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.

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

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

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Python-Programmierung, Statistik, Künstliche neuronale Netze, Derivate, Dimensionalitätsreduktion, Mathematische Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Datenvorverarbeitung, Jupyter, Lineare Algebra, NumPy, Infinitesimalrechnung, Fortgeschrittene Mathematik, Feature Technik, Angewandte Mathematik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

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

University of North Texas
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistik, Geometrie, Arithmetik, Algebra, Systeme der Messung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Angewandte Mathematik, Grafische Darstellung
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

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

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

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