Sobre este Programa de cursos integrados

29,967 visualizações recentes
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.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

Cursos 100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Cronograma flexível

Definição e manutenção de prazos flexíveis.

Nível iniciante

Aprox. 6 meses para completar

4 horas/semana sugeridas

Inglês

Legendas: Inglês

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

Cursos 100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Cronograma flexível

Definição e manutenção de prazos flexíveis.

Nível iniciante

Aprox. 6 meses para completar

4 horas/semana sugeridas

Inglês

Legendas: Inglês

Este Programa de cursos integrados contém 4 cursos

Curso1

Curso 1

Discrete Math and Analyzing Social Graphs

4.6
estrelas
153 classificações
31 avaliações
Curso2

Curso 2

Calculus and Optimization for Machine Learning

4.0
estrelas
46 classificações
9 avaliações
Curso3

Curso 3

First Steps in Linear Algebra for Machine Learning

4.4
estrelas
29 classificações
5 avaliações
Curso4

Curso 4

Probability Theory, Statistics and Exploratory Data Analysis

4.7
estrelas
69 classificações
16 avaliações

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 Programa de cursos integrados 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.

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Este Programa de cursos integrados não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de Programas de cursos integrados 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.

  • 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! Para começar, clique na carta de curso que lhe interessa e se inscreva. Você pode se inscrever e concluir o curso para ganhar um certificado compartilhável ou você pode auditar para ver os materiais do curso de graça. Quando você se inscrever em um curso que faz parte de uma especialização, você está automaticamente inscrito para a especialização completa. Visite o seu painel de aluno para acompanhar o seu progresso.

  • 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 .

  • Quando se inscrever no curso, você terá acesso a todos os cursos na Especialização e ganhará um certificado quando concluir o trabalho. Se você só quiser ler e visualizar o conteúdo do curso, pode auditar o curso gratuitamente. Se não puder pagar a taxa, você pode solicitar ajuda financeira.

  • Este curso é totalmente on-line, então não existe necessidade de aparecer em uma sala de aula pessoalmente. Você pode acessar suas palestras, leituras e atribuições a qualquer hora e qualquer lugar, via web ou dispositivo móvel.

  • As prerequisites we assume precollege level math, basic programming in python (functions, loops, recursion) and common sense. Our intended audience are all people that work or plan to work in Data Science.

  • We recommend taking the courses in the order presented, as each subsequent course uses some knowledge from previous courses.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. In the case of this particular Specialization the credit will be accepted by this masters program: https://www.coursera.org/degrees/master-of-data-science-hse

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.