Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 20 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês
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oferecido por

Logotipo de National Research University Higher School of Economics

National Research University Higher School of Economics

Comece a trabalhar rumo ao seu mestrado

Este curso é parte da graduação 100% on-line Master of Data Science da National Research University Higher School of Economics. Caso seja aceito para o programa completo, seus cursos contarão para sua graduação.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up90%(1,819 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Basic Combinatorics

3 horas para concluir
13 vídeos (Total 44 mín.), 3 leituras, 12 testes
13 videos
Rule of Sum3min
Convenient Language: Sets2min
Generalizing Rule of Sum1min
Recursive Counting: Number of Paths3min
Rule of Product5min
Number of Tuples2min
Set Language for Tuples2min
Licence Plates2min
Tuples with Restrictions2min
Permutations4min
Unordered Pairs3min
Combinations7min
3 leituras
Slides10min
Slides10min
Slides10min
12 exercícios práticos
Rule of Sum in Programming5min
Numbers Divisible by 2 or 38min
Sets and Operations with Them12min
Generalized Rule of Sum10min
Number of Paths10min
Rule of Product8min
Rule of Product in Programming12min
Tuples8min
Tuples with Restrictions12min
Number of Segments15min
Nested For Loops5min
Splitting Datasets15min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Advanced Combinatorics

4 horas para concluir
11 vídeos (Total 46 mín.), 6 leituras, 12 testes
11 videos
Binomial Theorem4min
Practice Counting6min
Review3min
Salad3min
Combinations with Repetitions4min
Distributing Assignments Among People2min
Distributing Candies Among Kids2min
Numbers with Fixed Sum of Digits4min
Numbers with Non-increasing Digits1min
Splitting into Working Groups3min
6 leituras
Slides10min
Generation of Combinatorial Objects10min
Number of Salads10min
Producing the list of salads10min
Slides10min
Slides10min
12 exercícios práticos
Comparing Binomial Coefficients10min
Sums of Binomial Coefficients15min
Applying Binomial Theorem7min
Practice Counting10min
Number of Salads10min
Combinations with Repetitions10min
Distributing Assignments Among People10min
Distributing Candies Among Kids10min
Numbers with Fixed Sum of Digits10min
Numbers with Non-increasing Digits10min
Splitting into Working Groups10min
Problems in Combinatorics40min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Discrete Probability

3 horas para concluir
7 vídeos (Total 75 mín.)
7 videos
Operations on events9min
Classical probability9min
Probabilities and combinatorics10min
Probabilities and operations on events10min
Analysis of bagging procedure10min
Outcomes with non-equal probabilities12min
6 exercícios práticos
Experiments, outcomes and events15min
Operations on events20min
Probabilities by definition20min
Probabilities and combinatorics10min
Finding probabilities using rules10min
Outcomes with non-equal probabilities15min
Semana
4

Semana 4

2 horas para concluir

Introduction to Graphs

2 horas para concluir
9 vídeos (Total 36 mín.), 3 leituras, 6 testes
9 videos
Trees4min
Colorings. Bipartite Graphs3min
Konigsberg Bridges. Euler Cycles4min
Constructing a Euler Cycle4min
Hamiltonian Paths5min
Acyclic Directed Graphs. Topological Sorting3min
Traversing Trees3min
Traversing Graphs: DFS and BFS3min
3 leituras
Slides10min
Slides10min
Slides10min
6 exercícios práticos
Trees10min
Coloring15min
Euler Path10min
Hamiltonian Cycle5min
Topological Sorting5min
Traversing trees5min

Avaliações

Principais avaliações do DISCRETE MATH AND ANALYZING SOCIAL GRAPHS

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Sobre Programa de cursos integrados Mathematics for Data Science

Behind numerous standard models and constructions in Data Science there is mathematics that makes things work. It is important to understand it to be successful in Data Science. In this specialisation we will cover wide range of mathematical tools and see how they arise in Data Science. We will cover such crucial fields as Discrete Mathematics, Calculus, Linear Algebra and Probability. To make your experience more practical we accompany mathematics with examples and problems arising in Data Science and show how to solve them in Python....
Mathematics for Data Science

Perguntas Frequentes – FAQ

  • 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.
  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. 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.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

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