4.5
étoiles
10,913 évaluations

96 %

Daniel Egger +1 enseignant de plus

347 892 déjà inscrits

Offert par

Data Science Math Skills

Université Duke

À propos de ce cours

209 494 consultations récentes

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!

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Niveau débutant

Approx. 13 heures pour terminer

Anglais

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Compétences que vous acquerrez

Bayes' Theorem
Bayesian Probability
Probability
Probability Theory

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Enseignants

Évaluation de l'enseignant

4,46/5 (3 075 évaluations)

Daniel Egger

Executive in Residence and Director, Center for Quantitative Modeling

Pratt School of Engineering, Duke University

1 000 156 étudiants

8 cours

Paul Bendich

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

Mathematics

347 992 étudiants

2 cours

Offert par

Université Duke

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu96%(45,138 évaluations)

Semaine

Semaine 1

18 minutes pour terminer

Welcome to Data Science Math Skills

18 minutes pour terminer

1 vidéo (Total 3 min), 2 lectures

4 heures pour terminer

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 heures pour terminer

10 vidéos (Total 93 min), 4 lectures, 4 quiz

10 vidéos

Sets - Basics and Vocabulary9 min

Sets - Medical Testing Example11 min

Sets - Venn Diagrams7 min

Numbers - The Real Number Line9 min

Numbers - Less-than and Greater-than6 min

Numbers - Algebra With Inequalities10 min

Numbers - Intervals and Interval Notation7 min

Sigma Notation - Introduction to Summation9 min

Sigma Notation - Simplification Rules7 min

Sigma Notation - Mean and Variance12 min

4 lectures

A note about the video lectures in this lesson3 min

A note about the video lectures in this lesson10 min

Feedback10 min

4 exercices pour s'entraîner

Practice quiz on Sets15 min

Practice quiz on the Number Line, including Inequalities25 min

Practice quiz on Simplification Rules and Sigma Notation20 min

Graded quiz on Sets, Number Line, Inequalities, Simplification, and Sigma Notation35 min

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

Functions and Graphs

3 heures pour terminer

8 vidéos (Total 72 min), 3 lectures, 3 quiz

8 vidéos

Cartesian Plane - Plotting Points7 min

Cartesian Plane - Distance Formula10 min

Cartesian Plane - Point-Slope Formula for Lines8 min

Cartesian Plane: Slope-Intercept Formula for Lines7 min

Functions - Mapping from Sets to Sets7 min

Functions - Graphing in the Cartesian Plane11 min

Functions - Increasing and Decreasing Functions10 min

Functions - Composition and Inverse10 min

3 lectures

A note about the video lectures in this lesson3 min

Feedback10 min

3 exercices pour s'entraîner

Practice quiz on the Cartesian Plane15 min

Practice quiz on Types of Functions20 min

Graded quiz on Cartesian Plane and Types of Function40 min

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

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 heures pour terminer

7 vidéos (Total 66 min), 3 lectures, 3 quiz

7 vidéos

Tangent Lines - Slope of a Graph at a Point10 min

Tangent Lines - The Derivative Function9 min

Using Integer Exponents7 min

Simplification Rules for Algebra using Exponents11 min

How Logarithms and Exponents are Related12 min

The Change of Base Formula4 min

The Rate of Growth of Continuous Processes11 min

3 lectures

A note about the video lectures in this lesson10 min

A note about the video lectures in this lesson3 min

Feedback10 min

3 exercices pour s'entraîner

Practice quiz onTangent Lines to Functions10 min

Practice quiz on Exponents and Logarithms40 min

Graded quiz on Tangent Lines to Functions, Exponents and Logarithms45 min

Semaine

Semaine 4

3 heures pour terminer

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 heures pour terminer

8 vidéos (Total 66 min), 4 lectures, 4 quiz

8 vidéos

Probability Definitions and Notation7 min

Joint Probabilities6 min

Permutations and Combinations12 min

Using Factorial and “M choose N”6 min

The Sum Rule, Conditional Probability, and the Product Rule8 min

Bayes’ Theorem (Part 1)10 min

Bayes’ Theorem (Part 2)5 min

The Binomial Theorem and Bayes Theorem8 min

4 lectures

A note about the video lectures in this lesson3 min

Feedback10 min

4 exercices pour s'entraîner

Practice quiz on Probability Concepts25 min

Practice quiz on Problem Solving25 min

Practice quiz on Bayes Theorem and the Binomial Theorem25 min

Probability (basic and Intermediate) Graded Quiz50 min

Avis

4.5

2438 avis

5 stars
63,77 %
4 stars
28,03 %
3 stars
5,78 %
2 stars
1,59 %
1 star
0,81 %

Meilleurs avis pour DATA SCIENCE MATH SKILLS

par SG28 mai 2020

It is very valuable course for data science learners. They provided math topics which required for data analysis. For further learning, it is very useful. Thank you for providing such great couse

par PS22 juil. 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.

par SP29 mai 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.

par KC20 oct. 2020

Weeks 1-3 were quality. Week 4 was a little sloppy in the instructional videos and less clear than in Weeks 1-3. Overall, concise refresher of various mathematical subjects useful to data science.

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Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.
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.

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