筛选依据
主题必需的
语言必需的
在整个课程(说明和评估)中使用的语言。
了解产品必需的
级别必需的
课程长度必需的
技能必需的
字幕必需的
教师必需的
探索 Data Science 数学课程目录
- 状态:免费试用
DeepLearning.AI
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
- 状态:预览
Duke University
您将获得的技能: 微积分, 数据科学, 数据分析, 算术, 代数, 制图, 贝叶斯统计, 描述性统计, 概率
- 状态:免费试用
Imperial College London
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
- 状态:免费试用
DeepLearning.AI
您将获得的技能: A/B 测试, 数据科学, 探索性数据分析, 统计推理, 抽样(统计), 概率分布, 统计假设检验, 统计机器学习, 概率, 统计可视化, 统计分析, 贝叶斯统计, 概率与统计, 描述性统计
- 状态:免费试用
您将获得的技能: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Data Import/Export, Probability & Statistics, Programming Principles, Predictive Modeling, Big Data, Computer Programming Tools, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management
- 状态:免费试用状态:人工智能技能
IBM
您将获得的技能: 仪表板, SQL, 数据清理, 数据整理, 同行评审, 数据分析, 探索性数据分析, 数据可视化软件, 无监督学习, 监督学习, 数据转换, 交互式数据可视化, 数据导入/导出, 专业网络, 数据扫盲, 生成式人工智能, Plotly, Jupyter, 数据可视化, 功能工程
是什么让您今天来到 Coursera?
- 状态:免费试用
您将获得的技能: 仪表板, SQL, 数据可视化软件, 数据科学, 数据分析, 数据导入/导出, 统计, 网页抓取, Python 程序设计, 统计方法, 计算机编程工具, 概率分布, 描述性统计, 统计分析, Jupyter, Pandas(Python 软件包), 关系数据库, 数据可视化, 存储过程, 编程原则
- 状态:免费试用
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 应用数学, 数据科学, 线性代数, 数据分析, 预测建模, 回归分析, 统计推理, 抽样(统计), R 语言程序设计(中文版), 统计, 统计建模, 统计方法, 概率分布, 数学建模, 统计假设检验, 概率, 贝叶斯统计, 生物统计学, 概率与统计, 统计分析
- 状态:免费试用
University of Michigan
您将获得的技能: 数据可视化软件, Matplotlib, 数据处理, 社交网络分析, 监督学习, Pandas(Python 软件包), 文本挖掘, 交互式数据可视化, NumPy, Python 程序设计, 科学可视化, 应用机器学习, 功能工程, 图论, 数据可视化, 可视化(计算机制图), 网络分析, 统计可视化, Jupyter, 自然语言处理
- 状态:免费试用
您将获得的技能: 数据整理, 数据清理, 探索性数据分析, Matplotlib, 数据分析, 数据操作, 回归分析, 数据驱动的决策制定, 预测建模, 数据转换, 数据导入/导出, NumPy, Python 程序设计, 统计分析, Pandas(Python 软件包), 数据可视化, 数据管道, 功能工程, Scikit-learn (机器学习库)
- 状态:免费试用
DeepLearning.AI
您将获得的技能: 应用数学, 机器学习, 线性代数, 数据操作, 数据科学, Machine Learning 方法, 数据转换, 降维, Python 程序设计, NumPy, 数学建模
- 状态:免费试用
您将获得的技能: 数据清理, 数据整理, 数据操作, 数据科学, 信息隐私, 数据分析, 微软Excel, 电子表格软件, 数据导入/导出, 数据质量, 谷歌工作表, Excel 公式, 数据完整性, 透视表和图表
总之,以下是 10 最受欢迎的 math for data science 课程
- 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
- 数据科学数学技能: Duke University
- 机器学习数学: Imperial College London
- 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
- Data Science Foundations: IBM
- IBM 数据科学: IBM
- 使用 Python 和 SQL 的数据科学基础知识: IBM
- 数据科学高级统计学: Johns Hopkins University
- 借助 Python 应用数据科学: University of Michigan
- 使用 Python 进行数据分析: IBM