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    Mathematik-Kurse Online

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    • Status: Vorschau
      Vorschau
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Konstruktivismus und Mathematik-, Naturwissenschafts- und Technikunterricht

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Software und Technologie für das Bildungswesen, Forschung, Technische Kommunikation, Wissenschaft und Forschung, Qualitative Forschung, Mathematische Bildung

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen: PCA

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Dimensionalitätsreduktion, NumPy, Statistik, Lineare Algebra, Feature Technik, Jupyter, Infinitesimalrechnung, Datenverarbeitung, Fortgeschrittene Mathematik

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      3153 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      U

      University of Pennsylvania

      Calculus: Single Variable Part 2 - Differentiation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Calculus, Applied Mathematics, Derivatives, Engineering Calculations, Advanced Mathematics, Estimation

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1210 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Algebra und Differentialrechnung für Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Derivate, Grafische Darstellung, Angewandte Mathematik, Algebra, Mathematische Theorie & Analyse, Numerische Analyse, Datenverarbeitung, Infinitesimalrechnung

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      N

      National Taiwan University

      機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Statistical Machine Learning, Classification And Regression Tree (CART), Machine Learning, Theoretical Computer Science, Mathematical Theory & Analysis, Probability & Statistics, Algorithms, Linear Algebra

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      S

      Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Prädiktive Modellierung, Tensorflow, Unüberwachtes Lernen, NumPy, Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche Intelligenz, Datenethik, Random Forest Algorithmus, Reinforcement Learning, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Jupyter, Überwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Explorative Datenanalyse, Bayessche Statistik, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Analyse, Deskriptive Statistik, Statistische Inferenz, Statistisches maschinelles Lernen, Statistische Visualisierung, Wahrscheinlichkeit, Datenverarbeitung, A/B-Tests

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Leeds

      Master of Science in Data Science (Statistics)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Hypothesis Testing, Regression Analysis, Exploratory Data Analysis, Bayesian Statistics, Statistical Machine Learning, Statistical Methods, Classification And Regression Tree (CART), Network Analysis, Planning, Applied Machine Learning, Data Visualization, Data Manipulation, Data Analysis, Unsupervised Learning, R Programming, Data Visualization Software, Algorithms, Statistical Modeling, Linear Algebra, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Excel für den Alltag

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Excel-Formeln, Daten importieren/exportieren, Prädiktive Modellierung, Datenmanagement, Mathematische Modellierung, Microsoft Excel, Analyse, Datenüberprüfung, Finanzielle Analyse, Microsoft Word, Regressionsanalyse, Cashflows, Komplexe Problemlösung, Problemlösung, Statistische Modellierung, Abschreibung, Wirtschaftsmathematik, Excel-Makros, Finanzplanung, Datenvisualisierung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3963 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Pittsburgh

      Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

      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

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Vorschau
      Vorschau
      U

      University of Colorado Boulder

      Introduction to Python for Scientific Computing

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Scientific Visualization, NumPy, Data Visualization, Debugging, Matplotlib, Numerical Analysis, Engineering Calculations, Integrated Development Environments, Computational Thinking, Engineering Analysis, Programming Principles, Data Analysis, Computer Programming

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Biostatistik im öffentlichen Gesundheitswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Quantitative Forschung, Öffentliche Gesundheit, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Stichproben (Statistik), Statistische Methoden, Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Wissenschaftliche Methoden, Datenkompetenz, Statistik, Statistische Inferenz, Statistische Analyse, Deskriptive Statistik, Erweiterte Analytik, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Regressionsanalyse, Statistische Visualisierung, Biostatistik, Epidemiologie

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      2372 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…678…51

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mathematics Kurse

    • Konstruktivismus und Mathematik-, Naturwissenschafts- und Technikunterricht: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Mathematik für maschinelles Lernen: PCA: Imperial College London
    • Calculus: Single Variable Part 2 - Differentiation: University of Pennsylvania
    • Algebra und Differentialrechnung für Data Science: University of Colorado Boulder
    • 機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations: National Taiwan University
    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Master of Science in Data Science (Statistics): University of Leeds
    • Excel für den Alltag: University of Colorado Boulder
    • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh

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