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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


  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of London

    Essential Mathematics for Computer Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computational Logic, Algorithms, Applied Mathematics, Advanced Mathematics, Mathematics and Mathematical Modeling, Deductive Reasoning, Mathematical Theory & Analysis, Trigonometry, Statistics, General Mathematics, Analysis, Graphing, Computer Science, Mathematical Modeling, Programming Principles, Business Mathematics, Business Logic, Algebra, Arithmetic, Problem Solving

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Algebra: Grundstufe bis Fortgeschrittene

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Mathematische Modellierung, Geometrie, Allgemeine Mathematik, Angewandte Mathematik, Fortgeschrittene Mathematik, Analytische Fähigkeiten, Grafische Darstellung, Algebra, Arithmetik

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    S

    Stanford University

    Einführung in das mathematische Denken

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematik und mathematische Modellierung, Deduktive Argumentation, Logisches Denken, Mathematische Theorie und Analyse, Kalkulation

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    3029 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
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    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of London

    Applied Mathematical Methods for Computing

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Combinatorics, Probability & Statistics, Data Analysis, Advanced Mathematics, Linear Algebra, Mathematics and Mathematical Modeling, Mathematical Theory & Analysis, Applied Mathematics, Statistics, Analysis, Statistical Analysis, Probability, Algorithms, Algebra

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Technik, Lineare Algebra, Python-Programmierung, Statistik, Derivate, Datenvorverarbeitung, Algorithmen, Mathematische Modellierung, NumPy, Regressionsanalyse, Fortgeschrittene Mathematik, Dimensionalitätsreduktion, Technische Merkmale, Unüberwachtes Lernen, Angewandte Mathematik, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Jupyter, Kalkulation

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Analyse, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenvorverarbeitung, Bayessche Statistik, Maschinelles Lernen, NumPy, Mathematische Modellierung, Dimensionalitätsreduktion, Angewandte Mathematik, Numerische Analyse, Methoden des maschinellen Lernens, Deskriptive Statistik, Statistische Hypothesenprüfung, Stichproben (Statistik), A/B-Tests, Vorverarbeitung von Daten, Statistische Inferenz, Kalkulation

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    3177 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    Mathematik für Ingenieure

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computational Thinking, Lineare Algebra, Maschinenwesen, Mathematische Software, Technische Analyse, Mathematische Modellierung, Technik, Finite-Elemente-Methoden, Technische Berechnungen, Geometrie, elektromagnetik, Fortgeschrittene Mathematik, Angewandte Mathematik, Numerische Analyse, Integralrechnung, Differentialgleichungen, Kalkulation, Algebra, Simulation und Simulationssoftware, Matlab

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    7767 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of North Texas

    Mathe-Vorbereitung: College & Work Ready

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistik, Systeme der Messung, Geometrie, Angewandte Mathematik, Grafische Darstellung, Algebra, Arithmetik

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra from Elementary to Advanced

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Advanced Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Numerical Analysis, Geometry, Data Transformation, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Markov Model, Probability

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    Universitat Politècnica de València

    Basic Math: Algebra

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Linear Algebra, Algebra, Geometry, General Mathematics, Applied Mathematics, Arithmetic

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    T

    The University of Sydney

    Einführung in Calculus

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Derivate, Mathematische Modellierung, Geometrie, Technische Berechnungen, Fortgeschrittene Mathematik, Schätzung, Integralrechnung, Algebra, Grafische Darstellung, Arithmetik, Kalkulation, Trigonometrie

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    3953 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Basic Engineering Mathematics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Engineering Calculations, Trigonometry, Engineering Analysis, Linear Algebra, Calculus, Differential Equations, Mathematical Modeling, Mathematical Theory & Analysis, Applied Mathematics, Algebra

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

1234…60

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mathematics Kurse

  • Essential Mathematics for Computer Science: University of London
  • Algebra: Grundstufe bis Fortgeschrittene: Johns Hopkins University
  • Einführung in das mathematische Denken: Stanford University
  • Applied Mathematical Methods for Computing: University of London
  • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
  • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Mathematik für Ingenieure: The Hong Kong University of Science and Technology
  • Mathe-Vorbereitung: College & Work Ready: University of North Texas
  • Linear Algebra from Elementary to Advanced: Johns Hopkins University
  • Basic Math: Algebra: Universitat Politècnica de València

Häufig gestellte Fragen zum Thema Mathematics

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:

  1. Eine kostenloseVorschau auf das erste Modul vieler Mathematikkurse. Dazu gehören Videolektionen, Lesungen, benotete Aufgaben und Coursera Coach (wo verfügbar).
  2. Starten Sie eine kostenlose 7-Tage-Testversion für Spezialisierungen oder Coursera Plus. Damit erhalten Sie innerhalb des Testzeitraums vollen Zugang zu allen Kursinhalten der in Frage kommenden Programme.

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.‎

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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