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    Mathematik-Kurse Online

    Finden Sie Mathematik-Kurse, die Themen wie Algebra, Statistik und Berechnungen abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Forschung, Datenwissenschaft und Bildung vor.

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    Erkunden Sie den Mathematik-Kurskatalog

    • B

      Birla Institute of Technology & Science, Pilani

      Basic Engineering Mathematics

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      S

      Stanford University

      Einführung in das mathematische Denken

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

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      2982 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Vorschau
      Vorschau
      D

      Deep Teaching Solutions

      Making Math Click: Understand Math Without Fear

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Differentiated Instruction, Willingness To Learn, Persistence, Learning Theory, Problem Solving

      5
      Bewertung, 5 von 5 Sternen
      ·
      9 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Lineare Algebra, Bayessche Statistik, Mathematische Modellierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Stichproben (Statistik), Angewandte Mathematik, Deskriptive Statistik, Statistische Hypothesentests, Statistische Analyse, A/B-Tests, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistisches maschinelles Lernen, Infinitesimalrechnung, Statistische Inferenz, Dimensionalitätsreduktion, NumPy, Jupyter

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2862 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      T

      The Hong Kong University of Science and Technology

      Mathematik für Ingenieure

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Simulation und Simulationssoftware, Mathematische Modellierung, Technische Berechnungen, Lineare Algebra, Numerische Analyse, Angewandte Mathematik, Geometrie, Algebra, Schätzung, Matlab, Fortgeschrittene Mathematik, Technik, Infinitesimalrechnung, Differentialgleichungen, Finite Elemente Methoden, Integralrechnung, Computergestütztes Denken, Maschinenwesen, Mathematische Software, Technische Analyse

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      7570 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Algorithmen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Derivate, Lineare Algebra, Angewandte Mathematik, Künstliche neuronale Netze, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Statistische Analyse, Dimensionalitätsreduktion, Regressionsanalyse, Fortgeschrittene Mathematik, Feature Technik, Infinitesimalrechnung, Statistik, NumPy, Jupyter

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Was führt Sie heute zu Coursera?

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Algebra: Grundstufe bis Fortgeschrittene

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Mathematische Modellierung, Grafische Darstellung, Algebra, Angewandte Mathematik, Fortgeschrittene Mathematik, Allgemeine Mathematik, Arithmetik, Analytische Fähigkeiten, Geometrie, Mathematische Theorie & Analyse

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      J

      Johns Hopkins University

      Foundational Mathematics for AI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Statistics, Linear Algebra, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Bayesian Statistics, Statistics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Probability, Regression Analysis, Calculus, Statistical Analysis, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Probability Distribution, Mathematical Modeling, Integral Calculus, Algebra, Machine Learning Algorithms

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      7 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Einführung in die diskrete Mathematik für die Computerwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Graphentheorie, Verschlüsselung, Kryptographie-Standards für öffentliche Schlüssel (PKCS), Kryptographie, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeit, Cybersicherheit, Datenstrukturen, Computer Programmierung, Python-Programmierung, Arithmetik, Netzwerk-Routing, Deduktive Argumentation, Schlüsselverwaltung, Computergestützte Logik, Computergestütztes Denken, Netzwerkanalyse, Logisches Denken, Theoretische Informatik

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      3655 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      T

      The University of Sydney

      Einführung in Calculus

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

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3889 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Linear Algebra from Elementary to Advanced

      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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      S

      Shanghai Jiao Tong University

      Diskrete Mathematik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Graphentheorie, Datenstrukturen, Informatik, Kombinatorik, Fortgeschrittene Mathematik, Netzwerkanalyse, Computergestütztes Denken, Mathematische Theorie & Analyse, Theoretische Informatik

      3,3
      Bewertung, 3,3 von 5 Sternen
      ·
      199 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1234…52

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mathematics Kurse

    • Basic Engineering Mathematics: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
    • Einführung in das mathematische Denken: Stanford University
    • Making Math Click: Understand Math Without Fear: Deep Teaching Solutions
    • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Mathematik für Ingenieure: The Hong Kong University of Science and Technology
    • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
    • Algebra: Grundstufe bis Fortgeschrittene: Johns Hopkins University
    • Foundational Mathematics for AI: Johns Hopkins University
    • Einführung in die diskrete Mathematik für die Computerwissenschaft: University of California San Diego
    • Einführung in Calculus: The University of Sydney

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Mathematik

    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:

    • Versicherungsmathematiker, der mathematische Fähigkeiten zur Risikobewertung im Versicherungs- und Finanzwesen einsetzt
    • Statistischer Forscher, der Einblicke in das Gesundheitswesen, die öffentliche Politik und die Technologie liefert
    • Kryptoanalytiker, der Daten und Kommunikation mit fortgeschrittenen mathematischen Techniken sichert
    • Quantitative Entwickler, die Algorithmen und Modelle im Finanzsektor entwerfen
    • Akademische Funktionen in Bildungseinrichtungen, die mathematische Lehrpläne unterrichten und entwickeln

    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.‎

    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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