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Mathematik-Kurse

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.

Beliebte Mathematik Kurse & Zertifikate


  • U

    University at Buffalo

    Energie: Das Unternehmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Operative Effizienz, Aufkommende Technologien, Entwicklung der Arbeitskräfte, Umwelt und Ressourcenmanagement, Eindämmung des Klimawandels, Nachhaltige Entwicklung, Innovation, Arbeitskräfteplanung, Aufstrebende Technologien, Energie und Versorgungsunternehmen, Marktdynamik, Umweltproblem, Elektrische Energiesysteme, Nachhaltige Technologien

    ★ 4.8 (1116) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • K

    Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)

    Elektrodynamik: Analyse von elektrischen Feldern

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Elektroingenieurwesen, Wissenschaftliche Visualisierung, Mathematische Modellierung, Physik, elektromagnetik, Differentialgleichungen, Technische Berechnungen, Werkstoffkunde, Angewandte Mathematik, Energie und Versorgungsunternehmen, Elektronische Komponenten, Technische Analyse

    ★ 4.7 (174) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Data Mining - Grundlagen und Praxis

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mining, Data Warehousing, Ideenfindung, Datenwissenschaft, Datenmodellierung, Bewertung des Modells, Datenverwaltung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Bereinigung von Daten, Unüberwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Klassifizierungsalgorithmen, Datenmanagement, Datenvorverarbeitung, Explorative Datenanalyse, Modellevaluation, Entscheidungsbaum-Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Analytische Fähigkeiten, Datenverarbeitung, Erkennung von Anomalien, Daten-Pipelines

    ★ 4.1 (184) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • N

    Nanjing University

    Datenverarbeitung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mining, Grundsätze der Programmierung, Benutzeroberfläche (UI) Design, Datenvisualisierung, NumPy, Datenanalyse, Python-Programmierung, Daten-Strukturen, Datenerfassung, Präsentation der Daten, Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenvorverarbeitung, UI-Komponenten, Vorverarbeitung von Daten, Web-Scraping, Datenverarbeitung

    ★ 4.1 (378) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • A

    Arizona State University

    Einführung in die Materialwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Technik, Chemie, Werkstoffkunde, Naturwissenschaft, Chemieingenieurwesen

    ★ 4.7 (219) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Bäume und Diagramme: Grundlagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Theoretische Informatik, Graphentheorie, Python-Programmierung, Daten-Strukturen, Analyse, Algorithmen, Baum-Karten

    ★ 4.6 (189) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Grundlagen der statistischen Analyse mit Excel

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Analytik, Deskriptive Statistik, Tabellenkalkulations-Software, Regressionsanalyse, Statistische Hypothesenprüfung, Datenvisualisierung, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Präsentation der Daten, Datenanalyse, Microsoft Excel, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Prädiktive Analytik, Business-Analytik, Statistik, Software zur Datenvisualisierung, Statistische Visualisierung, Vorhersage, Prädiktive Modellierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

    ★ 4.6 (146) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Datenwissenschaft als Fachgebiet

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Daten-Storytelling, Datenanalyse, Technische Kommunikation, Präsentation der Daten, Analyse, Informatik, Statistik, Datenkompetenz, Angewandte Mathematik, Computerwissenschaft, Statistische Berichterstattung

    ★ 4.3 (39) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • N

    New York University

    Grundlagen des maschinellen Lernens im Finanzwesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Finanzdienstleistungen, Korrelationsanalyse, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Software für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Python-Programmierung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Methoden des maschinellen Lernens, Finanzmarkt, Marktdaten, Explorative Datenanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen, Reinforcement Learning, Portfolio-Verwaltung, Finanzieller Handel

    ★ 3.7 (341) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Politecnico di Milano

    FPGA-Rechensysteme: Hintergrundwissen und Einführungsmaterialien

    Kompetenzen, die Sie erwerben: System-Konfiguration, Eingebettete Systeme, Hardware-Architektur, Verteiltes Rechnen, Entwurf von Systemen, Anwendungsspezifische integrierte Schaltungen, Cloud-Infrastruktur, Computerarchitektur, Rechnerische Logik, Systementwurf und Implementierung

    ★ 4.6 (247) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • T

    The University of Edinburgh

    The Discovery of the Higgs Boson

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Physics, Mechanics, Experimentation, Scientific Methods, Physical Science, electromagnetics, General Science and Research, Research, Applied Mathematics

    ★ 4.8 (26) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • S

    Sungkyunkwan University

    Grundlagen des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Lineare Algebra, Statistische Methoden, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Analyse, Methoden des maschinellen Lernens, Logistische Regression, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Mathematik und mathematische Modellierung

    ★ 4.4 (93) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

1…151617…62

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mathematics Kurse

  • Energie: Das Unternehmen: University at Buffalo
  • Elektrodynamik: Analyse von elektrischen Feldern: Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
  • Data Mining - Grundlagen und Praxis: University of Colorado Boulder
  • Datenverarbeitung mit Python: Nanjing University
  • Einführung in die Materialwissenschaft: Arizona State University
  • Bäume und Diagramme: Grundlagen: University of Colorado Boulder
  • Grundlagen der statistischen Analyse mit Excel: IBM
  • Datenwissenschaft als Fachgebiet: University of Colorado Boulder
  • Grundlagen des maschinellen Lernens im Finanzwesen: New York University
  • FPGA-Rechensysteme: Hintergrundwissen und Einführungsmaterialien: Politecnico di Milano

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