Mathematik-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie mathematische Konzepte aufgebaut sind und in verschiedenen Kontexten angewendet werden. Sie können Fähigkeiten in Algebra, Analyse, Statistik und Problemlösestrategien aufbauen. Viele Kurse nutzen Beispiele, Übungen und Visualisierungen zur Unterstützung des Lernens.

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematische Modellierung, Algebra, Analytische Fähigkeiten, Grafische Darstellung, Deduktive Argumentation, Geometrie, Fortgeschrittene Mathematik, Angewandte Mathematik, Allgemeine Mathematik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Arithmetik
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Kalkulation, Logisches Denken, Mathematik und mathematische Modellierung, Deduktive Argumentation, Fortgeschrittene Mathematik, Allgemeine Mathematik, Mathematische Theorie und Analyse, Mathematische Bildung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Dimensionalitätsreduktion, Datenmanipulation, Kalkulation, Methoden des maschinellen Lernens, Unüberwachtes Lernen, Numerische Analyse, Jupyter, NumPy, Datenwissenschaft, Geometrie, Statistik, Modell-Optimierung, Künstliche neuronale Netze, Angewandte Mathematik, Angewandtes maschinelles Lernen, Lineare Algebra, Deskriptive Statistik, Statistische Methoden, Regressionsanalyse, Mathematische Software
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computational Logic, Algorithms, Arithmetic, Applied Mathematics, Advanced Mathematics, Mathematics and Mathematical Modeling, Deductive Reasoning, Mathematical Theory & Analysis, Trigonometry, Geometry, Statistics, General Mathematics, Graphing, Computer Science, Mathematical Modeling, Programming Principles, Business Mathematics, Business Logic, Algebra, Problem Solving
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

The Hong Kong University of Science and Technology
Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematische Modellierung, Kalkulation, Algebra, Numerische Analyse, Matlab, Technische Berechnungen, Technische Analyse, Geometrie, Fortgeschrittene Mathematik, Angewandte Mathematik, elektromagnetik, Lineare Algebra, Differentialgleichungen, Mechanik, Skripting, Technik, Simulation und Simulationssoftware, Computational Thinking, Integralrechnung, Mathematische Software
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Dimensionalitätsreduktion, Kalkulation, Datenumwandlung, Methoden des maschinellen Lernens, Wahrscheinlichkeit, Stichproben (Statistik), Bayessche Statistik, Maschinelles Lernen, Statistik, Modell-Optimierung, Angewandte Mathematik, Angewandtes maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Lineare Algebra, Deskriptive Statistik, Statistische Methoden, Statistische Hypothesenprüfung, Mathematische Software
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Advanced Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Geometry, Applied Machine Learning, Markov Model
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of California San Diego
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computerprogrammierung, Rechnerische Logik, Wahrscheinlichkeit, Bayessche Statistik, Graphentheorie, Logisches Denken, Deduktive Argumentation, Kryptographie, Algorithmen, Schlüsselverwaltung, Kombinatorik, Theoretische Informatik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Python-Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Kryptographische Protokolle, Verschlüsselung, Netzwerkanalyse, Computer Programmierung, Computational Thinking, Arithmetik
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of North Texas
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algebra, Grafische Darstellung, Geometrie, Statistik, Angewandte Mathematik, Allgemeine Mathematik, Statistische Visualisierung, Deskriptive Statistik, Arithmetik
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Birla Institute of Technology & Science, Pilani
Kompetenzen, die Sie erwerben: Integral Calculus, Trigonometry, Engineering Analysis, Linear Algebra, Calculus, Advanced Mathematics, Differential Equations, Mathematical Modeling, Mathematical Theory & Analysis, Applied Mathematics, Engineering, Algebra, Derivatives
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Birla Institute of Technology & Science, Pilani
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Analysis, Computational Logic, Integral Calculus, Trigonometry, Linear Algebra, Engineering Analysis, Logical Reasoning, Deductive Reasoning, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Calculus, Statistical Methods, Analysis, Advanced Mathematics, Bayesian Statistics, Statistical Inference, Theoretical Computer Science, Mathematics and Mathematical Modeling, Numerical Analysis, Descriptive Analytics
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Statistics, Linear Algebra, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Bayesian Statistics, Artificial Intelligence, Probability, Regression Analysis, Calculus, Mathematical Software, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Probability Distribution, Mathematical Modeling, Model Optimization, Integral Calculus, Algebra, Machine Learning Algorithms, Dimensionality Reduction
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
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Mathematik ist die Lehre von Zahlen, Formen, Mustern und Beziehungen. Sie dient als grundlegendes Werkzeug für das Verständnis der Welt um uns herum und ist in verschiedenen Bereichen von entscheidender Bedeutung, darunter Wissenschaft, Ingenieurwesen, Wirtschaft und Technologie. Die Bedeutung der Mathematik liegt in ihrer Fähigkeit, logisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten zu vermitteln, die für fundierte Entscheidungen und Innovationen unerlässlich sind.
Ein Hintergrund in Mathematik öffnet die Türen zu einer Vielzahl von Karrierewegen. Mögliche Berufsfelder sind Datenanalysten, Statistiker, Versicherungsmathematiker, Finanzanalysten und Operations Researcher. Darüber hinaus ist Mathematik ein wesentlicher Bestandteil in Bereichen wie Technik, Informatik und Wissenschaft, wo analytische Fähigkeiten sehr geschätzt werden.
Um in Mathematik erfolgreich zu sein, sollten Sie eine solide Grundlage in den Grundrechenarten, Algebra, Geometrie und Infinitesimalrechnung entwickeln. Kritisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten sind ebenfalls wichtig. Die Vertrautheit mit mathematischer Software und Programmiersprachen kann Ihre Fähigkeiten verbessern, vor allem bei der Datenanalyse und in technischen Zusammenhängen.
Zu den besten Online-Mathematikkursen gehören die Spezialisierung Mathematik für Ingenieurwesen und die Spezialisierung Mathematik für Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Diese Kurse decken wesentliche Konzepte und Anwendungen ab und sind daher für verschiedene Lernende geeignet.
es. Sie können auf Coursera auf zwei Arten kostenlos mit dem Lernen von Mathematik beginnen:
Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in Mathematik erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Mathematikkurse decken in der Regel einen Bereich von Themen ab, darunter Algebra, Kalkül, Statistik, lineare Algebra und diskrete Mathematik. In den Kursen für Fortgeschrittene können Spezialgebiete wie mathematische Modelle, Optimierung und numerische Methoden behandelt werden.
Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern sind Kurse wie die Spezialisierung "Mathematik für Ingenieure" und " Grundlegende Mathematik für KI " eine ausgezeichnete Wahl. Diese Programme vermitteln den Lernenden die mathematischen Fähigkeiten, die für eine Tätigkeit in den Bereichen Technik und Datenwissenschaft erforderlich sind.