techniques that you may never use. Consider this an expressway to Data Science with approachable methods and friendly concepts that will guide you to truly understanding the most important ideas in Differential Calculus. We will review some algebra basics, talk about what a derivative is, compute some simple derivatives and apply the basics of derivatives to graphing and maximizing functions.

Kurs2

Kurs 2

Essential Linear Algebra for Data Science

4.6

Sterne

65 Bewertungen

Are you interested in Data Science but lack the math background for it? Has math always been a tough subject that you tend to avoid? This course will teach you the most fundamental Linear Algebra that you will need for a career in Data Science without a ton of unnecessary proofs and concepts that you may never use. Consider this an expressway to Data Science with approachable methods and friendly concepts that will guide you to truly understanding the most important ideas in Linear Algebra.

Kurs3

Kurs 3

Integral Calculus and Numerical Analysis for Data Science

4.6

Sterne

39 Bewertungen

Are you interested in Data Science but lack the math background for it? Has math always been a tough subject that you tend to avoid? This course will provide an intuitive understanding of foundational integral calculus, including integration by parts, area under a curve, and integral computation. It will also cover root-finding methods, matrix decomposition, and partial derivatives.

Dozenten

Jane Wall

Faculty Director of Data Science Programs

Data Science Programs

9.619 Lernende

7 Kurse

James Bird

Instructor

Data Science & Applied Mathematics

3.982 Lernende

3 Kurse

von

University of Colorado Boulder

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieser Spezialisierung gehört zum reinen Onlineabschlusses Master of Science in Data Science von University of Colorado Boulder. Er bietet Ihnen eine Vorschau auf die Themen, Materialien und Lehrkräfte, damit Sie entscheiden können, ob der komplette Online-Studiengang das Richtige für Sie ist.

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Häufig gestellte Fragen

Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.
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.
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse in der Spezialisierung und Sie erwerben ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abschließen. Wenn Sie lediglich den Kursinhalt lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen. Wenn Sie die Gebühr nicht bezahlen können, haben Sie die Möglichkeit, finanzielle Hilfe zu beantragen.
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
4 Weeks
What background knowledge is necessary?
Beginning algebra and basic function graphing.
Do I need to take the courses in a specific order?
It is recommended that you take the courses in this specialization sequentially.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Expressway to Data Science: Essential Math cannot be taken for academic credit, however it is designed to prepare learners to successfully complete Statistical Modeling for Data Science Application, which is part of CU Boulder's Master of Science in Data Science (MS-DS) program.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
You will understand the mathematical concepts needed to successfully progress through CU Boulder's Master of Science in Data Science (MS-DS) program. This course is specifically designed to provide a foundation for students who either need a refresher in mathematics or come from a non-STEM background but want to take data science courses.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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