Im Mittelpunkt dieses Programms steht die praktische Anwendung grundlegender mathematischer, statistischer und analytischer Methoden, die für ein fortgeschrittenes Studium der Datenwissenschaft unerlässlich sind. Sie lernen, Erwartungswerte zu berechnen, die Normalverteilung zu verstehen, Ableitungen zu bilden und komplexe Integrale zu lösen – alles anhand von Beispielen in Python.

Beginnen Sie mit dem Konzept der Erwartungswerte und erkunden Sie deren Zusammenhang mit der Normalverteilung, um so die Grundlagen für statistische Analysen und prädiktive Modellierung zu legen. Gehen Sie anschließend zur Analysis über und erlernen Sie Ableitungen sowie deren Anwendungen bei Aufgaben wie der Optimierung und der Analyse von Änderungsraten. Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse im Lösen von Integralen, einschließlich Techniken zur Bearbeitung komplexer Integrationen und deren Bedeutung für die Analyse kontinuierlicher Daten. Am Ende des Kurses verfügen Sie über eine solide mathematische Grundlage, um sich mit fortgeschritteneren Themen der Datenwissenschaft auseinanderzusetzen. Bearbeiten Sie praktische Aufgaben und Projekte aus der Praxis, um diese Methoden bei der Lösung komplexer Datenprobleme anzuwenden. Durch den Einsatz von Tools wie Python erwerben Sie ein praxisnahes Verständnis dieser wichtigen Konzepte.