Birla Institute of Technology & Science, Pilani
Spécialisation Mathematics for Engineering

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Birla Institute of Technology & Science, Pilani

Spécialisation Mathematics for Engineering

Mathematical Foundations for an Engineering Career. Master core mathematical skills essential for advanced careers in technical domains.

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant

Expérience recommandée

4 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Débutant

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à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Master calculus, trigonometry, matrices, differential equations, and algebraic techniques essential for engineering and data science.

  • Apply probability theory, statistical distributions, hypothesis testing, and confidence intervals to analyze data and validate findings.

  • Develop logical thinking through mathematical proofs, discrete structures, graph theory, and formal verification techniques.

  • Solve optimization problems using linear algebra, eigenvalue analysis, and mathematical modeling for machine learning applications.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Analytics
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Applied Mathematics
  • Catégorie : Statistical Modeling
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Programming Principles
  • Catégorie : Cryptography
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Probability & Statistics
  • Catégorie : Data Management
  • Catégorie : Theoretical Computer Science
  • Catégorie : Computational Logic
  • Catégorie : Verification And Validation
  • Catégorie : Deductive Reasoning
  • Catégorie : Software Development
  • Catégorie : Computational Thinking
  • Catégorie : Program Development
  • Catégorie : Analytical Skills
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Computer Science
  • Catégorie : Computer Programming
  • Catégorie : Logical Reasoning
  • Catégorie : Differential Equations
  • Catégorie : Mathematical Modeling
  • Catégorie : Geometry
  • Catégorie : Advanced Mathematics
  • Catégorie : Mathematical Theory & Analysis
  • Catégorie : Engineering Analysis
  • Catégorie : Trigonometry
  • Catégorie : Linear Algebra
  • Catégorie : Derivatives
  • Catégorie : Algebra
  • Catégorie : Integral Calculus
  • Catégorie : Engineering Calculations
  • Catégorie : Calculus
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Dimensionality Reduction
  • Catégorie : Numerical Analysis

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

août 2025

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Birla Institute of Technology & Science, Pilani

Spécialisation - série de 5 cours

Ce que vous apprendrez

  • Integrate trigonometric concepts to analyse and solve complex real-world engineering problems.

  • Critically evaluate and solve intricate systems of linear equations using matrix operations.

  • Synthesise the principles of differentiation and integration to develop and optimise engineering models.

  • Formulate and solve first-order and first-degree differential equations to effectively model a variety of engineering processes.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Differential Equations
Catégorie : Mathematical Modeling
Catégorie : Geometry
Catégorie : Advanced Mathematics
Catégorie : Mathematical Theory & Analysis
Catégorie : Engineering Analysis
Catégorie : Trigonometry
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Derivatives
Catégorie : Algebra
Catégorie : Integral Calculus
Catégorie : Engineering Calculations
Catégorie : Applied Mathematics
Catégorie : Calculus
Probability and Statistics

Probability and Statistics

COURS 230 heures

Ce que vous apprendrez

  • Evaluate and interpret complex data sets with probabilistic models, applying Bayes’ theorem and Chebyshev’s inequality to solve real-world problems.

  • Design hypothesis tests, including t-tests, z-tests, and chi-square tests, to validate data-driven hypotheses in various professional contexts.

  • Construct and optimise predictive models using multiple and nonlinear regression techniques to forecast outcomes and improve decision-making.

  • Synthesise probability and statistical knowledge to develop innovative solutions for complex analytical challenges.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Analytics
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Applied Mathematics
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Data Analysis

Ce que vous apprendrez

  • Analyse and assess complex problems by applying set theory and functions, ensuring accurate and efficient solutions are developed.

  • Design and evaluate graph-based models to optimise algorithms and enhance network analysis in cryptography and database management contexts.

  • Critique mathematical proofs and reasoning to enhance problem-solving skills in varied scenarios.

  • Innovate discrete structures to efficiently solve problems in data structures, operating systems, and computation theory.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Cryptography
Catégorie : Algorithms
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Data Management
Catégorie : Applied Mathematics
Catégorie : Theoretical Computer Science

Ce que vous apprendrez

  • Analyse and evaluate complex data structures using advanced linear algebra techniques.

  • Implement sophisticated algorithms and apply advanced techniques to optimise and improve machine learning models.

  • Synthesise and apply mathematical theories to solve complex real-world problems.

  • Evaluate and develop innovative solutions using linear programming to address complex challenges in machine learning and AI systems.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Applied Mathematics
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Numerical Analysis
Logic for Computer Science

Logic for Computer Science

COURS 529 heures

Ce que vous apprendrez

  • Analyse computational problems to identify appropriate proof techniques and logical reasoning methods that best address their complexities.

  • Design comprehensive solutions to algorithm development challenges by synthesising and applying principles of propositional and predicate logic.

  • Evaluate system reliability by conducting model checking using temporal logics, and interpret the results to ensure system correctness.

  • Construct formal verification plans for algorithms and programs using Floyd-Hoare logics and justify their correctness through logical reasoning.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Computational Logic
Catégorie : Algorithms
Catégorie : Verification And Validation
Catégorie : Deductive Reasoning
Catégorie : Theoretical Computer Science
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Software Development
Catégorie : Computational Thinking
Catégorie : Program Development
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Computer Science
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : Logical Reasoning

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Instructeur

BITS Pilani Instructors Group
Birla Institute of Technology & Science, Pilani
12 Cours32 718 apprenants

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Étudiant(e) depuis 2018
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Étudiant(e) depuis 2020
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Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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