Interessieren Sie sich für Data Science, aber Ihnen fehlt der mathematische Hintergrund dafür? War Mathe schon immer ein schwieriges Fach, das Sie eher meiden? Dieser Kurs vermittelt Ihnen ein intuitives Verständnis der grundlegenden Integralrechnung, einschließlich der Integration durch Teile, der Fläche unter einer Kurve und der Integralberechnung. Außerdem werden Methoden zur Wurzelfindung, Matrixzerlegung und partielle Ableitungen behandelt. Dieser Kurs soll die Teilnehmer darauf vorbereiten, den Studiengang Statistical Modeling for Data Science Application erfolgreich abzuschließen, der Teil des Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder ist.
Integralrechnung und Numerische Analyse für Datenwissenschaft
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Integralrechnung und Numerische Analyse für Datenwissenschaft
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Expressway to Data Science: Grundlegende Mathematik“
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozenten: James Bird
7.155 bereits angemeldet
Bei enthalten
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109 Bewertungen
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
4 Stunden zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden
Üben Sie das Integrieren nach Teilen für komplexere Probleme.
Ermitteln Sie, wie die Halbierung funktioniert, nachdem eine erste Schätzung abgegeben wurde.
Diagonalisieren Sie eine Matrix von Hand.
Berechnen Sie die partiellen Ableitungen einer Funktion.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Numerische Analyse
- Kategorie: Derivate
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Angewandte Mathematik
- Kategorie: Integralrechnung
- Kategorie: Kalkulation
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
91%
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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SR
Geprüft am 19. Jan. 2025
fast paced and minimal but very clear with good teaching
PJ
Geprüft am 30. Mai 2024
This was an excellent course. Covered some very technical aspects of both derivatives and linear algebra cleanly, and the quizzes made sense.
KC
Geprüft am 16. März 2025
Teaching is good, but should include more practice questions.
Häufig gestellte Fragen
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