Dieser Kurs hilft dabei, die Grundlagen zu schaffen, um Mathematik als Werkzeug zum Modellieren, Verstehen und Interpretieren der Welt um uns herum zu nutzen. Dies geschieht durch das Studium von Funktionen, ihren Eigenschaften und Anwendungen zur Datenanalyse. Die Konzepte der Vorkalkulation liefern das Rüstzeug für den Beginn einer wissenschaftlichen Laufbahn und bereiten die Schüler auf künftige wissenschaftliche und kalkulatorische Kurse vor. Dieser Kurs richtet sich an alle Studenten, nicht nur an diejenigen, die an weiteren Mathematikkursen interessiert sind. Studenten, die sich für Naturwissenschaften, Informatik, Psychologie, Soziologie oder Ähnliches interessieren, werden von diesem Einführungskurs wirklich profitieren, da sie die erlernten Fähigkeiten auf ihr Fachgebiet anwenden können, um ihr Fachmaterial zu analysieren und zu interpretieren. Die Studenten werden nicht nur mit neuen Ideen konfrontiert, sondern auch mit neuen Anwendungen eines alten Themas. Daten aus dem wirklichen Leben, Übungsaufgaben und regelmäßige Beurteilungen tragen dazu bei, den Inhalt dieses Kurses zu motivieren und zu festigen, was zu Lernen und Beherrschung führt.

Precalculus: Mathematische Modellierung

Precalculus: Mathematische Modellierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Vorausberechnung durch Daten und Modellierung“

Dozent: Joseph W. Cutrone, PhD
TOP-LEHRKRAFT
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Modellieren Sie Daten sowohl mit einzelnen als auch mit multivariablen Funktionen
Visualisieren und analysieren Sie Daten mit verschiedenen Technologien.
Verstehen Sie die Eigenschaften verschiedener Funktionstypen und wenden Sie sie entsprechend an, um verschiedene Situationen zu modellieren.
Führen Sie Vektoroperationen wie Addition, Skalarmultiplikation, Punktprodukt und Kreuzprodukt durch, um die Geometrie im Raum zu analysieren.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Mathematical Modeling
- Kategorie: Applied Mathematics
- Kategorie: Systems Of Measurement
- Kategorie: Analytical Skills
- Kategorie: Correlation Analysis
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Statistics
- Kategorie: Data Analysis
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Geprüft am 6. März 2022
Love this, but test sometimes almost impossible with learned material
Geprüft am 7. Nov. 2025
It's an very simple but very informative course. Well delivered by the instructor.
Geprüft am 28. Dez. 2023
Great refresher, examples well explained, just enough practice problems.

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