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数据科学课程包含数学--这是毋庸置疑的！本课程旨在向学习者传授几乎所有数据科学数学课程成功所需的基本数学知识，专为具备基本数学技能但可能未学过代数或微积分前期课程的学习者而设计。数据科学数学技能》介绍了数据科学的核心数学知识，没有额外的复杂性，逐一介绍了不熟悉的想法和数学符号。
数据科学数学技能
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
该课程共有4个模块
本 Modulation 包含四节课，详细介绍了课程结构并积累了基本数学词汇。第一课 "Data Science 数学技能介绍 "包括课程结构概述、工作流程，以及有关课程证书、测验、视频讲座和其他重要课程细节的信息。第二课 "集合及其用途 "将向您介绍集合论的基本概念，包括联合、交集和万有引力。它还给出了医学检验的实际应用。第三课 "实数的无限世界 "解释了我们在讨论实数线上的区间时所使用的符号。Modulation 以第四课 "锯齿状的 S 符号 "结束，在这一课中，您将学习如何紧凑地表达一长串加法，并利用这一技能定义均值和方差等统计量。
涵盖的内容
11个视频7篇阅读材料4个作业
本模块为在平面内绘制函数图形积累词汇。在第一课 "笛卡尔真的很聪明 "中，你将认识笛卡尔平面，测量平面内的距离，并找出直线的方程。第二课将介绍函数作为输入输出机器的概念，教你如何在笛卡尔平面上绘制函数图，并复习重要词汇。
涵盖的内容
8个视频3篇阅读材料3个作业
本模块开始以非常温和的方式介绍微积分的导数概念。 第一课 "这是关于导数的东西 "将给出基本定义，举几个例子，并告诉你如何将这些概念应用于现实世界中的优化问题。然后，我们将讨论指数和对数，并解释这些数学工具的规则和符号。最后，我们将学习连续增长的变化率，以及被称为 "e "的特殊常数，它可以用一个数字（接近 2.718）来体现这一概念。
涵盖的内容
7个视频3篇阅读材料3个作业
本单元介绍概率论的词汇和符号--研究不确定但具有可预测发生率的结果的数学。 我们从概率的基本定义和规则开始，包括两个或两个以上事件同时发生的概率、和规则和积规则，然后学习贝叶斯定理及其在实际问题中的应用。
涵盖的内容
8个视频4篇阅读材料4个作业
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
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Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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BB
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已于 Nov 25, 2022审阅
Good course. The probability portion is very challenging. Dr. Eggers is a tremendous instructor, but I did not feel adequately prepared for the some of the practical application in the quizzes.
PM
4
已于 Sep 16, 2017审阅
Good refresher. Weeks 3 and 4 are much more difficult to follow than one and two. Part of this is due to the subject matter but also a change of teacher / and style makes it more difficult.
SP
4
已于 May 29, 2020审阅
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.
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