Über dieses Spezialisierung

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Behind numerous standard models and constructions in Data Science there is mathematics that makes things work. It is important to understand it to be successful in Data Science. In this specialisation we will cover wide range of mathematical tools and see how they arise in Data Science. We will cover such crucial fields as Discrete Mathematics, Calculus, Linear Algebra and Probability. To make your experience more practical we accompany mathematics with examples and problems arising in Data Science and show how to solve them in Python.
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 „Anfänger“
Ca. 6 Monate zum Abschließen
Empfohlen werden 4 Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch
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Empfohlen werden 4 Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch

Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Discrete Math and Analyzing Social Graphs

4.5
Sterne
239 Bewertungen
56 Bewertungen
Kurs2

Kurs 2

Calculus and Optimization for Machine Learning

4.0
Sterne
78 Bewertungen
24 Bewertungen
Kurs3

Kurs 3

First Steps in Linear Algebra for Machine Learning

4.2
Sterne
49 Bewertungen
8 Bewertungen
Kurs4

Kurs 4

Probability Theory, Statistics and Exploratory Data Analysis

4.7
Sterne
127 Bewertungen
31 Bewertungen

von

National Research University Higher School of Economics-Logo

National Research University Higher School of Economics

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Spezialisierung ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Data Science von National Research University Higher School of Economics. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Häufig gestellte Fragen

  • Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.

  • 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.

  • 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.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

  • 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.

  • 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.

  • As prerequisites we assume precollege level math, basic programming in python (functions, loops, recursion) and common sense. Our intended audience are all people that work or plan to work in Data Science.

  • We recommend taking the courses in the order presented, as each subsequent course uses some knowledge from previous courses.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. In the case of this particular Specialization the credit will be accepted by this masters program: https://www.coursera.org/degrees/master-of-data-science-hse

  • You will be able to understand mathematics behind Data Science. This will boost your skills in Data Analysis.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..