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Este curso se clasificó en el Top 100 de los mejores cursos de Coursera, basado en su alta valoración y un gran número de calificaciones.
SOBRE ESTE CURSO
Los cursos de ciencia de datos contienen matemáticas, ¡no hay que evitarlo! Este curso está diseñado para enseñar a los estudiantes las matemáticas básicas que necesitarán para tener éxito en casi cualquier curso de matemáticas de ciencia de datos y fue creado para estudiantes que tienen habilidades matemáticas básicas pero que pueden no haber tomado álgebra o precálculo. Data Science Math Skills presenta las matemáticas básicas sobre las que se basa la ciencia de datos, sin complejidad adicional, presentando ideas desconocidas y símbolos matemáticos uno a la vez. Los alumnos que completen este curso
DESCRIPCIÓN
Los cursos de ciencia de datos contienen matemáticas, ¡no hay que evitarlo! Este curso está diseñado para enseñar a los estudiantes las matemáticas básicas que necesitarán para tener éxito en casi cualquier curso de matemáticas de ciencia de datos y fue creado para estudiantes que tienen habilidades matemáticas básicas pero que pueden no haber tomado álgebra o precálculo.
Data Science Math Skills presenta las matemáticas básicas sobre las que se basa la ciencia de datos, sin complejidad adicional, presentando ideas desconocidas y símbolos matemáticos uno a la vez.
Los estudiantes que completen este curso dominarán el vocabulario, la notación, los conceptos y las reglas del álgebra que todos los científicos de datos deben conocer antes de pasar a material más avanzado.
Los temas incluyen: ~ Teoría de conjuntos, incluidos los diagramas de Venn ~ Propiedades de la recta numérica real ~ Notación de intervalo y álgebra con desigualdades ~ Usos para la suma y la notación Sigma ~ Matemáticas en el plano cartesiano (x, y), fórmulas de pendiente y distancia ~ Graficar y describir funciones y sus inversas en el plano xy, ~ El concepto de tasa de cambio instantánea y rectas tangentes a una curva ~ Exponentes, logaritmos y función logarítmica natural.
~ Teoría de la probabilidad, incluido el teorema de Bayes.
Si bien este curso está pensado como una introducción general a las habilidades matemáticas necesarias para la ciencia de datos, puede considerarse un requisito previo para los estudiantes interesados en el curso "Dominar el análisis de datos en Excel", que forma parte de la especialización en ciencia de datos de Excel a MySQL.
.
Los estudiantes que dominen las habilidades matemáticas de la ciencia de datos estarán completamente preparados para el éxito con los conceptos matemáticos más avanzados presentados en "Dominar el análisis de datos en Excel".
¡Buena suerte y esperamos que disfrutes del curso!
CARACTERÍSTICAS DE ESTE CURSO
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Creado por:Coursera
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Posición Top 100 cursos plataforma:
71
CONTENIDOS DE ESTE CURSO
<p><h3Bienvenido a Data Science Math Skills</h3></p><p>Este breve módulo incluye una descripción general de la estructura del curso, el proceso de trabajo e información sobre certificados del curso, cuestionarios, video conferencias y otros detalles importantes del curso. Asegúrese de leerlo de inmediato y consultarlo cuando sea necesario</p>
<p><h3Funciones y gráficos</h3></p><p>Este módulo crea vocabulario para graficar funciones en el plano. En la primera lección, "Descartes fue realmente inteligente", conocerá el plano cartesiano, medirá la distancia en él y encontrará las ecuaciones de las líneas. La segunda lección presenta la idea de una función como una máquina de entrada-salida, le muestra cómo graficar funciones en el plano cartesiano y repasa vocabulario importante.</p>
<p><h3Medir las tasas de cambio</h3></p><p>Este módulo comienza con una introducción muy suave al concepto de cálculo de la derivada. La primera lección, "Esto es sobre las cosas derivadas", le dará definiciones básicas, trabajará con algunos ejemplos y le mostrará cómo aplicar estos conceptos al problema de optimización del mundo real. Luego pasamos a exponentes y logaritmos, y explicamos las reglas y la notación de estas herramientas matemáticas. Finalmente, aprendemos sobre la tasa de cambio del crecimiento continuo y la constante especial conocida como "e" que captura este concepto en un solo número, cerca de 2.718.</p>
<p><h3Introducción a la teoría de la probabilidad</h3></p><p>Este módulo presenta el vocabulario y la notación de la teoría de la probabilidad: matemáticas para el estudio de resultados que son inciertos pero tienen tasas de ocurrencia predecibles. Comenzamos con las definiciones básicas y las reglas de probabilidad, incluida la probabilidad de que ocurran dos o más eventos, la regla de la suma y la regla del producto, y luego procedemos al Teorema de Bayes y cómo se usa en problemas prácticos.</p>
<p><h3</h3></p><p></p>
Ventajas
Ventajas destacadas de los cursos de Coursera
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Ciencia de datos, negocios y desarrollo personal. Puede inscribirse en varios cursos a la vez, obtener certificados ilimitados y aprender habilidades laborales en demanda para iniciar, crecer e incluso cambiar de carrera.
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Otros datos relevantes
Daniel Egger
Calificación del instructor 4,48/5 (2.379 calificaciones)Info
Executive in Residence and Director, Center for Quantitative Modeling
mi person_add 860.224 alumnos
mi computer8 cursos
Preguntas Frecuentes
METODOLOGÍA
NIVEL DE ESTUDIO
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DETALLES DEL CURSO
- CALENDARIO DE ENTREGAS: Estudie a su ritmo y disponibilidad
- HORAS DE VIDEO: Aprox. 13 horas para completar
- TIEMPO ACCESO Acceso a contenidos luego de completado el curso
¿Quién desarrolla este curso?
Universidad Duke
La Universidad de Duke tiene alrededor de 13,000 estudiantes de pregrado y posgrado y una facultad de clase mundial que ayuda a expandir las fronteras del conocimiento. La universidad tiene un fuerte compromiso de aplicar el conocimiento al servicio de la sociedad, tanto cerca de su campus de Carolina del Norte como en todo el mundo.
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