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.
Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deduktive Argumentation, Infinitesimalrechnung, Mathematische Theorie & Analyse, Logisches Denken, Mathematik und mathematische Modellierung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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

Universitat Politècnica de València
Kompetenzen, die Sie erwerben: Linear Algebra, Algebra, Geometry, General Mathematics, Applied Mathematics, Arithmetic
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Algebra, Mathematische Modellierung, Grafische Darstellung, Geometrie, Analytische Fähigkeiten, Allgemeine Mathematik, Angewandte Mathematik, Fortgeschrittene Mathematik, Arithmetik
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Analyse, Infinitesimalrechnung, Lineare Algebra, Statistische Inferenz, A/B-Tests, Numerische Analyse, Bayessche Statistik, Dimensionalitätsreduktion, Angewandte Mathematik, Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Mathematische Modellierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Wahrscheinlichkeit, NumPy, Datenumwandlung, Stichproben (Statistik), Maschinelles Lernen
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Lineare Algebra, Infinitesimalrechnung, Künstliche neuronale Netze, Statistik, Algorithmen, Regressionsanalyse, Dimensionalitätsreduktion, Angewandte Mathematik, Derivate, Jupyter, Datenmanipulation, NumPy, Fortgeschrittene Mathematik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

The Hong Kong University of Science and Technology
Kompetenzen, die Sie erwerben: Lineare Algebra, Infinitesimalrechnung, Numerische Analyse, Mathematische Software, Matlab, Algebra, Technik, Schätzung, Finite Elemente Methoden, Technische Analyse, Computergestütztes Denken, Technische Berechnungen, Simulation und Simulationssoftware, Mathematische Modellierung, Integralrechnung, Geometrie, Maschinenwesen, Fortgeschrittene Mathematik, Angewandte Mathematik, Differentialgleichungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

University of North Texas
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Grafische Darstellung, Algebra, Arithmetik, Angewandte Mathematik, Statistik, Systeme der Messung, Geometrie
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of California San Diego
Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Theoretische Informatik, Kombinatorik, Verschlüsselung, Kryptographie-Standards für öffentliche Schlüssel (PKCS), Deduktive Argumentation, Bayessche Statistik, Kryptographie, Graphentheorie, Algorithmen, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Computergestützte Logik, Computergestütztes Denken, Wahrscheinlichkeit, Schlüsselverwaltung, Netzwerkanalyse, Logisches Denken, Datenstrukturen, Kryptographische Protokolle, Arithmetik
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

The University of Sydney
Kompetenzen, die Sie erwerben: Infinitesimalrechnung, Algebra, Arithmetik, Technische Berechnungen, Mathematische Modellierung, Schätzung, Geometrie, Integralrechnung, Trigonometrie, Grafische Darstellung, Fortgeschrittene Mathematik, Derivate
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

University of Pittsburgh
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate
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:
In diesen Berufen wird fundiertes mathematisches Wissen eingesetzt, um innovative Lösungen zu entwickeln und den Erfolg in verschiedenen Branchen zu fördern.
Ja. Mathematik ist in vielen Bereichen unverzichtbar, unter anderem in den Bereichen Ingenieurwesen, Wirtschaft, Datenwissenschaft und Computerprogrammierung. Coursera-Kurse können Ihnen dabei helfen, Fähigkeiten zu erwerben, die Ihren akademischen Erfolg unterstützen, Ihre Berufsvorbereitung verbessern und Ihnen die Türen zu Karrieren in MINT- und analytischen Bereichen öffnen.