Acerca de este Programa Especializado

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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.

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Cursos 100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Cronograma flexible

Establece y mantén fechas de entrega flexibles.

Nivel principiante

Aprox. 6 meses para completar

Sugerido 4 horas/semana

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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Hay 4 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Curso 1

Discrete Math and Analyzing Social Graphs

4.6
estrellas
164 calificaciones
33 revisiones
Curso2

Curso 2

Calculus and Optimization for Machine Learning

3.9
estrellas
50 calificaciones
12 revisiones
Curso3

Curso 3

First Steps in Linear Algebra for Machine Learning

4.3
estrellas
31 calificaciones
5 revisiones
Curso4

Curso 4

Probability Theory, Statistics and Exploratory Data Analysis

4.6
estrellas
76 calificaciones
17 revisiones

ofrecido por

Logotipo de National Research University Higher School of Economics

National Research University Higher School of Economics

Comienza a trabajar para obtener tu maestría

Este programa especializado es parte del Master of Data Science completamente en línea de National Research University Higher School of Economics. Si eres aceptado en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título.

Preguntas Frecuentes

  • Esta Especialización no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados de especializaciones para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • ¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

  • Cuando te inscribes en el curso, tienes acceso a todos los cursos del programa especializado y obtienes un certificado cuando completas el trabajo. Si solo deseas leer y ver el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente de manera gratuita. Si no puedes pagar la tarifa, puedes solicitar ayuda económica.

  • Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.

  • 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

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.