离散数学课程可以帮助您学习逻辑、集合论、组合学和图论。您可以培养解决问题、算法设计和数学推理方面的技能,这些技能在计算机科学和密码学中非常有价值。许多课程都会介绍 MATLAB 或 Python 等工具,用于实现算法和数学概念的 Visualization,让您了解这些技能如何应用于数据分析和网络设计等领域。

Universidad de los Andes
您将获得的技能: Mathematics Education, Arithmetic, Geometry, Systems Of Measurement, Applied Mathematics
初级 · 课程 · 1-3 个月

École Polytechnique
您将获得的技能: 物理学, 应用数学, 实验室研究, 工程学, 密码学, 实验, 新兴技术, 电磁学
混合 · 课程 · 1-3 个月

Imperial College London
您将获得的技能: 数据整理, 描述性统计, 公共卫生, 概率与统计, 模型评估, 统计分析, 统计方法, 逻辑回归, R 语言程序设计(中文版), 生物统计学, 探索性数据分析, 时间序列分析和预测, R(软件), 回归分析
中级 · 课程 · 1-4 周

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 定量研究, 抽样(统计), 公共卫生, 统计推理, 统计假设检验, 生物统计学, 科学方法
初级 · 课程 · 1-3 个月

Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)
您将获得的技能: Python 程序设计, 工程计算, 机械, 应用数学, 分布式计算, 工程分析, 微分方程, 模拟, Jupyter, 数值分析, 数学建模, 有限元方法, 振动
中级 · 课程 · 1-3 个月

Rice University
您将获得的技能: 物理学, 工程计算, 扭矩(物理学), 物理科学, 应用数学, 解决问题, 工程分析, 代数, 几何学, 机械, 三角法, 机械工程, 微积分, 数学建模
中级 · 专项课程 · 1-3 个月

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 数据科学, 异常检测, 分类算法, 模型评估, 数据建模, 监督学习, Machine Learning 方法, 大数据, 分析技能, 数据清理, 数据管道, 数据整合, 数据仓库, 机器学习算法, 决策树学习, 数据挖掘, 数据预处理, 探索性数据分析, 数据分析, 无监督学习
攻读学位
中级 · 专项课程 · 1-3 个月

UNSW Sydney (The University of New South Wales)
您将获得的技能: 卷积神经网络, 概率与统计, 分类算法, 监督学习, Machine Learning 方法, 计算机视觉, 功能工程, 无监督学习, 人工神经网络, 深度学习, 图像分析, 地理空间信息与技术, 降维, 空间分析, 机器学习
中级 · 课程 · 3-6 个月

Imperial College London
您将获得的技能: 公共卫生, 传染病, 流行病学, 微分方程, R 语言程序设计(中文版), 数学建模
中级 · 课程 · 1-4 周

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 可扩展性, 脚本, 命令行界面, 编程原则, 分布式计算, 计算机结构, 操作系统, 性能调整, Bash(脚本语言), 大数据, Linux, 文件系统
攻读学位
初级 · 课程 · 1-4 周

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 机械, 应用数学, 验证和确认, 工程分析, 数值分析, 微分方程, 线性代数, Algorithm, 三角法, 全球定位系统, 高等数学, 数学建模
高级设置 · 课程 · 1-4 周

Arizona State University
您将获得的技能: 描述性统计, 概率与统计, 统计方法, 模型评估, 数据转换, 抽样(统计), 统计分析, 统计建模, 概率分布, 研究设计, 实验, 数据分析, 设计策略, Variance 分析, 统计假设检验, 数据分析软件, 样本量的确定, 分析, 数学建模, 回归分析
初级 · 专项课程 · 3-6 个月