Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Math for Data Science Masterclass

Khóa học Chuyên sâu về Toán cho Khoa học Dữ liệu

Khóa học Chuyên sâu về Toán cho Khoa học Dữ liệu

Tìm hiểu về xác suất, thống kê và nhiều kiến thức khác dựa trên nền tảng toán học của lĩnh vực khoa học dữ liệu.

4.7
(1,542 đánh giá)
17,263 học viên
Giảng viên
Jose Portilla
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
16.0 giờ video
68 bài giảng
7 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Hiểu các khái niệm cốt lõi về chất lượng và số lượng dữ liệu
Tìm hiểu cách đo lường dữ liệu bằng thống kê
Khám phá cách trực quan hóa dữ liệu với nhiều loại biểu đồ khác nhau
Sử dụng tổ hợp để tính toán hoán vị và tổ hợp của các đối tượng
Hiểu những ý tưởng chính trong việc sử dụng xác suất để giải quyết vấn đề
Học cách sử dụng phân phối dữ liệu với dữ liệu thực tế
Khám phá những hiểu biết sâu sắc từ phân phối chuẩn
Sử dụng lấy mẫu và định lý giới hạn trung tâm
Hiểu về kiểm định giả thuyết trên các nhóm mẫu
Tìm hiểu kiến thức cơ bản về hồi quy tuyến tính

Yêu cầu

Chỉ cần kỹ năng số học cơ bản, chúng tôi sẽ dạy bạn phần còn lại

Đối tượng phù hợp

Dành cho bất kỳ ai quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về toán học đằng sau khoa học dữ liệu

Nội dung khóa học

11 phần • 68 bài giảng
1 Chào mừng đến với khóa học! Thông tin quan trọng trong bài giảng này!
2 Tổng quan và Chương trình giảng dạy
1 Giới thiệu về Khái niệm Dữ liệu Cốt lõi
2 Các phép đo Xu hướng Trung tâm - Trung bình, Trung vị và Mode
3 Các phép đo Độ phân tán - Phương sai và Độ lệch chuẩn
4 Tứ phân vị và IQR
1 Giới thiệu về Trực quan hóa Dữ liệu
2 Biểu đồ Phân tán
3 Biểu đồ Đường
4 Biểu đồ Phân phối - Biểu đồ Tần suất
5 Biểu đồ Phân loại - Biểu đồ Cột
6 Biểu đồ Phân loại/Phân phối - Biểu đồ Hộp và Râu
7 Các loại Biểu đồ khác - Biểu đồ Violin, Biểu đồ KDE
8 Những lỗi thường gặp khi vẽ biểu đồ
1 Giới thiệu về Tổ hợp
2 Giai thừa
3 Hoán vị
4 Tổ hợp
5 Bài tập và Đáp án thực hành Tổ hợp
1 Giới thiệu về Xác suất
2 Xác suất, Luật số lớn, Thực nghiệm so với Kỳ vọng
3 Quy tắc Cộng, Hợp và Giao, Biểu đồ Venn
4 Xác suất Có điều kiện, Độc lập và Phụ thuộc
5 Định lý Bayes
6 Xác suất Rời rạc
7 Biến đổi Biến ngẫu nhiên
8 Tổ hợp của các Biến ngẫu nhiên
9 Bài tập và Đáp án thực hành Xác suất
1 Giới thiệu về Phân phối Đồng thời
2 Hiệp phương sai
3 Hệ số Tương quan Pearson
4 Bài tập và Đáp án thực hành Phân phối Đồng thời
1 Giới thiệu về Phân phối Dữ liệu
2 Hàm Khối lượng Xác suất
3 Phân phối Đều Rời rạc - Tung xúc xắc
4 Hàm Mật độ Xác suất
5 Phân phối Đều Liên tục - Điện áp
6 Hàm Phân phối Tích lũy
7 Phân phối Nhị thức
8 Phân phối Bernoulli
9 Phân phối Poisson
10 Bài tập và Đáp án thực hành Phân phối Dữ liệu
1 Giới thiệu về Phân phối Chuẩn
2 Trung bình, Phương sai và Độ lệch chuẩn
3 Phân phối Chuẩn
4 Phân phối Chuẩn Chuẩn hóa
5 Điểm Z
6 Bài tập và Đáp án thực hành Phân phối Chuẩn
1 Giới thiệu về Lấy mẫu
2 Lấy mẫu và Độ chệch
3 Định lý Giới hạn Trung tâm
4 Phân phối t của Student
5 Khoảng tin cậy cho Trung bình
6 Bài tập và Đáp án thực hành Lấy mẫu
1 Giới thiệu về Kiểm định Giả thuyết
2 Thống kê Suy luận và Giả thuyết
3 Mức ý nghĩa và Sai lầm Loại I và Loại II
4 Thống kê Kiểm định cho Kiểm định Một phía và Hai phía
5 Giá trị p và Bác bỏ Giả thuyết Không
6 Kiểm định A|B
7 Bài tập và Đáp án thực hành Kiểm định Giả thuyết
1 Giới thiệu về Hồi quy
2 Biểu đồ Phân tán và Hồi quy
3 Hệ số Tương quan và Phần dư
4 Hệ số Xác định và RMSE
5 Kiểm định Chi-Square
6 ANOVA
7 Bài tập và Đáp án thực hành Hồi quy

Giới thiệu khóa học

Welcome to the best online course for learning about the Math behind the field of Data Science!

Working together for the first time ever, Krista King and Jose Portilla have combined forces to deliver you a best in class course experience in how to use mathematics to solve real world data science problems. This course has been specifically designed to help you understand the mathematical concepts behind the field of data science, so you can have a first principles level understanding of how to use data effectively in an organization.

Often students entering the field of data science are confused on where to start to learn about the fundamental math behind the concepts. This course was specifically designed to help bridge that gap and provide students a clear, guided path through the complex and interesting world of math used in the field of data science. Designed to balance theory and application, this is the ultimate learning experience for anyone wanting to really understand data science.

Why choose this course?

Combined together, Krista and Jose have taught over 3.2 million students about data science and mathematics and their joint expertise means you'll be able to get the best and clearest mathematical explanations from Krista with framing about real world data science applications from Jose.  At the end of each section is a set of practice problems developed from real-world company situations, where you can directly apply what you know to test your understanding.

What's covered in this course?

In this course, we'll cover:

  • Understanding Data Concepts

  • Measurements of Dispersion and Central Tendency

  • Different ways to visualize data

  • Permutations

  • Combinatorics

  • Bayes' Theorem

  • Random Variables

  • Joint Distributions

  • Covariance and Correlation

  • Probability Mass and Density Functions

  • Binomial, Bernoulli, and Poisson Distributions

  • Normal Distribution and Z-Scores

  • Sampling and Bias

  • Central Limit Theorem

  • Hypothesis Testing

  • Linear Regression

  • and much more!

Enroll today and we'll see you inside the course!

Krista and Jose

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Mathematics
Hiển thị tất cả khoá học Probability
Hiển thị tất cả khoá học Statistics
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊