数据科学数学课程
数据科学数学课程可以帮助您学习统计分析、线性代数、概率论和微积分。您可以掌握数据 Visualization、假设检验和 Regression 分析方面的技能，这些技能对于有效分析数据至关重要。许多课程都会介绍 Python、R 和 SQL 等工具，以及 NumPy 和 Pandas 等库，帮助您将这些数学概念应用到实际数据集中，增强您的解析能力。
Data Science 热门数学课程和认证
IBM
您将获得的技能: Apache Hadoop, 数据管理, 数据安全, 数据科学, 数据架构, 数据转换, 关系数据库, 大数据, 数据仓库, 数据库, Apache Spark, 查询语言, 数据整合, 摘录, 数据湖, 数据存储, 数据存储技术, 数据管道, NoSQL
Simplilearn
您将获得的技能: Matplotlib, NumPy, Data Visualization, Python Programming, Pandas (Python Package), Data Analysis, Data Visualization Software, Scripting, Analytics, Data Manipulation, Real Time Data, Data Processing, Programming Principles, Data Transformation, Data Cleansing, Data Validation
University of Michigan
您将获得的技能: Python 编程, 数据转换, 统计分析, 数据科学, 数据预处理, 数据分析, 数据清理, 数据导入/导出, 透视表和图表, NumPy, 编程原则, 数据操作, Pandas（Python 软件包）
University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 统计分析, 数据分析, 统计资料, 概率分布, 概率与统计, 统计方法, 概率
状态：AI 技能IBM
您将获得的技能: Python 编程, 数据可视化软件, IBM Cognos 分析系统, 探索性数据分析, 数据整理, 数据故事, 仪表板, 专业网络, Plotly, 数据分析, 数据操作, 交互式数据可视化, 查询语言, 数据导入/导出, Excel 公式, 网络抓取, Microsoft Excel, 生成式人工智能, 数据展示, 数据可视化
状态：AI 技能Microsoft
您将获得的技能: 商业智能, Power BI, 数据收集, 数据分析, 商业分析, 数据库设计, 数据操作, 数据存储, 数据处理, 高级分析, 查询语言, 数据仓库, 撰写报告, 数据质量, 统计报告, 时间表, 数据完整性, Microsoft 动力平台, Microsoft Excel, 数据可视化
状态：畅销University of California, Davis
您将获得的技能: 数据管理, 统计分析, 探索性数据分析, 数据故事, 数据分析, 分布式计算, 演讲, JSON, 数据库设计, Apache Spark, 性能指标, 描述性统计, 解决复杂问题, 查询语言, 同行评审, 数据管道, 数据质量, 数据建模, 数据湖, 数据可视化
IBM
您将获得的技能: Python 编程, 统计编程, 数据可视化软件, Git（版本控制系统）, 应用编程接口 (API), 开放源码技术, 开发环境, R 程序设计, 数据科学, GitHub, 云计算, 计算机编程工具, 云平台, 数据分析软件, 其他编程语言, Jupyter
Google
您将获得的技能: A/B Testing, Sampling (Statistics), Data Analysis, Statistics, Descriptive Statistics, Statistical Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Advanced Analytics, Probability Distribution, Data Science, Statistical Inference, Probability, Jupyter, Python Programming
DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, 数据科学, 数据伦理, 深度学习, 人工智能, 人工智能赋能, 人工智能产品战略, 人工神经网络
Princeton University
您将获得的技能: 计算机编程, Java 编程, Java, 算法, 面向对象编程（OOP）, 理论计算机科学, 性能测试, 数据结构
状态：实践项目您将获得的技能: Data Storytelling, Data Visualization, A/B Testing, Sampling (Statistics), Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Regression Analysis, Data Visualization Software, Data Presentation, Data Ethics, Feature Engineering, Statistical Hypothesis Testing, Statistics, Statistical Analysis, Data Science, Tableau Software, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Interviewing Skills, Python Programming
总之，以下是 10 最受欢迎的 math for data science 课程
- 数据工程概论: IBM
- Data Analytics with Python: Simplilearn
- Python 中的数据科学导论: University of Michigan
- Data Science 和 AI 的概率基础: University of Colorado Boulder
- IBM 数据分析师: IBM
- 微软 Power BI 数据分析师: Microsoft
- 学习数据科学的 SQL 基础知识: University of California, Davis
- 数据科学工具: IBM
- The Power of Statistics: Google
- 适用于所有人的人工智能课程: DeepLearning.AI
