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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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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学高级统计学

    您将获得的技能: 统计建模, 统计假设检验, 数学建模, 统计方法, 数据科学, 抽样(统计), 概率与统计, R 程序设计, 统计资料, 贝叶斯统计, 线性代数, 数据分析, 概率, 统计推理, 概率分布, 生物统计学, 统计分析, 数据建模, 应用数学, 回归分析

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Amsterdam

    经济学家的逻辑

    您将获得的技能: 计算逻辑, 普通数学, 演绎推理, 逻辑推理

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Stanford University

    概率图形模型

    您将获得的技能: 统计建模, 图论, 模型评估, 机器学习算法, 统计方法, 贝叶斯网络, 抽样(统计), 概率与统计, 算法, 机器学习方法, 计算思维, 贝叶斯统计, 机器学习, 应用机器学习, 决策支持系统, 马尔可夫模型, 网络分析, 网络模型, 概率分布, 统计推理

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google

    The Power of Statistics

    您将获得的技能: A/B Testing, Sampling (Statistics), Data Analysis, Statistics, Descriptive Statistics, Statistical Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Advanced Analytics, Probability Distribution, Data Science, Statistical Inference, Probability, Jupyter, Python Programming

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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Google Advanced Data Analytics

    您将获得的技能: Data Storytelling, Data Visualization, A/B Testing, Sampling (Statistics), Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Regression Analysis, Data Visualization Software, Data Presentation, Data Ethics, Feature Engineering, Statistical Hypothesis Testing, Statistics, Statistical Analysis, Data Science, Tableau Software, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Interviewing Skills, Python Programming

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

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    P

    Princeton University

    算法分析

    您将获得的技能: 数学建模, 理论计算机科学, 算法, 组合学, 数据结构, 高等数学, 概率, 数学理论与分析, 微积分

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    U

    University of Colorado Boulder

    Spacecraft Formation Relative Orbits

    您将获得的技能: Control Systems, Systems Engineering, Mechanics, Numerical Analysis, Differential Equations, Mathematical Modeling, Simulation and Simulation Software, Engineering Analysis, Simulations, Engineering Calculations, Geometry, Linear Algebra, Engineering Design Process, Torque (Physics), Applied Mathematics, Physics, Calculus

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    动态编程、贪婪算法

    您将获得的技能: 理论计算机科学, Python 编程, 算法, 计算机科学, 编程原则, 计算思维, 伪代码, 设计策略, 数据结构, 高等数学, 分析

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 2:推理

    您将获得的技能: 图论, 抽样(统计), 统计方法, 概率与统计, 贝叶斯网络, 机器学习方法, 算法, 机器学习算法, 马尔可夫模型, 计算思维, 应用机器学习, 概率分布, 统计推理

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Columbia University

    因果推理

    您将获得的技能: 统计建模, 抽样(统计), 数据收集, 统计方法, 概率与统计, 实验, 计划评估, 机器学习, 逻辑回归, 研究设计, 统计推理, 计量经济学, 回归分析

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    高级数据结构、RSA 和量子算法

    您将获得的技能: 理论计算机科学, 加密, 算法, 加密技术, 计算机科学, 编程原则, 计算思维, 数据结构, 高等数学, 公钥加密标准(PKCS), IBM 云计算

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    É

    École Polytechnique

    密度泛函理论

    您将获得的技能: 数值分析, 物理学, 半导体, 微分方程, 线性代数, 材料科学, 应用数学, 化学, 微积分

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 mathematics 课程

  • 数据科学高级统计学: Johns Hopkins University
  • 经济学家的逻辑: University of Amsterdam
  • 概率图形模型: Stanford University
  • The Power of Statistics: Google
  • Google Advanced Data Analytics: Google
  • 算法分析: Princeton University
  • Spacecraft Formation Relative Orbits: University of Colorado Boulder
  • 动态编程、贪婪算法: University of Colorado Boulder
  • 概率图形模型 2:推理: Stanford University
  • 因果推理: Columbia University

关于 数学 的常见问题

数学是对数字、图形、模式和关系的研究。它是了解我们周围世界的基础工具,在科学、工程、经济和技术等各个领域都至关重要。数学的重要性在于它能够提供逻辑推理和解决问题的技能,这对于做出明智的决策和创新至关重要。‎

数学背景为各种职业道路打开了大门。潜在的工作角色包括数据分析师、统计员、精算师、金融分析师和 Operator 研究员。此外,数学在工程学、计算机科学和学术界等领域也是不可或缺的,因为这些领域非常重视解析技能。‎

要想在数学方面取得成功,就必须在基础算术、代数、几何和微积分方面打下坚实的基础。批判性思维和解决问题的能力也必不可少。熟悉数学软件和编程语言可以提高你的能力,尤其是在数据分析和工程方面。‎

一些最好的在线数学课程包括工程数学专项课程和机器学习与数据科学数学专项课程。这些课程涵盖了基本概念和应用,适合不同的学习者。‎

是的。您可以通过两种方式在 Coursera 上开始免费学习数学:

  1. 免费预览 许多数学课程的第一个 Module。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得数学证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

数学课程通常涵盖一系列主题,包括代数、微积分、统计学、线性代数和离散数学。高级课程可探讨数学建模、优化和数值方法等专项领域。‎

对于培训和提高员工技能而言,工程师数学专项课程和AI 基础数学等课程是极佳的选择。这些课程让学员掌握工程和 Data Science 职务所需的数学技能。‎

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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