📌 NO DEADLINE
[English caption below]
➕ Đối với các ngành liên quan đến máy tính, đặc biệt là khoa học dữ liệu, toán là một trong những môn học nền tảng vô cùng quan trọng, dường như không thể thiếu. Nắm vững được kiến thức toán học, ta sẽ dễ dàng hiểu các thuật toán hơn; tư duy logic từ toán học cũng giúp ta giải quyết các bài toán lập trình một cách hiệu quả hơn rất nhiều. Nhưng kiến thức của toán thì thật sự rất nhiều, khả năng “mất gốc” là không ít.
➗ Liệu bạn có cảm thấy kiến thức nền tảng về toán của mình gặp vấn đề không? Chúng ta có đang “bị hổng” phần kiến thức nào đó mà có thể gây ảnh hưởng đến nghiên cứu khoa học dữ liệu? Đâu là những điều cơ bản về môn toán đối với việc học khoa học dữ liệu? Khóa học này sẽ mang lại cho bạn những kiến thức cơ bản nhất về toán, nhằm giúp bạn tiếp thu hiệu quả hầu hết các lớp học về khoa học dữ liệu.
➖ Một vài chủ đề bạn sẽ học được trong khóa học này:
• Lý thuyết về tập hợp, bao gồm biểu đồ Venn
• Tính chất của đường số thực
• Toán trên mặt phẳng Descartes (x, y), công thức độ dốc và khoảng cách
• Vẽ đồ thị và mô tả các hàm và chúng nghịch đảo trên mặt phẳng (xy)
• Khái niệm về tốc độ thay đổi tức thời và các đường tiếp tuyến với một đường cong
• Số mũ, logarit và hàm log tự nhiên
• Lý thuyết về xác suất, bao gồm cả định lý Bayes
➕ THÔNG TIN KHÓA HỌC:
• Tài trợ: Đại học Duke
• Nền tảng: coursera
• Hình thức: 100% online
• Trình độ: sơ cấp
• Giảng viên: Daniel Egger, Paul Bendich
• Ngôn ngữ: Tiếng Anh, có phụ đề tiếng Việt
• Thời gian: khoảng 13 giờ
➗ ĐĂNG KÝ HỌC MIỄN PHÍ TẠI:
https://www.coursera.org/learn/datasciencemathskills?authType=google
_________________________________
➖ In computer majors, especially data science, math is one of the foundation subjects that seems indispensable. By mastering mathematical knowledge, we will easily understand algorithms; logical thinking from mathematics also helps us to solve programming problems much more effectively. However, knowledge of math is really very much, the possibility of “losing root” is not less.
➕ Do you feel that your math understanding is in trouble? Are we “missing” some piece of knowledge that could affect our data science research? What are the math basics of learning data science? 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.
➗ Some topics included in this course:
• Set theory, including Venn diagrams
• Properties of the real number line
• 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
➖ ABOUT THIS COURSE:
• Offered by: Duke University
• Foundation: coursera
• 100% online
• Level: beginner
• Instructors: Daniel Egger, Paul Bendich
• Language: English, with subtitles in Vietnamese
• Duration: about 13 hours
➕ ENROLL FOR FREE AT:
https://www.coursera.org/learn/datasciencemathskills?authType=google
Shortlink: https://ivolunteer.vn/z/1227
Các khóa học iVolunteer chia sẻ bao gồm 2 hình thức: miễn phí và trả phí. Các nền tảng cung cấp khóa học có thể thay đổi thành miễn phí - trả phí bất cứ lúc nào mà không cần báo trước. Để biết thêm chi tiết, bạn vui lòng truy cập tại link đính kèm trong bài đăng. Cảm ơn các bạn đã quan tâm!
iVolunteer Vietnam mạng xã hội chia sẻ, tổng hợp các thông tin cơ hội tình nguyện, học bổng, khoá học online hữu ích dành cho sinh viên & giới trẻ Việt Nam. Với các thông tin được cộng đồng chia sẻ, chúng mình thường KHÔNG có liên hệ trực tiếp với ban tổ chức hay đầu mối liên lạc của chương trình! Bạn vui lòng xem thêm thông tin tên đơn vị tổ chức chương trình (tìm qua facebook hoặc google) & nội dung chi tiết đính kèm, email/SĐT liên hệ (nếu có) ở link bài đăng trên fanpage và website https://ivolunteer.vn để tìm hiểu rõ hơn.