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    • Status: Neu
      Neu
      J

      Johns Hopkins University

      Foundational Mathematics for AI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Statistics, Linear Algebra, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Bayesian Statistics, Statistics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Probability, Regression Analysis, Calculus, Statistical Analysis, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Probability Distribution, Mathematical Modeling, Integral Calculus, Algebra, Machine Learning Algorithms, Dimensionality Reduction, Correlation Analysis

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • T

      The University of Sydney

      Introduction to Linear Algebra

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Linear Algebra, Markov Model, Geometry, Arithmetic, Algebra, General Mathematics, Advanced Mathematics, Probability, Mathematics and Mathematical Modeling, Mathematical Theory & Analysis, Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Statistical Methods, Engineering Analysis

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      30 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      S

      Stanford University

      Einführung in die Statistik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Stichproben (Statistik), Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Regressionsanalyse, Erhebung von Daten, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Deskriptive Statistik, Statistische Modellierung, Statistische Hypothesentests, Statistische Inferenz, Statistik, Wahrscheinlichkeit, Statistische Methoden, Statistische Analyse, Quantitative Forschung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      4036 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen: Lineare Algebra

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, NumPy, Angewandte Mathematik, Algorithmen, Datenmanipulation, Lineare Algebra, Jupyter, Methoden des Maschinellen Lernens

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      12.339 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      D

      Duke University

      Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenverarbeitung, Bayessche Statistik, Infinitesimalrechnung, Allgemeine Mathematik, Arithmetik, Grafische Darstellung, Plot (Grafiken), Geometrie, Wahrscheinlichkeit, Statistik, Algebra, Derivate

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      12.835 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      U

      University of Amsterdam

      Logik für Wirtschaftswissenschaftler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Allgemeine Mathematik, Logisches Denken, Deduktive Argumentation, Computergestützte Logik, Mathematik und mathematische Modellierung

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      293 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      Algebra: Grundstufe bis Fortgeschrittene - Gleichungen & Ungleichungen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Angewandte Mathematik, Arithmetik, Mathematische Modellierung, Grafische Darstellung, Algebra

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      585 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of London

      Mathematik für Computerwissenschaften

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kryptographie, Angewandte Mathematik, Arithmetik, Allgemeine Mathematik, Grafische Darstellung, Mathematische Modellierung, Computergrafik, Systeme der Messung, Informatik, Computergestütztes Denken

      4,1
      Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
      ·
      237 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, NumPy, Künstliche Intelligenz, Datenverarbeitung, Angewandte Mathematik, Bildanalyse, Datenmanipulation, Dimensionalitätsreduktion, Lineare Algebra, Jupyter, Methoden des Maschinellen Lernens

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1983 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      U

      University of Pennsylvania

      Kalkül: Eine Variable Teil 1 - Funktionen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Technische Berechnungen, Mathematische Theorie & Analyse, Fortgeschrittene Mathematik, Infinitesimalrechnung, Angewandte Mathematik, Algebra, Derivate

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      2276 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      U

      University of Pennsylvania

      Englisch für Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Sprachen lernen, Englische Sprache, Vokabeln, Innovation, Forschung, Umweltwissenschaft, Wissenschaftliche Methoden, Alphabetisierung, Aufkommende Technologien, Grammatik

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      2832 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      Vorausberechnung durch Daten und Modellierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Regressionsanalyse, Infinitesimalrechnung, Angewandte Mathematik, Grafische Darstellung, Allgemeine Mathematik, Systeme der Messung, Trigonometrie, Mathematische Modellierung, Geometrie, Analytische Fähigkeiten, Korrelationsanalyse, R-Programmierung, Statistik, Algebra

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      303 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1234…52

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mathematics Kurse

    • Foundational Mathematics for AI: Johns Hopkins University
    • Introduction to Linear Algebra: The University of Sydney
    • Einführung in die Statistik: Stanford University
    • Mathematik für maschinelles Lernen: Lineare Algebra: Imperial College London
    • Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung: Duke University
    • Logik für Wirtschaftswissenschaftler: University of Amsterdam
    • Algebra: Grundstufe bis Fortgeschrittene - Gleichungen & Ungleichungen: Johns Hopkins University
    • Mathematik für Computerwissenschaften: University of London
    • Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Kalkül: Eine Variable Teil 1 - Funktionen: University of Pennsylvania

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Mathematik

    Einfach ausgedrückt, ist Mathematik die Lehre von den Zahlen, aber sie ist viel mehr als das. In der Mathematik geht es um Menge, Form und Anordnung. Alte Zivilisationen haben zur Wissenschaft der Mathematik, wie wir sie heute kennen, beigetragen, und dennoch machen Wissenschaftler auch in der Gegenwart neue Entdeckungen mit Hilfe der Mathematik. Mathematik kann so einfach sein wie Addition und Subtraktion, aber auch so komplex wie Infinitesimalrechnung und andere höhere Studien. Mathematiker untersuchen und lösen sowohl theoretische Probleme als auch Fragen mit Anwendungen aus der realen Welt. ‎

    Mathematische Fähigkeiten können Ihnen unabhängig von Ihrer beruflichen Laufbahn zugute kommen, aber das Erlernen von Mathematik kann Ihnen auch auf andere Weise zugute kommen. Im Laufe Ihres Tages werden Sie wahrscheinlich mit Mathematik zu tun haben, ob Sie nun ein Computerprogramm entwickeln oder ein Girokonto abrechnen, so dass es Ihnen die Arbeit erleichtert, wenn Sie diese Kenntnisse zur Hand haben. Mathematik hilft Ihnen auch, Ihre kognitiven Funktionen und Problemlösungsfähigkeiten zu stärken. Die Mathematik ermöglicht auch ein besseres Verständnis der Welt um uns herum, da sie die Grundlage für wissenschaftliche Studien ist und über Kultur und Sprache hinausgeht. ‎

    Mathematik wird an jedem Arbeitsplatz auf die eine oder andere Weise verwendet, aber es gibt spezielle Berufsfelder, die für den Erfolg auf Mathematik angewiesen sind. Einige mathematische Berufe sind sehr gefragt und werden gut bezahlt, z. B. Statistiker, Datenwissenschaftler und Softwareingenieure. Wenn es Ihnen Spaß macht, Menschen beim Geldverdienen und -anlegen zu helfen, können Sie diese Leidenschaft zusammen mit Ihren mathematischen Fähigkeiten in eine Karriere als Buchhalter oder Investitionsplaner einbringen. Versicherungsmathematiker helfen dabei, die Kosten finanzieller Risiken zu ermitteln, während Wirtschaftswissenschaftler sich mit Mathematik und Finanzen in einem größeren Rahmen befassen. Als Wirtschaftsprüfer können Sie sogar Unternehmen dabei helfen, die Richtigkeit ihrer Finanzunterlagen zu überprüfen. ‎

    Eine solide Grundlage in Mathematik kann zu vielfältigen Karrieremöglichkeiten in verschiedenen Sektoren führen, darunter:

    • Versicherungsmathematiker, der mathematische Fähigkeiten zur Risikobewertung im Versicherungs- und Finanzwesen einsetzt
    • Statistischer Forscher, der Einblicke in das Gesundheitswesen, die öffentliche Politik und die Technologie liefert
    • Kryptoanalytiker, der Daten und Kommunikation mit fortgeschrittenen mathematischen Techniken sichert
    • Quantitative Entwickler, die Algorithmen und Modelle im Finanzsektor entwerfen
    • Akademische Funktionen in Bildungseinrichtungen, die mathematische Lehrpläne unterrichten und entwickeln

    In diesen Berufen wird fundiertes mathematisches Wissen eingesetzt, um innovative Lösungen zu entwickeln und den Erfolg in verschiedenen Branchen zu fördern.‎

    Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch Mathematik. Sie können zwar auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen, indem Sie die Kurse besuchen, dies beinhaltet jedoch keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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