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
您将获得的技能: Stored Procedure, MySQL Workbench, SQL, Data Cleansing, Data-Driven Decision-Making, MySQL, Exploratory Data Analysis, Database Design, Data Presentation, Data Manipulation, Data Integration, Relational Databases, Data Import/Export, Database Management, Query Languages, Database Software, Report Writing, GitHub, Performance Tuning, Jupyter
University of North Texas
您将获得的技能: 算术, 制图, 代数, 普通数学, 几何学, 统计可视化, 统计资料, 应用数学, 描述性统计
John Wiley & Sons
您将获得的技能: Statistics, Probability & Statistics, Data Analysis, Statistical Methods, Data Literacy, Data Collection, Unsupervised Learning, Text Mining, Analytical Skills, Statistical Inference, Unstructured Data, Probability, Predictive Modeling, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Machine Learning Methods, Data Visualization, Business Communication, Communication
The Hong Kong University of Science and Technology
您将获得的技能: 数学建模, 工程学, 积分微积分, 高等数学, 线性代数, 工程计算, 模拟和模拟软件, 数值分析, 微积分, 数学软件, 电磁学, 脚本, 代数, 工程分析, Matlab, 几何学, 机械, 微分方程, 计算思维, 应用数学
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 模型培训, 交互式数据可视化, 概率与统计, 统计分析, 统计推理, Rmarkdown, 机器学习算法, 回归分析, 探索性数据分析, 模型评估, 预测建模, 数据可视化, 闪亮（R 套件）, 机器学习, R 程序设计, 统计假设检验, 统计建模, Plotly, GitHub, 传单（软件）, Model Evaluation
您将获得的技能: 数据分析, 统计分析, 概率分布, 查询语言, 数据展示, NumPy, 统计方法, 数据可视化, 数据科学, R 程序设计, 统计假设检验, 关系数据库, 网络抓取, 统计资料, Jupyter, 描述性统计, R（软件）, 仪表板创建, Python 编程, 数据库管理
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 统计分析, 数据清理, 统计推理, 回归分析, 数据科学, 探索性数据分析, Rmarkdown, 模型评估, 预测建模, 数据可视化, 机器学习, 闪亮（R 套件）, R 程序设计, 数据操作, 统计假设检验, GitHub, R（软件）, 数据整理, 传单（软件）, 版本控制, Model Evaluation
University of California, Davis
您将获得的技能: 数据分析, 数据架构, 数据故事, 同行评审, 分布式计算, 查询语言, 数据展示, 数据扫盲, 探索性数据分析, Databricks, 演讲, 解决复杂问题, Data Governance, 描述性分析, JSON, 数据湖, Apache Spark, 数据管理, 数据质量, 描述性统计, 数据管道
您将获得的技能: 数据分析, 统计分析, 概率分布, 统计编程, 统计推理, 概率与统计, 数据展示, 数据可视化, 描述性分析, 回归分析, 概率, 统计方法, 相关性分析, 数据科学, 数据可视化软件, 统计资料, 统计假设检验, 统计建模, Jupyter, 描述性统计
University of California, Davis
您将获得的技能: 数据分析, 交互式数据可视化, 同行评审, 制图, 高级分析, Tableau 软件, 故事板, 利益相关者分析, 统计可视化, 探索性数据分析, 仪表板, 数据可视化, 数据展示, 数据故事, 提案制定, 数据可视化软件, 仪表板创建, 可视化（计算机制图）, 数据伦理, 数据映射
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 统计编程, 统计分析, 数据处理, 数据清理, 数据可视化, Ggplot2, 数据科学, 探索性数据分析, 统计可视化, 数据共享, Rmarkdown, 机器学习, R 程序设计, 数据操作, 绘图（图形）, 数据整理, GitHub, R（软件）, Knitr, 版本控制
University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 数据分析, 抽样（统计）, 统计分析, 概率分布, 概率与统计, 数据科学, 统计方法, 统计推理, 人工智能, 相关性分析, 概率, 贝叶斯统计, 统计假设检验, 样本量的确定, 数据伦理, 统计资料, 应用数学
总之，以下是 10 最受欢迎的 math for data science 课程
- SQL for Data Analysis and Business Insights: Coursera
- 数学预习：大学和工作准备: University of North Texas
- Data Science and Machine Learning for Business Professionals: John Wiley & Sons
- 工程师数学: The Hong Kong University of Science and Technology
- 数据科学：统计与机器学习: Johns Hopkins University
- 使用 Python 和 SQL 的数据科学基础知识: IBM
- 数据科学: Johns Hopkins University
- 学习数据科学的 SQL 基础知识: University of California, Davis
- 使用 Python 进行数据科学统计: IBM
- 使用 Tableau 实现数据可视化: University of California, Davis
