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.

University of London
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

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

University of London
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

Imperial College London
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
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
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
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

The Hong Kong University of Science and Technology
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
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

Johns Hopkins University
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
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

The University of Sydney
Kompetenzen, die Sie erwerben: Derivate, Mathematische Modellierung, Geometrie, Technische Berechnungen, Fortgeschrittene Mathematik, Schätzung, Integralrechnung, Algebra, Grafische Darstellung, Arithmetik, Kalkulation, Trigonometrie
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
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
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.