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    The University of Sydney

    Introduction to Advanced Calculus

    您将获得的技能: Advanced Mathematics, Integral Calculus, Calculus, Mathematical Theory & Analysis, Differential Equations, Applied Mathematics, Engineering Calculations, Mathematical Modeling, Linear Algebra, Physics, Derivatives

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    25 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师数学

    您将获得的技能: 应用数学, 工程计算, 微积分, 计算思维, 工程分析, 模拟和模拟软件, 代数, 工程学, 数学软件, 电磁学, 数值分析, 微分方程, 高等数学, 几何学, 数学建模, 有限元方法, Matlab, 积分微积分, 机械工程, 线性代数

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    7690 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra from Elementary to Advanced

    您将获得的技能: 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
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    218 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: 回归分析, 降维, 微积分, 应用数学, NumPy, 人工神经网络, Python 程序设计, 衍生产品, 功能工程, Algorithm, 高等数学, 统计, 数学建模, 机器学习算法, 数据预处理, 无监督学习, Jupyter, 线性代数

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.5万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学高级统计学

    您将获得的技能: 概率与统计, 统计分析, 回归分析, 应用数学, 概率分布, 数据建模, 抽样(统计), R 语言程序设计(中文版), 统计方法, 统计建模, 贝叶斯统计, 统计假设检验, 统计推理, 概率, 线性代数, 统计, 数学建模, 生物统计学, 数据科学, 数据分析

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    786 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    通过数据和建模的微积分:数列与积分

    您将获得的技能: 应用数学, 微积分, 数值分析, 衍生产品, 高等数学, 数学建模, 数学理论与分析, 积分微积分

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    57 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    J

    Johns Hopkins University

    Foundational Mathematics for AI

    您将获得的技能: Descriptive Statistics, Linear Algebra, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Artificial Intelligence, Probability, Regression Analysis, Calculus, Statistical Analysis, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Probability Distribution, Mathematical Modeling, Statistical Modeling, Machine Learning Algorithms, Dimensionality Reduction

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    10 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDUCBA

    Master Advanced Accounting: Analyze, Value & Consolidate

    您将获得的技能: International Financial Reporting Standards, Business Valuation, Consolidation, Technical Accounting, Financial Reporting, Financial Analysis, Mergers & Acquisitions, Financial Accounting, Financial Statement Analysis, Income Statement, Accounting, Balance Sheet

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
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    E

    EDUCBA

    Advanced Excel Analytics, Automation & Data Analysis

    您将获得的技能: Excel Macros, Data Validation, Scatter Plots, Pivot Tables And Charts, Microsoft Excel, Data Visualization, Regression Analysis, Excel Formulas, Histogram, Data Analysis, Data Integrity, Descriptive Statistics, Data Visualization Software, Spreadsheet Software, Analytics, Statistical Analysis, Data Analysis Expressions (DAX), Statistical Methods, Descriptive Analytics, Automation

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    Universitat Politècnica de València

    Basic Math: Integrals

    您将获得的技能: Integral Calculus, Calculus, General Mathematics, Engineering Calculations, Trigonometry

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    代数初级到高级

    您将获得的技能: 概率与统计, 应用数学, 制图, 代数, 分析技能, 高等数学, 几何学, 算术, 普通数学, 数学建模

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    798 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Mathematics for Engineering

    您将获得的技能: Data Analysis, Computational Logic, Engineering Calculations, Trigonometry, Linear Algebra, Engineering Analysis, Logical Reasoning, Deductive Reasoning, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Calculus, Analytical Skills, Bayesian Statistics, Differential Equations, Programming Principles, Statistical Inference, Theoretical Computer Science, Numerical Analysis, Descriptive Analytics, Applied Mathematics

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    191 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

1234…341

总之,以下是 10 最受欢迎的 advanced mathematics 课程

  • Introduction to Advanced Calculus: The University of Sydney
  • 工程师数学: The Hong Kong University of Science and Technology
  • Linear Algebra from Elementary to Advanced: Johns Hopkins University
  • 机器学习数学: Imperial College London
  • 数据科学高级统计学: Johns Hopkins University
  • 通过数据和建模的微积分:数列与积分: Johns Hopkins University
  • Foundational Mathematics for AI: Johns Hopkins University
  • Master Advanced Accounting: Analyze, Value & Consolidate: EDUCBA
  • Advanced Excel Analytics, Automation & Data Analysis: EDUCBA
  • Basic Math: Integrals: Universitat Politècnica de València

关于 Advanced Mathematics 的常见问题

高等数学是指超越基本算术和代数的高层次数学概念。它包括微积分、线性代数、微分方程和抽象代数等科目。这些领域为许多学科提供了理论基础,包括工程学、物理学、计算机科学和经济学。

理解高等数学非常重要,因为它可以实现复杂问题的解决、逻辑推理和数据分析。在当今日益以数据为驱动、以技术为重点的世界中,这些技能对于开发算法、为现实世界的系统建模以及做出明智的决策至关重要。‎

拥有高等数学背景的人可以获得许多职业机会。拥有这方面专业知识的专业人员可以从事数据分析师、定量研究员、金融分析师、Operator 研究员和软件工程师等职位。这些职位通常需要很强的解析能力和将数学原理应用于实际问题的能力。此外,高等数学在学术界也备受重视,个人可以从事研究或教学工作,为培养未来的数学家和科学家做出贡献。‎

要在高等数学领域取得成功,需要在代数、几何和微积分等核心概念方面打下坚实的基础。关键技能包括解决问题、批判性思维和处理抽象概念的能力。熟悉数学软件和编程语言(如 Python 或R)也会有所裨益,尤其是在数据科学和工程学等领域。参与实践问题并与 Peer-to-Peer 合作可以进一步增强您的学习体验和应用高级数学技术的信心。‎

对于那些对高等数学感兴趣的人来说,有几门非常好的在线课程可供选择。例如,工程数学专项课程全面介绍了工程中应用的数学原理。另一个选择是机器学习和数据科学专项数学课程,该课程侧重于机器学习应用所需的数学基础。这些课程旨在迎合不同的学习方式和时间安排,使全球受众都能无障碍地学习。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上开始免费学习高等数学:

  1. 免费预览 许多高等数学课程的第一个 Module。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得高等数学主题证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

学习高等数学需要有条理的方法。从复习基础概念开始,逐步过渡到更复杂的主题。利用在线资源、教科书和练习题来加强理解。加入学习小组或在线论坛可以提供额外的支持和动力。在整个学习过程中,设定具体的目标并跟踪自己的学习进度,有助于保持注意力集中并鼓励自我激励。‎

高等数学课程通常涵盖各种主题,包括微积分、线性代数、微分方程、概率论和统计学。有些课程还可能探讨数值分析、优化和数学建模等专项领域。这些课题对于理解复杂系统和解决现实世界的问题至关重要,因此在各个学术和专业领域都不可或缺。‎

对于培训和提高员工技能而言,工程师数学专项课程等课程尤其有益。该专项课程侧重于适用于工程背景的数学技术,可提高解决问题的技能和解析思维能力。此外,概率图形模型专项课程让学员掌握必要的数学和统计技能,是劳动力发展的宝贵资源。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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