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.

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niveau Débutant

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4 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
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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.

Vue d'ensemble

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août 2025

502 exercices pratiques

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  • 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

Calculus, Trigonometry, Differential Equations, Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Mathematical Theory & Analysis, Mathematical Modeling, Engineering Calculations et Engineering Analysis

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

Statistical Modeling, Data Analysis, Analytics, Data Visualization, Predictive Modeling, Applied Mathematics et Statistical 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

Algorithms, Theoretical Computer Science, Programming Principles, Probability & Statistics, Cryptography, Data Management et Applied Mathematics

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

Linear Algebra, Applied Mathematics, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Numerical Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks et Data Analysis

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

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

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeur

BITS Pilani Instructors Group
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