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离散数学在线课程

掌握计算机科学与工程领域的离散数学。学习逻辑、集合论、组合学、图论和算法。

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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: Algorithm, 公钥加密标准(PKCS), 算术, 演绎推理, 数据结构, 理论计算机科学, Encryption, 图论, 计算逻辑, 密码学, Python 程序设计, 概率分布, 计算思维, 关键管理, 组合学, 概率, 密码协议, 网络分析, 贝叶斯统计, 逻辑推理

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    3660 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:预览
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    S

    Shanghai Jiao Tong University

    离散数学

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

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    200 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 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, Programming Principles, Cryptography, Algorithms, Applied Mathematics, Probability & Statistics, 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: Computational Logic, Theoretical Computer Science, Graph Theory, Geospatial Information and Technology, Logical Reasoning, Spatial Analysis, Computational Thinking, Mathematics and Mathematical Modeling, Algebra, Computer Science, Algorithms

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    281 条评论

    初级 · 课程 · 3-6 个月

  • 状态:预览
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    S

    Stanford University

    数学思维导论

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

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2995 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
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    U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    您将获得的技能: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

    攻读学位

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Mathematics for Engineering

    您将获得的技能: Integral Calculus, Engineering Calculations, Data Analysis, Probability & Statistics, Engineering Analysis, Computational Logic, Statistical Analysis, Linear Algebra, Logical Reasoning, Deductive Reasoning, Mathematical Modeling, Trigonometry, Bayesian Statistics, Advanced Mathematics, Statistical Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Statistical Inference, Theoretical Computer Science, Programming Principles, Descriptive Analytics

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    160 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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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, 微积分, 线性代数, 数学软件, 积分微积分, 代数, 工程分析, 有限元方法, 数学建模, 模拟和模拟软件, 工程计算, 工程学, 几何学, 数值分析, 微分方程, 高等数学, 机械工程, 计算思维, 估算, Matlab

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    7599 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 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, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Advanced Mathematics, Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Numerical Analysis, Geometry, Graph Theory, Applied Machine Learning, Markov Model, Probability

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    201 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: Algorithm, 应用数学, 微积分, 机器学习, 线性代数, 数据科学, 数据操作, 回归分析, 衍生产品, Python 程序设计, 机器学习算法, 统计, NumPy, 降维, 人工神经网络, 概率与统计, Jupyter, 统计分析, 高等数学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.5万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Basic Engineering Mathematics

    您将获得的技能: Integral Calculus, Engineering Calculations, Engineering Analysis, Mathematical Modeling, Trigonometry, Advanced Mathematics, Linear Algebra, Calculus, Differential Equations, Mathematical Theory & Analysis, Applied Mathematics, Algebra, Geometry, Derivatives

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    156 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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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: 应用数学, 机器学习, 线性代数, A/B 测试, 微积分, Machine Learning 方法, 数据转换, 统计推理, 抽样(统计), NumPy, 降维, 概率, 概率分布, 描述性统计, 统计假设检验, 概率与统计, 数值分析, 统计分析, 贝叶斯统计, 数学建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2930 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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量子
量子物理学
理论计算机科学
量子计算
1234…63

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
  • Discrete Mathematics for Computer Science and Engineering: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 离散数学概论 Discrete Mathematics Generality: Peking University
  • 数学思维导论: Stanford University
  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • Mathematics for Engineering: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 工程师数学: The Hong Kong University of Science and Technology
  • Linear Algebra from Elementary to Advanced: Johns Hopkins University
  • 机器学习数学: Imperial College London

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

离散数学是指处理离散对象而非连续对象的一组数学分支。 在离散数学中,与连续数学中使用的实数不同,对象具有由整数表示的不同的独立值。 离散数学包括组合论、集合论、图论、数论和概率论。 它是计算机科学的组成部分,在数据科学领域发挥着重要作用。 ‎

如果您想学习计算机科学或在数据科学领域工作,可以考虑学习离散数学。 离散数学是计算机科学的基础,程序员在编写程序和应用程序时,经常使用集合论、概率论和组合论的原理来分析算法。 学习离散数学还有助于提高其他有用的技能,如逻辑、推理和解决问题的能力,使你成为更有市场竞争力的求职者。 ‎

使用离散数学的典型职业是计算机科学领域,如软件开发、编程和密码学。 数据科学家和数据分析师在工作中可能会用到离散数学知识。 除了数据分析师、商业分析师和市场调研人员之外,其他可以从事离散数学的职业还包括电气和机械工程师。 离散数学还影响着城市规划者、流行病学家以及收集和分析大量数据的社会科学家的工作。 ‎

在线课程可以向您介绍离散数学的核心概念,如集合、关系和函数。 课程包括偏序、枚举组合学和二项式系数等主题,并有机会将概念应用到实际应用中。 您可以选择涵盖图论或概率论等特定学科的课程,以增加对这些学科的了解。 或者,您也可以决定选修一些课程,探索离散数学在数据科学、计算机科学或机器学习等特定领域的应用。 ‎

在线离散数学课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的离散数学技能。 离散数学课程由顶尖大学和行业领导者提供,可根据不同技能水平进行选择。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的离散数学课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

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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