University of Pittsburgh
Statistics and Calculus Methods for Data Analysis

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University of Pittsburgh

Statistics and Calculus Methods for Data Analysis

Morgan Frank

Dozent: Morgan Frank

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Calculate expected values and apply normal distribution for statistical analysis.

  • Perform derivative calculations for optimization and rate of change analysis.

  • Solve complex integrals using Python for continuous data analysis.

  • Apply statistical and calculus methods in Python for predictive modeling.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Probability Distribution
  • Kategorie: Calculus
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Mathematical Modeling
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Algorithms
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • Kategorie: Derivatives
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Mathematics and Mathematical Modeling
  • Kategorie: Applied Mathematics
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Integral Calculus
  • Kategorie: Mathematical Theory & Analysis

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

August 2025

Bewertungen

6 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Mathematical Foundations for Data Science and Analytics
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

This module introduces the probabilistic concept of expected value and their relationship to the Normal Distribution from probability theory.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Programmieraufgabe1 Plug-in

This module introduces the derivative concept from calculus.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Programmieraufgabe

This module introduces the concept of integrals from calculus.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Programmieraufgabe

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Pittsburghangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

 

Dozent

Morgan Frank
University of Pittsburgh
4 Kurse1.618 Lernende

von

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Häufig gestellte Fragen