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数学课程

数学课程可以帮助您学习代数、微积分、统计学和离散数学。您可以培养解决问题、逻辑推理和数据分析方面的技能,从而为解读复杂信息提供支持。许多课程会介绍图形计算器、统计软件和 Python 等编程语言等工具,展示这些技能在金融、工程和数据科学等领域的应用。


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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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    D

    Deep Teaching Solutions

    Making Math Click: Understand Math Without Fear

    您将获得的技能: Differentiated Instruction, Willingness To Learn, Persistence, Learning Theory, Critical Thinking and Problem Solving

    4.8
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    T

    The University of Sydney

    微积分入门

    您将获得的技能: 估算, 算术, 积分微积分, 几何学, 代数, 工程计算, 数学建模, 三角法, 制图, 高等数学, 衍生产品, 微积分

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    通往数据科学的高速公路:基本数学

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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    473 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    数据科学数学技能

    您将获得的技能: 算术, 代数, 数据科学, 贝叶斯统计, 普通数学, 制图, 概率, 微积分

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    Foundational Mathematics for AI

    您将获得的技能: Descriptive Statistics, Linear Algebra, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Artificial Intelligence, Probability, Regression Analysis, Calculus, Statistical Analysis, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Probability Distribution, Mathematical Modeling, Statistical Modeling, Machine Learning Algorithms, Dimensionality Reduction

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    How to Use Lookup Reference Math and Text Functions in Excel

    您将获得的技能: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Data Analysis Expressions (DAX), Microsoft 365, Data Validation

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: 描述性统计, 统计建模, 概率与统计, 统计推理, 统计分析, 探索性数据分析, A/B 测试, 概率分布, 贝叶斯统计, 抽样(统计), 统计机器学习, 数据科学, 统计可视化, 统计假设检验, 概率

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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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: Python 程序设计, 数据预处理, 降维, 线性代数, 代数, 机器学习, 数学建模, 应用数学, 数据操作, 高等数学, Machine Learning 方法, NumPy

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    通过数据和建模进行微积分预习

    您将获得的技能: 数据分析, 分析技能, 几何学, 相关性分析, 回归分析, 代数, R(软件), 应用数学, 测量系统, 普通数学, 三角法, 制图, 数学建模, 统计, 微积分

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: Python 程序设计, 线性代数, 机器学习算法, Jupyter, 应用数学, NumPy, Algorithm

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学微积分

    您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习算法, 深度学习, 机器学习, 微积分, 应用数学, 可视化(计算机制图), 人工神经网络, 数值分析, 衍生产品

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 math 课程

  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • Making Math Click: Understand Math Without Fear: Deep Teaching Solutions
  • 微积分入门: The University of Sydney
  • 通往数据科学的高速公路:基本数学: University of Colorado Boulder
  • 数据科学数学技能: Duke University
  • Foundational Mathematics for AI: Johns Hopkins University
  • How to Use Lookup Reference Math and Text Functions in Excel: Coursera
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • 通过数据和建模进行微积分预习: Johns Hopkins University

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