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数值分析在线课程

掌握计算解决数学问题的数值分析方法。了解近似、积分和微分方程的算法。

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    U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    您将获得的技能: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

    攻读学位

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师数值方法

    您将获得的技能: 微积分, Algorithm, 数值分析, 绘图(图形), 模拟, 应用数学, 编程原则, 计算思维, Matlab, 科学可视化, 积分微积分, 模拟和模拟软件, 工程分析, 估算, 线性代数, 数学建模, 微分方程, 脚本, 数学软件, 工程计算

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    397 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师数学

    您将获得的技能: 微积分, 数值分析, 应用数学, Matlab, 工程分析, 有限元方法, 积分微积分, 代数, 工程学, 数学建模, 估算, 线性代数, 几何学, 模拟和模拟软件, 高等数学, 数学软件, 工程计算, 计算思维, 机械工程, 微分方程

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    7599 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Colorado Boulder

    数据科学的积分微积分和数值分析

    您将获得的技能: 应用数学, 微积分, 数据科学, 数值分析, 积分微积分, 线性代数, 数学理论与分析, 衍生产品

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    101 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    物理问题的有限元方法

    您将获得的技能: 面向对象编程(OOP), 数值分析, 有限元方法, C++(编程语言), 工程分析, 高等数学, 数学建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    558 条评论

    中级 · 课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: 应用数学, 数据科学, 数据操作, 机器学习, NumPy, 降维, 线性代数, Python 程序设计, 数据转换, 数学建模, Machine Learning 方法

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    2148 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    L

    Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)

    计算机、波浪、模拟:使用 Python 的数值方法实用入门

    您将获得的技能: 应用数学, 模拟, 机械, 工程分析, 有限元方法, Python 程序设计, 线性代数, 微分方程, 数值分析, 数学建模, 振动, Jupyter

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    387 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Macquarie University

    Statistics and Data Analysis with Excel

    您将获得的技能: Pivot Tables And Charts, Data Visualization, Statistical Inference, Data Visualization Software, Data-Driven Decision-Making, Microsoft Excel, Correlation Analysis, Forecasting, Regression Analysis, Excel Formulas, Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Descriptive Statistics, Data Analysis, Business Analytics, Probability & Statistics, Box Plots, Statistical Modeling, Statistical Visualization, Data Presentation

    5
    评分, 5 星,最高 5 星
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    25 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Mathematics for Engineering

    您将获得的技能: Engineering Calculations, Data Analysis, Trigonometry, Engineering Analysis, Probability & Statistics, Computational Logic, Statistical Analysis, Linear Algebra, Logical Reasoning, Deductive Reasoning, Calculus, Analytics, Bayesian Statistics, Statistical Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Differential Equations, Statistical Inference, Theoretical Computer Science, Programming Principles, Descriptive Analytics

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    160 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 微积分, 贝叶斯统计, A/B 测试, 数值分析, 应用数学, 抽样(统计), 机器学习, 统计假设检验, NumPy, 线性代数, 概率, 概率分布, 降维, 概率与统计, 统计推理, 数据转换, 统计分析, 描述性统计, 数学建模, Machine Learning 方法

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Pennsylvania

    金融与分析师定量建模

    您将获得的技能: 财务分析, 回归分析, 统计建模, 微软Excel, 电子表格软件, 财务敏锐性, 商业数学, 风险分析, 企业财务, 现金流量, 谷歌工作表, 财务报告, 投资回报, 业务建模, 金融报表, 资本预算编制, 金融建模, 数学建模, 财务数据, 收益表

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
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    U

    University of Pittsburgh

    Statistics and Calculus Methods for Data Analysis

    您将获得的技能: Statistical Analysis, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Statistics, Integral Calculus, Probability & Statistics, Data Science, Probability Distribution, Calculus, Mathematics and Mathematical Modeling, Mathematical Theory & Analysis, Applied Mathematics, Derivatives, Mathematical Modeling, Machine Learning, Algorithms

    攻读学位

    初级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 numerical analysis 课程

  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • 工程师数值方法: The Hong Kong University of Science and Technology
  • 工程师数学: The Hong Kong University of Science and Technology
  • 数据科学的积分微积分和数值分析: University of Colorado Boulder
  • 物理问题的有限元方法: University of Michigan
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • 计算机、波浪、模拟:使用 Python 的数值方法实用入门: Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)
  • Statistics and Data Analysis with Excel: Macquarie University
  • Mathematics for Engineering: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI

您可以在 Algorithms 中学到的技能

图形 (22)
数学优化 (21)
计算机程序 (20)
数据数据结构 (19)
解决问题 (19)
代数 (12)
计算机视觉 (10)
离散数学 (10)
图论 (10)
图像处理 (10)
线性代数 (10)
强化学习 (10)

关于 Numerical Analysis 的常见问题

数值分析是数学的一个分支,主要研究开发使用数值近似法解决数学问题的算法和方法。 它涉及研究数值技术的准确性、稳定性和效率,以解决过于复杂或耗时的分析问题。 数值分析在工程学、物理学、计算机科学和金融学等多个领域发挥着至关重要的作用,在这些领域中,精确高效的数值解法至关重要。 ‎

要精通数值分析,您需要学习以下技能:

  1. 数学微积分、线性代数和微分方程等数学概念的坚实基础对于理解数值分析的基本原理至关重要。

  2. 编程:熟练掌握 Python、MATLAB 或 R 等编程语言对于实施数值算法和解决复杂问题至关重要。 您还应该熟悉数据结构、循环、条件和函数。

  3. 统计学了解统计概念有助于准确分析和解释数字数据。 概率论、假设检验和回归分析等概念对各种数值分析技术非常有用。

  4. 数值方法:必须熟悉各种数值算法,如寻根法、插值法、数值积分和线性系统求解。 您还应该知道如何有效地应用这些方法来解决实际问题。

  5. 优化:优化技术知识,包括线性和非线性编程、梯度下降和约束优化,将使你能够在数值分析场景中优化函数并找到最优解。

  6. 数据可视化:能够通过图形、图表和绘图直观地表示数字数据,对于获得洞察力和有效沟通结果至关重要。 熟悉数据可视化工具和技术,如 matplotlib 或 ggplot。

  7. 解决问题和批判性思维:数值分析经常会遇到复杂的问题,需要分析思考和解决问题的技能。 培养批判性思维能力,将问题分解成更小的组成部分,并有条不紊地解决问题。

请记住,学习数值分析是一个持续的过程,跟上该领域的最新进展非常重要。 利用在线课程、书籍、互动教程和练习题来提高你的技能,并跟上这一领域不断发展的技术。 ‎

掌握了数值分析技能,您就可以在学术和专业领域寻求各种工作机会。 可能的职业发展方向包括

  1. 数据分析师:各行各业的雇主都需要能够分析和解读复杂数字数据的专业人员,以推动做出明智的业务决策。

  2. 定量分析员:银行、投资公司和对冲基金经常聘用精通数值分析的人员来开发定量模型和策略,以进行财务预测和风险管理。

  3. 统计学家统计学家利用数值分析技术设计实验、收集和分析数据,并在医疗保健、市场营销、社会科学等领域提出预测和建议。

  4. 精算师精算师使用包括数值分析在内的数学模型来评估和管理保险公司的财务风险,确保保险公司制定准确的保费和准备金。

  5. 研究科学家:政府机构、研究机构和私营公司都会聘用具备数值分析技能的研究科学家,在物理、生物、工程等不同领域开展数学和统计研究。

  6. 软件开发人员:数值分析专业知识对从事涉及模拟、算法或数学建模项目的软件开发人员大有裨益。

  7. 学术研究人员/教授:学术机构通常设有研究和教学职位,其中数值分析知识非常受欢迎,尤其是在数学、工程、物理和计算机科学系。

请记住,这并不是一份详尽的清单,根据您的具体兴趣和行业偏好,还有更多选择。 ‎

数值分析》最适合数学基础扎实、对解决问题有浓厚兴趣的人。 这一领域要求对微积分、线性代数和数值方法有深刻的理解。 喜欢与数字打交道、分析数据和开发算法的人,会发现学习数值分析非常有意义。 此外,从事工程学、计算机科学、金融或数据分析等领域工作的人也可以从数值分析的学习中获益匪浅,因为它为解决这些领域中遇到的复杂数学问题提供了必要的工具。 ‎

以下是一些与数值分析相关的主题,供您参考:

  1. 插值和近似技术
  2. 数值积分和微分
  3. 线性和非线性方程的求解方法
  4. 矩阵计算和线性代数技术
  5. 解决优化问题的算法
  6. 求解微分方程的数值方法
  7. 求解偏微分方程的数值方法
  8. 蒙特卡罗方法和模拟
  9. 有限元分析
  10. 解决特征值问题的计算方法

这些主题涵盖了广泛的数值分析技术和概念。 您可以通过学习在线课程、观看视频教程或阅读相关教科书来进一步了解它们。 ‎

在线数值分析课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识水平或学习新知识 数值分析是数学的一个分支,它侧重于开发使用数值近似法解决数学问题的算法和方法。 它涉及研究数值技术的准确性、稳定性和效率,以解决过于复杂或耗时的分析问题。 数值分析在工程学、物理学、计算机科学和金融学等多个领域发挥着至关重要的作用,在这些领域中,精确高效的数值解法至关重要。 技能 从顶尖大学和行业领导者提供的各种数值分析课程中选择适合不同技能水平的课程。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的数值分析课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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