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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


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    U

    University of California San Diego

    计算机科学离散数学入门

    您将获得的技能: 密码学, 网络安全, 数据结构, 概率分布, 图论, 贝叶斯统计, 网络分析, 组合学, 计算逻辑, 计算思维, Python 程序设计, 可视化(计算机制图), 概率, 理论计算机科学, 演绎推理, 公钥加密标准(PKCS), 算术, 逻辑推理, Algorithm, Encryption

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Shanghai Jiao Tong University

    离散数学

    您将获得的技能: 数据结构, 图论, 网络分析, 计算机科学, 组合学, 计算思维, 理论计算机科学, 高等数学, Algorithm, 数学理论与分析

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Arizona State University

    Modern Statistics for Data-Driven Decision-Making

    您将获得的技能: Statistical Methods, Bayesian Statistics, Statistics, Probability & Statistics, Data Storage Technologies, Analytical Skills, Exploratory Data Analysis, Data Storage, Database Software, Estimation, Data-Driven Decision-Making, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Markov Model, Logistic Regression, Statistical Hypothesis Testing, Predictive Modeling, Simulations, Simulation and Simulation Software, Regression Testing

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Discrete Mathematics for Computer Science and Engineering

    您将获得的技能: Theoretical Computer Science, Applied Mathematics, Algorithms, Cryptography, Relational Databases, Data Management

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Peking University

    离散数学概论 Discrete Mathematics Generality

    您将获得的技能: Theoretical Computer Science, Computational Logic, Graph Theory, Network Analysis, Geospatial Information and Technology, Spatial Data Analysis, Logical Reasoning, Computational Thinking, General Mathematics, Mathematics and Mathematical Modeling, Computer Science, Deductive Reasoning, Algebra, Algorithms

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

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师数学

    您将获得的技能: 应用数学, 工程计算, 微积分, 计算思维, 工程分析, 模拟和模拟软件, 代数, 工程学, 数学软件, 电磁学, 数值分析, 微分方程, 高等数学, 几何学, 数学建模, 有限元方法, Matlab, 积分微积分, 机械工程, 线性代数

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Mathematics for Engineering

    您将获得的技能: Data Analysis, Computational Logic, Engineering Calculations, Trigonometry, Linear Algebra, Engineering Analysis, Logical Reasoning, Deductive Reasoning, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Calculus, Analytical Skills, Bayesian Statistics, Differential Equations, Programming Principles, Statistical Inference, Theoretical Computer Science, Numerical Analysis, Descriptive Analytics, Applied Mathematics

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    数学思维导论

    您将获得的技能: 微积分, 数学与数学建模, 逻辑推理, 演绎推理, 数学理论与分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3018 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: 回归分析, 降维, 微积分, 应用数学, NumPy, 人工神经网络, Python 程序设计, 衍生产品, 功能工程, Algorithm, 高等数学, 统计, 数学建模, 机器学习算法, 数据预处理, 无监督学习, Jupyter, 线性代数

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California San Diego

    计算机科学中的数学思维

    您将获得的技能: 计算机科学, 组合学, 计算思维, Python 程序设计, 计算逻辑, 理论计算机科学, 演绎推理, 逻辑推理, Algorithm, 计划发展

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra from Elementary to Advanced

    您将获得的技能: Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Advanced Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Numerical Analysis, Geometry, Data Transformation, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Markov Model, Probability

    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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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 描述性统计, 概率与统计, 统计分析, A/B 测试, 概率分布, 贝叶斯统计, 微积分, 数值分析, 机器学习, 抽样(统计), 应用数学, Machine Learning 方法, NumPy, 降维, 统计假设检验, 概率, 统计推理, 数据预处理, 机器学习算法, 线性代数

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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discrete mathematics for computer science and engineering
introduction to discrete mathematics for computer science
离散数学概论 discrete mathematics generality
1234…66

总之,以下是 10 最受欢迎的 discrete mathematics 课程

  • 计算机科学离散数学入门: University of California San Diego
  • 离散数学: Shanghai Jiao Tong University
  • Modern Statistics for Data-Driven Decision-Making: Arizona State University
  • Discrete Mathematics for Computer Science and Engineering: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 离散数学概论 Discrete Mathematics Generality: Peking University
  • 工程师数学: The Hong Kong University of Science and Technology
  • Mathematics for Engineering: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 数学思维导论: Stanford University
  • 机器学习数学: Imperial College London
  • 计算机科学中的数学思维: University of California San Diego

您可以在 Probability And Statistics 中学到的技能

R 语言程序设计(中文版) (19)
推断 (16)
线性回归 (12)
统计分析 (12)
统计推断 (11)
回归分析 (10)
生物统计学 (9)
贝叶斯定理 (7)
逻辑回归 (7)
概率分布 (7)
贝叶斯统计 (6)
医学统计 (6)

关于 Discrete Mathematics 的常见问题

离散数学是数学的一个分支,涉及使用代数和算术的离散元素。它包含逻辑学、集合论、图论和组合论等各种主题。离散数学至关重要,因为它提供了计算机科学、密码学和算法设计所必需的基础概念。理解这些原理有助于开发高效的算法和数据结构,这在编程和软件开发中至关重要。‎

离散数学背景可以带来各种职业机会。数据分析师、软件开发人员、系统分析师和 Operator 研究员等职位往往需要离散数学知识。此外,学术界和研究领域,尤其是计算机科学和工程学领域,也非常重视这一专业知识。随着技术的不断进步,对精通离散数学的专业人员的需求可能会越来越大。‎

要有效地学习离散数学,应重点掌握几种关键技能。这些技能包括逻辑推理、解决问题和解析思维。熟悉数学证明以及处理算法和 Data Structure 的能力也很重要。此外,编程技能可以加深你对离散数学如何应用于现实世界场景的理解,尤其是在计算机科学领域。‎

有几门优秀的在线课程可供学习离散数学。值得注意的选择包括离散数学课程,该课程涵盖了基本主题和应用。计算机科学专项课程的离散数学导论是另一个全面的选择,它为有抱负的计算机科学家量身定做,提供了更深入的课题研究。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上开始免费学习离散数学:

  1. 免费预览 许多离散数学课程的第一个 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、获得离散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。‎

要学习离散数学,首先要确定自己的学习目标和喜欢的学习方法。您可以报名参加在线课程,如 "计算机科学与工程离散数学"课程,该课程提供结构化的内容。您还可以利用教科书、练习题和在线论坛与同行讨论概念,作为学习的补充。坚持练习和应用概念将强化您的理解。‎

离散数学课程涵盖的典型主题包括逻辑、集合论、函数、关系、组合学、图论和算法。这些科目构成了许多计算机科学应用的基础,使学习者能够理解复杂的系统并有效地解决问题。课程通常会同时强调理论概念和实际应用,以确保学生获得全面的理解。‎

对于培训和提高员工技能而言,《计算机科学专项课程离散数学导论》等课程大有裨益。这些课程为技术和工程领域的专业人士量身定制,提供了离散数学的全面概述。这类课程可以提高解决问题的能力和解析思维,因此对劳动力发展非常有价值。‎

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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