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    • Status: Neu
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      P

      Packt

      Matrix Calculus for Data Science & Machine Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Mathematics, NumPy, Calculus, Numerical Analysis, Advanced Mathematics, Linear Algebra, Data Science, Jupyter, Machine Learning Algorithms, Derivatives, Machine Learning, Algorithms

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      P

      Politecnico di Milano

      Le Derivate: come si calcolano

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Calculus, Applied Mathematics, Derivatives, Algebra, Mathematical Theory & Analysis, Geometry, Graphical Tools, Graphing

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Launching into Machine Learning - Italiano

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Data Quality, Machine Learning Methods, Machine Learning, Data Cleansing, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Google Cloud Platform, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Performance Tuning, Big Data, Sampling (Statistics), Regression Analysis

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of London

      International Foundation Programme for Computer Science (IFP)

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of London

      Bachelor of Science in Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • I

      Imperial College London

      Master of Science in Machine Learning and Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Student Support and Services, PySpark, Bayesian Statistics, Data Pipelines, Ggplot2, Dimensionality Reduction, Linear Algebra, Student Services, Data Processing, Big Data, Agentic systems, Anomaly Detection, A/B Testing, Unstructured Data, Deep Learning, Applied Machine Learning

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of Leeds

      Master of Science in Data Science (Statistics)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regression Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Statistical Machine Learning, Statistical Methods, Classification And Regression Tree (CART), Network Analysis, Planning, Statistical Modeling, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Unsupervised Learning, Dimensionality Reduction, Data Visualization Software, Supervised Learning, Exploratory Data Analysis, Decision Tree Learning, R Programming, Probability, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Analysis

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    1…48495051

    Zusammenfassend finden Sie hier 7 unsere beliebtesten mathematics Kurse

    • Matrix Calculus for Data Science & Machine Learning: Packt
    • Le Derivate: come si calcolano: Politecnico di Milano
    • Launching into Machine Learning - Italiano: Google Cloud
    • International Foundation Programme for Computer Science (IFP): University of London
    • Bachelor of Science in Computer Science: University of London
    • Master of Science in Machine Learning and Data Science: Imperial College London
    • Master of Science in Data Science (Statistics): University of Leeds

    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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