4.5
estrelas
10,929 classificações

Daniel Egger +1 mais instrutores

349.148 já se inscreveram

oferecido por

Data Science Math Skills

Universidade Duke

Informações sobre o curso

209.564 visualizações recentes

Data science courses contain math—no avoiding that! This course is designed to teach learners the basic math you will need in order to be successful in almost any data science math course and was created for learners who have basic math skills but may not have taken algebra or pre-calculus. Data Science Math Skills introduces the core math that data science is built upon, with no extra complexity, introducing unfamiliar ideas and math symbols one-at-a-time. 
Learners who complete this course will master the vocabulary, notation, concepts, and algebra rules that all data scientists must know before moving on to more advanced material.

Topics include:
~Set theory, including Venn diagrams
~Properties of the real number line
~Interval notation and algebra with inequalities
~Uses for summation and Sigma notation
~Math on the Cartesian (x,y) plane, slope and distance formulas
~Graphing and describing functions and their inverses on the x-y plane,
~The concept of instantaneous rate of change and tangent lines to a curve
~Exponents, logarithms, and the natural log function.
~Probability theory, including Bayes’ theorem.

While this course is intended as a general introduction to the math skills needed for data science, it can be considered a prerequisite for learners interested in the course, "Mastering Data Analysis in Excel," which is part of the Excel to MySQL Data Science Specialization.  Learners who master Data Science Math Skills will be fully prepared for success with the more advanced math concepts introduced in "Mastering Data Analysis in Excel." 

Good luck and we hope you enjoy the course!

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível iniciante

Aprox. 13 horas para completar

Inglês

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Habilidades que você terá

Bayes' Theorem
Bayesian Probability
Probability
Probability Theory

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Instrutores

Classificação do instrutor

4,46/5 (3.080 classificações)

Daniel Egger

Executive in Residence and Director, Center for Quantitative Modeling

Pratt School of Engineering, Duke University

1.002.137 aprendizes

8 Cursos

Paul Bendich

Assistant research professor of Mathematics; Associate Director for Curricular Engagement at the Information Initiative at Duke

Mathematics

349.248 aprendizes

2 Cursos

oferecido por

Universidade Duke

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdo96%(45,250 classificações)

Semana

Semana 1

18 minutos para concluir

Welcome to Data Science Math Skills

18 minutos para concluir

1 vídeo (Total 3 mín.), 2 leituras

4 horas para concluir

Building Blocks for Problem Solving

This module contains three lessons that are build to basic math vocabulary. The first lesson, "Sets and What They’re Good For," walks you through the basic notions of set theory, including unions, intersections, and cardinality. It also gives a real-world application to medical testing. The second lesson, "The Infinite World of Real Numbers," explains notation we use to discuss intervals on the real number line. The module concludes with the third lesson, "That Jagged S Symbol," where you will learn how to compactly express a long series of additions and use this skill to define statistical quantities like mean and variance.

4 horas para concluir

10 vídeos (Total 93 mín.), 4 leituras, 4 testes

10 videos

Sets - Basics and Vocabulary9min

Sets - Medical Testing Example11min

Sets - Venn Diagrams7min

Numbers - The Real Number Line9min

Numbers - Less-than and Greater-than6min

Numbers - Algebra With Inequalities10min

Numbers - Intervals and Interval Notation7min

Sigma Notation - Introduction to Summation9min

Sigma Notation - Simplification Rules7min

Sigma Notation - Mean and Variance12min

4 leituras

A note about the video lectures in this lesson3min

A note about the video lectures in this lesson10min

Feedback10min

4 exercícios práticos

Practice quiz on Sets15min

Practice quiz on the Number Line, including Inequalities25min

Practice quiz on Simplification Rules and Sigma Notation20min

Graded quiz on Sets, Number Line, Inequalities, Simplification, and Sigma Notation35min

Semana

Semana 2

3 horas para concluir

Functions and Graphs

3 horas para concluir

8 vídeos (Total 72 mín.), 3 leituras, 3 testes

8 videos

Cartesian Plane - Plotting Points7min

Cartesian Plane - Distance Formula10min

Cartesian Plane - Point-Slope Formula for Lines8min

Cartesian Plane: Slope-Intercept Formula for Lines7min

Functions - Mapping from Sets to Sets7min

Functions - Graphing in the Cartesian Plane11min

Functions - Increasing and Decreasing Functions10min

Functions - Composition and Inverse10min

3 leituras

A note about the video lectures in this lesson3min

Feedback10min

3 exercícios práticos

Practice quiz on the Cartesian Plane15min

Practice quiz on Types of Functions20min

Graded quiz on Cartesian Plane and Types of Function40min

Semana

Semana 3

3 horas para concluir

Measuring Rates of Change

This module begins a very gentle introduction to the calculus concept of the derivative. The first lesson, "This is About the Derivative Stuff," will give basic definitions, work a few examples, and show you how to apply these concepts to the real-world problem of optimization. We then turn to exponents and logarithms, and explain the rules and notation for these math tools. Finally we learn about the rate of change of continuous growth, and the special constant known as “e” that captures this concept in a single number—near 2.718.

3 horas para concluir

7 vídeos (Total 66 mín.), 3 leituras, 3 testes

7 videos

Tangent Lines - Slope of a Graph at a Point10min

Tangent Lines - The Derivative Function9min

Using Integer Exponents7min

Simplification Rules for Algebra using Exponents11min

How Logarithms and Exponents are Related12min

The Change of Base Formula4min

The Rate of Growth of Continuous Processes11min

3 leituras

A note about the video lectures in this lesson10min

A note about the video lectures in this lesson3min

Feedback10min

3 exercícios práticos

Practice quiz onTangent Lines to Functions10min

Practice quiz on Exponents and Logarithms40min

Graded quiz on Tangent Lines to Functions, Exponents and Logarithms45min

Semana

Semana 4

3 horas para concluir

Introduction to Probability Theory

This module introduces the vocabulary and notation of probability theory – mathematics for the study of outcomes that are uncertain but have predictable rates of occurrence.

3 horas para concluir

8 vídeos (Total 66 mín.), 4 leituras, 4 testes

8 videos

Probability Definitions and Notation7min

Joint Probabilities6min

Permutations and Combinations12min

Using Factorial and “M choose N”6min

The Sum Rule, Conditional Probability, and the Product Rule8min

Bayes’ Theorem (Part 1)10min

Bayes’ Theorem (Part 2)5min

The Binomial Theorem and Bayes Theorem8min

4 leituras

A note about the video lectures in this lesson3min

Feedback10min

4 exercícios práticos

Practice quiz on Probability Concepts25min

Practice quiz on Problem Solving25min

Practice quiz on Bayes Theorem and the Binomial Theorem25min

Probability (basic and Intermediate) Graded Quiz50min

Avaliações

4.5

2441 avaliações

5 stars
63,79%
4 stars
28,01%
3 stars
5,77%
2 stars
1,60%
1 star
0,81%

Principais avaliações do DATA SCIENCE MATH SKILLS

por SP29 de mai de 2020

Great refresher and primer. The section on Probability and Bayes Theory needs a lot more support material (video and notes) as it can get tricky and abstract, especially when doing the quizzes.

por AA18 de out de 2020

This is a great course, many things are basic but I have learned those a long day ago. Some explanations are from different perspective than conventional. However, definitely a great course.

por PS22 de jul de 2017

This is neat little course to revise math fundamentals. I generally find learning probability a little tricky. This course helped me a lot in better understanding Bayes Theorem. Thank you professors.

por NE3 de jan de 2021

I want to thank my educators for this wonderful job that they are doing.i have learn so much from you guys and i want to thank you all for your kind support in this data science maths skills.

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Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.
Will I receive a transcript from Duke University for completing this course?
No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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