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浏览离散数学课程目录
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University of Illinois Urbana-Champaign
您将获得的技能: 商业分析, 描述性统计, 供应与需求, 抽样(统计), 数据驱动的决策制定, 经济学, 统计分析, 统计方法, 银行业, 概率与统计, 统计, 市场动态, 统计推理, 微软Excel, 财务政策, 回归分析, 银行 Regulator, 概率分布, 统计假设检验, 财务系统
- 状态:免费试用
University of Michigan
您将获得的技能: 统计建模, Matplotlib, 统计编程, 数据分析, 抽样(统计), 统计, 描述性统计, Python 程序设计, 概率与统计, 统计分析, 统计方法, 数据可视化软件, 数据可视化, 箱形图, 柱状图, 统计软件, 统计假设检验, 贝叶斯统计, 统计推理, Jupyter
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The Hong Kong University of Science and Technology
您将获得的技能: 工程计算, 数学软件, 数值分析, 绘图(图形), 计算思维, 编程原则, 应用数学, 积分微积分, 科学可视化, Matlab, 微积分, 估算, 脚本, 微分方程, 线性代数, 模拟和模拟软件, 数学建模, 工程分析, 模拟, Algorithm
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Stanford University
您将获得的技能: 验证和确认, 科学方法, 测量系统, 数学建模, 物理学, 研究, 机械, 时间表
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University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 沟通策略, 语法, 编辑, 组织战略, 组织技能, 沟通, 说服沟通, 写作, 校对, 商务写作, 语言交流技能, 简明扼要, 商务信函, 写作与编辑, 业务沟通
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DeepLearning.AI
您将获得的技能: 数据操作, 数据科学, 数学建模, 数据转换, 应用数学, 降维, Python 程序设计, NumPy, 线性代数, 机器学习, Machine Learning 方法
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University of Zurich
您将获得的技能: 风险分析, 描述性统计, 应用数学, 统计, 概率, 金融, 概率分布, 概率与统计
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您将获得的技能: Data Cleansing, Sampling (Statistics), Data Integrity, Data Quality, Data Analysis, Data Transformation, Data Validation, Sample Size Determination, SQL, Spreadsheet Software
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University of Pennsylvania
您将获得的技能: 统计建模, 工艺优化, 商业数学, 风险管理, 模拟和模拟软件, 统计, 数学建模, 概率, 马尔可夫模型, 回归分析, 预测分析, 金融建模, 业务建模, 预测, 概率分布
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University of Pennsylvania
您将获得的技能: 统计建模, 决策, 电子表格软件, 数学建模, 谷歌工作表, 投资管理, 风险管理, 投资组合管理, 回归分析, 业务建模, 数据可视化, 演讲, 金融建模, 微软Excel, 概率分布, 风险模型, 战略决策, 预测建模, Microsoft PowerPoint, 金融报表
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Johns Hopkins University
您将获得的技能: Linear Algebra, Algebra, Mathematical Modeling, Engineering Analysis, Applied Mathematics, Mathematical Theory & Analysis, Geometry
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The Hong Kong University of Science and Technology
您将获得的技能: 财务分析, 金融交易, 数据操作, Pandas(Python 软件包), 风险分析, Python 程序设计, 财务数据, 回归分析, 统计分析, 概率与统计, 统计推理, 数据可视化, 统计方法, 概率分布, Jupyter
总之,以下是 10 最受欢迎的 discrete mathematics 课程
- 管理经济学和商业分析: University of Illinois Urbana-Champaign
- 用 Python 进行统计: University of Michigan
- 工程师数值方法: The Hong Kong University of Science and Technology
- 理解爱因斯坦狭义相对论: Stanford University
- 商务写作: University of Colorado Boulder
- 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
- 概率直观入门: University of Zurich
- Process Data from Dirty to Clean: Google
- 定量建模基础: University of Pennsylvania
- 商业和财务建模: University of Pennsylvania