离散数学课程
离散数学课程可以帮助您学习逻辑、集合论、组合学和图论。您可以培养解决问题、算法设计和数学推理方面的技能，这些技能在计算机科学和密码学中非常有价值。许多课程都会介绍 MATLAB 或 Python 等工具，用于实现算法和数学概念的 Visualization，让您了解这些技能如何应用于数据分析和网络设计等领域。
热门离散数学课程和证书
状态：免费试用Imperial College London
您将获得的技能: 数据操作, 应用数学, 机器学习算法, 数据科学, NumPy, Algorithm, Python 程序设计, 线性代数
状态：免费试用University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 人工智能, 统计分析, 统计推理, 概率与统计, 概率分布, 贝叶斯统计, 概率, 数据分析, 统计方法
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: Linear Algebra, Algebra, Mathematical Modeling, Engineering Analysis, Applied Mathematics, Mathematical Theory & Analysis, Geometry
状态：免费试用The Hong Kong University of Science and Technology
您将获得的技能: 应用数学, 微积分, 估算, 绘图（图形）, 科学可视化, 模拟, Matlab, 脚本, Algorithm, 编程原则, 计算思维, 微分方程, 工程计算, 模拟和模拟软件, 数学建模, 工程分析, 数值分析, 积分微积分, 数学软件, 线性代数
状态：免费试用Duke University
您将获得的技能: 回归分析, 统计分析, 贝叶斯统计, 探索性数据分析, 统计推理, 抽样（统计）, 概率与统计, 概率分布, 统计假设检验, 概率, 相关性分析, 统计建模, 数据分析, 统计报告, R 语言程序设计（中文版）, 数据可视化, 统计方法, R（软件）, 同行评审, 统计
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 数据操作, 应用数学, 数据科学, 降维, NumPy, 机器学习, Python 程序设计, 数据转换, 数学建模, Machine Learning 方法, 线性代数
状态：新状态：免费试用University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Artificial Intelligence, Generative AI, Machine Learning Algorithms, Mathematical Theory & Analysis
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: 应用数学, 微积分, 空间数据分析, 数学建模, 可视化（计算机制图）, 数学理论与分析, 高等数学, 积分微积分, 制图, 线性代数
状态：免费试用Macquarie University
您将获得的技能: 数据叙事, 数据操作, 财务预测, Excel 公式, 电子表格软件, 微软Excel, Excel 宏, Data Validation, 商业分析, 微软办公软件, 高级分析, 仪表板, 商业数学, 透视表和图表, 数据建模, 合并, 分析技能, 数据扫盲, 数据分析软件, Data Analysis 表达式（DAX）
状态：免费试用University of Michigan
您将获得的技能: 计算机编程, 编程原则, 计算思维, 开发环境, Python 程序设计, 软件安装
状态：免费试用University at Buffalo
您将获得的技能: 能源与公用事业, 新兴技术, 电气设备, 基本电气系统, 可持续技术, 低电压, 电力, 高电压, 电力系统, 电气系统, 电气安全, 变电站
状态：预览Georgia Institute of Technology
您将获得的技能: 应用数学, 扭矩（物理学）, 土木工程, 机械, 工程分析, 工程学, 工程计算, 三角法, 结构分析, 机械工程
总之，以下是 10 最受欢迎的 discrete mathematics 课程
- 数学在机器学习领域的应用：线性代数: Imperial College London
- Data Science 和 AI 的概率基础: University of Colorado Boulder
- Linear Algebra: Linear Systems and Matrix Equations: Johns Hopkins University
- 工程师数值方法: The Hong Kong University of Science and Technology
- 使用 R 进行数据分析: Duke University
- 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
- Discrete-Time Markov Chains and Monte Carlo Methods: University of Colorado Boulder
- 数据与建模微积分矢量微积分: Johns Hopkins University
- Excel 商务技能: Macquarie University
- 零基础程序设计（Python 入门）: University of Michigan
