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数值分析课程

数值分析课程可以帮助您学习解方程、数值积分、插值和误差分析等技术。您可以掌握优化算法、实施数值方法和分析计算效率的技能。许多课程介绍了 MATLAB、Python 和 R 等工具,支持将这些方法应用于工程、物理和数据科学领域的实际问题。


热门数值分析课程和认证


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    U

    University of Colorado Boulder

    数据科学的积分微积分和数值分析

    您将获得的技能: 应用数学, 微积分, 数值分析, 线性代数, 积分微积分, 数据科学, 数学理论与分析, 衍生产品

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师数值方法

    您将获得的技能: 应用数学, 绘图(图形), 数值分析, 线性代数, 积分微积分, 计算机编程, Algorithm, 调试, 微分方程, 工程计算, 脚本, Matlab, 数学建模, 估算, 编程原则, 数学软件

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    L

    Logical Operations

    Excel: Data Analysis with Formulas/Functions and PivotTables

    您将获得的技能: Excel Formulas, Pivot Tables And Charts, Microsoft Excel, Spreadsheet Software, Data Validation, Data Visualization, Data Analysis, Interactive Data Visualization, Productivity Software, Data Integrity, Microsoft Office, Microsoft 365

    混合 · 课程 · 1-4 周

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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: 微积分, 应用数学, 线性代数, 数值分析, 积分微积分, 代数, 工程分析, 脚本, 电磁学, 微分方程, 数学软件, 工程学, 工程计算, 高等数学, 有限元方法, Matlab, 数学建模, 估算, 普通数学, 机械工程

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    7690 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

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

    攻读学位

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
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    7 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Pennsylvania

    金融与分析师定量建模

    您将获得的技能: 统计建模, 财务分析, 微软Excel, 回归分析, 财务敏锐性, 财务报告, 业务建模, 财务数据, 收益表, 投资回报, Excel 公式, 资本预算编制, 现金流量, 企业财务, 金融报表, 风险分析, 金融建模, 电子表格软件, 业务报告, 数学建模

    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

是什么让您今天来到 Coursera?

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    L

    Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)

    计算机、波浪、模拟:使用 Python 的数值方法实用入门

    您将获得的技能: 应用数学, 数值分析, Python 程序设计, 振动, 工程分析, 模拟, 微分方程, 工程计算, 机械, 分布式计算, Jupyter, 有限元方法, 数学建模

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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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
    ·
    182 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: 应用数学, 线性代数, 降维, Python 程序设计, 机器学习, 代数, 调试, 数据操作, NumPy, 数据转换, 高等数学, Jupyter

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    2291 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    物理问题的有限元方法

    您将获得的技能: 数值分析, 工程分析, 有限元方法, 高等数学, C++(编程语言), 数学建模, 数学软件

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

    中级 · 课程 · 3-6 个月

  • C

    Coursera

    FEM - Linear, Nonlinear Analysis & Post-Processing

    您将获得的技能: Finite Element Methods, Engineering Analysis, Simulation and Simulation Software, Engineering Calculations, Mathematical Modeling, Structural Analysis

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

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    P

    Princeton University

    算法分析

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

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1038 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

与 numerical analysis 相关的搜索

integral calculus and numerical analysis for data science
1234…689

总之,以下是 10 最受欢迎的 numerical analysis 课程

  • 数据科学的积分微积分和数值分析: University of Colorado Boulder
  • 工程师数值方法: The Hong Kong University of Science and Technology
  • Excel: Data Analysis with Formulas/Functions and PivotTables: Logical Operations
  • 工程师数学: The Hong Kong University of Science and Technology
  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • 金融与分析师定量建模: University of Pennsylvania
  • 计算机、波浪、模拟:使用 Python 的数值方法实用入门: Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)
  • Basic Engineering Mathematics: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • 物理问题的有限元方法: University of Michigan

您可以在 Algorithms 中学到的技能

图形 (22)
数学优化 (21)
计算机程序 (20)
数据数据结构 (19)
解决问题 (19)
代数 (12)
计算机视觉 (10)
离散数学 (10)
图论 (10)
图像处理 (10)
线性代数 (10)
强化学习 (10)

关于 Numerical Analysis 的常见问题

数值分析是数学的一个分支,侧重于开发算法,以获得数学问题的数值解。它在包括工程、物理、金融和计算机科学在内的各个领域发挥着至关重要的作用,因为在这些领域,解析解可能难以获得或无法获得。通过提供近似解的方法,数值分析使专业人员能够为复杂系统建模、分析数据,并根据定量见解做出明智的决策。‎

数字分析背景可以为您打开通往各种职业机会的大门。常见的工作角色包括数据分析师、定量分析师、软件工程师和研究科学家。这些职位的专业人员通常利用数值方法来解决实际问题、优化流程和分析大型数据集。此外,金融、技术和学术界等行业高度重视数值分析方面的专业知识,因此数值分析成为求职者的一项宝贵技能。‎

要想在数值分析领域取得优异成绩,您应该打下坚实的数学基础,尤其是微积分、线性代数和微分方程。熟悉 Python、R 或 MATLAB 等编程语言也是必不可少的,因为这些工具通常用于实现数值方法。此外,了解统计概念和Data Visualization技术可以提高您有效分析和解释结果的能力。‎

有几门在线课程可以帮助您学习数值分析。例如,"Integration Calculus and Numerical Analysis for Data Science"(数据科学的Integration Calculus and Numerical Analysis forData Science)课程提供了扎实的入门知识,并整合了数据科学中的实际应用。探索各种平台可以帮助您找到最适合自己学习风格和目标的课程。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习数值分析:

  1. 免费预览 许多数值分析课程的第一个 Modulation。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、获得数值分析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。‎

要有效地学习数值分析,首先要确定自己当前的技能水平,并设定明确的学习目标。从基础数学课程开始,然后逐步学习专项数值分析课程。通过解决现实世界中的问题和项目来参与动手实践。加入在线论坛或学习小组也能为您提供支持,并通过合作加深理解。‎

数值分析课程涵盖的典型主题包括误差分析、方程数值解、插值、数值积分和数值微分。高级课程还可能探讨优化、数值线性代数以及数值方法在Data Science和工程学中的应用等主题。这一全面的课程使学习者掌握解决复杂数学问题所需的技能。‎

要对员工进行数值分析方面的培训和技能提升,注重实际应用和行业相关性的课程是理想之选。Data Analysis and Interpretation 专项课程等课程全面介绍了数据分析技术,而Business Statistics and Analysis 专项课程则强调了商业背景下的统计方法。这些课程可以提高劳动力的能力,推动以数据为依据的决策。‎

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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