Ist dieses Programm wirklich zu 100 % online? Muss ich persönlich zu einem Unterricht gehen?

Dieses Programm ist komplett online, Sie müssen also nicht persönlich in einem Klassenzimmer erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Internet oder Ihr mobiles Gerät auf Ihre Vorlesungen, Texte und Aufgaben zugreifen.

Wie sind die Rückerstattungsbedingungen?

Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-tägige Testphase, in der Sie kostenlos kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattung, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Siehe unsere vollständigen Rückerstattungsbedingungen.

Ist finanzielle Hilfe verfügbar?

Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Anmeldungsgebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.

Spezialisierung für Expressway to Data Science: Grundlegende Mathematik

Entdecken Sie neue Fähigkeiten mit 30% Rabatt auf Kurse von Branchenexperten. Jetzt sparen.

Spezialisierung für Expressway to Data Science: Grundlegende Mathematik

Lernen Sie mathematische Grundlagen für Data Science. Wiederholen Sie die wichtigsten Konzepte in Algebra, Kalkül, linearer Algebra und numerischer Analyse, die für Data Science entscheidend sind.

Dozenten: Jane Wall

13.231 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Mehr erfahren

3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.5

(341 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Monat bei 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis

Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern

3-teilige Kursreihe

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4.5

(341 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Monat bei 10 Stunden pro Woche

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Was Sie lernen werden

Berechnen Sie einfache Ableitungen.
Konvertieren Sie zwischen linearen Systemen und der Matrixnotation und verwenden Sie die Matrixalgebra, um lineare Systeme zu lösen.
Faktorisieren Sie eine einfache Matrix mit Hilfe der Singulärwert-Zerlegung (SVD).

Überblick

Data Science wächst rasant und eröffnet Karrieremöglichkeiten in einer Vielzahl von Bereichen. Diese Spezialisierung ist für Lernende gedacht, die eine Karriere in Data Science anstreben. Die Lernenden erhalten einen prägnanten Überblick über die mathematischen Grundlagen, die für die Datenwissenschaft entscheidend sind. Zu den Themen gehören Algebra, Kalkül, lineare Algebra und einige einschlägige numerische Analysen. Expressway to Data Science ist auch eine hervorragende Grundlage für Studenten, die sich auf den Master of Science in Data Science der CU Boulder vorbereiten.

Diese Spezialisierung soll die Lernenden darauf vorbereiten, den Master of Science in Data Science (MS-DS) an der CU Boulder erfolgreich zu absolvieren ( Statistical Modeling for Data Science Application).

Logo mit freundlicher Genehmigung von ThisisEngineering RAEng auf Unsplash.com

Kompetenzen, die Sie erwerben

Was ist inbegriffen?

Zertifikat zur Vorlage

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Unterrichtet in Englisch

46 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Colorado Boulder.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Algebra und Differentialrechnung für Data Science

KURS 18 Stunden4.6 (256 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Üben Sie den Umgang mit den Eigenschaften von Logarithmen und dem grafischen Verhalten von Logarithmusfunktionen.
Erkennen Sie den Unterschied zwischen einer kontinuierlichen und einer nicht-kontinuierlichen Funktion.
Festigen Sie das Verständnis dafür, was ein Derivat berechnet.
Verstehen, wie man Ableitungen verwendet, um Graphen von Funktionen zu erstellen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Derivate

Kategorie: Infinitesimalrechnung

Kategorie: Algebra

Kategorie: Grafische Darstellung

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Mathematische Theorie & Analyse

Kategorie: Numerische Analyse

Kategorie: Angewandte Mathematik

Grundlegende Lineare Algebra für Data Science

KURS 27 Stunden4.5 (176 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Lösen Sie reale Probleme mit dem grundlegenden Konzept der Matrizen und erklären Sie, wo diese Probleme auftreten könnten.
Erkennen, was eine Matrix im n-dimensionalen Raum darstellt und wie Transformationen in diesem Raum wirken
Erkennen Sie die Schlüsseleigenschaften jedes Gleichungssystems, wie Unabhängigkeit, Basis, Rang und mehr, und was sie für das Gesamtsystem bedeuten.
Demonstrieren Sie Ihr Verständnis von Projektionen in niedrigeren Dimensionen, während Sie in der Lage sind, Projektionen in höheren Dimensionen für reale Probleme durchzuführen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Lineare Algebra

Kategorie: Angewandte Mathematik

Kategorie: Datenanalyse

Kategorie: Statistische Methoden

Kategorie: Algebra

Kategorie: Numerische Analyse

Kategorie: Datenverarbeitung

Integralrechnung und Numerische Analyse für Datenwissenschaft

KURS 33 Stunden4.6 (101 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Üben Sie das Integrieren nach Teilen für komplexere Probleme.
Ermitteln Sie, wie die Halbierung funktioniert, nachdem eine erste Schätzung abgegeben wurde.
Diagonalisieren Sie eine Matrix von Hand.
Berechnen Sie die partiellen Ableitungen einer Funktion.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Integralrechnung

Kategorie: Numerische Analyse

Kategorie: Lineare Algebra

Kategorie: Derivate

Kategorie: Infinitesimalrechnung

Kategorie: Angewandte Mathematik

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Mathematische Theorie & Analyse

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Bereiten Sie sich auf einen Abschluss vor.

Wenn Sie Spezialisierung von University of Colorado Boulder absolvieren, erhalten Sie möglicherweise eine Vorschau der Themen, Materialien und Lehrkräfte für einen verwandten Studiengang. So können Sie besser einschätzen, ob das Thema oder die Universität die richtige Wahl für Sie wäre.

Dozenten

Jane Wall

University of Colorado Boulder

6 Kurse35.749 Lernende

James Bird

University of Colorado Boulder

3 Kurse15.667 Lernende

von

University of Colorado Boulder

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

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Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.

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Häufig gestellte Fragen

4 Wochen

Beginnende Algebra und grundlegende Funktionsgrafik.

Es wird empfohlen, dass Sie die Kurse dieser Specializations nacheinander belegen.

Sie werden die mathematischen Konzepte verstehen, die Sie benötigen, um den Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder erfolgreich zu absolvieren. Dieser Kurs ist speziell als Grundlage für Studenten gedacht, die entweder eine Auffrischung in Mathematik benötigen oder einen nichttechnischen Hintergrund haben, aber Kurse in Datenwissenschaft belegen möchten.

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Programmkarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich registrieren und das Programm abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können. Oder Sie können das Programm besuchen, um das Programmmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für ein Programm anmelden, das Teil einer Spezialisierung ist, sind Sie automatisch auch für die gesamte Spezialisierung angemeldet. Besuchen Sie Ihr Lerner-Dashboard, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Nein, Sie können diesen Kurs nicht kostenlos besuchen.Wenn Sie sich für das Programm registrieren, erhalten Sie Zugang zu allen Programmen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Wenn Sie die Programminhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie das Programm kostenlos besuchen. Wenn Sie sich die Gebühr nicht leisten können, ist die Beantragung finanzieller Unterstützung möglich.