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    Sie erlernen neue Tools oder Kompetenzen in einer interaktiven, praxisnahen Umgebung.
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    • G

      Google Cloud

      Preparing and Aggregating Data for Visualizations using Cloud Dataprep

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization Software, Data Wrangling, Data Manipulation, Data Import/Export, Data Transformation, Data Cleansing, Extract, Transform, Load, Sampling (Statistics)

      Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Analysis and Interpretation of Large-Scale Programs

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Program Evaluation, Health Equity, Quantitative Research, Data Analysis, Statistical Analysis, Analysis, Statistical Reporting, Data Collection, Sampling (Statistics), Public Health and Disease Prevention, Maternal Health, Data Quality, Research Design

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Household Surveys for Program Evaluation in LMICs

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Surveys, Survey Creation, Sampling (Statistics), Program Evaluation, Data Management, Data Collection, Data Analysis, Data Cleansing, Data Quality, Research Design, Sample Size Determination, Interviewing Skills, Data Presentation, Data Ethics

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      U

      University of Colorado Boulder

      Introduction to Bayesian Statistics for Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayesian Statistics, Statistical Inference, Statistical Modeling, Predictive Analytics, Statistical Methods, Data Ethics, Data Science, Probability, Regression Analysis, Analytical Skills, Probability Distribution

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Maryland, College Park

      Cómo combinar y analizar datos complejos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Integration, Data Synthesis, Data Ethics, R Programming, Statistical Software, Analytical Skills, Data Analysis Software, Statistical Methods, Statistical Programming, Statistical Analysis, Sampling (Statistics), Regression Analysis, Statistical Modeling, Probability & Statistics, Descriptive Statistics, Information Privacy

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Data Acquisition, Risk, and Estimation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Sampling (Statistics), Engineering Management, Estimation, Sample Size Determination, Statistical Methods, Leadership and Management, Technical Management, Statistical Software, Statistics, Leadership, Quantitative Research, Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Analytics, Statistical Analysis, Cost Estimation, Data Analysis Software, Statistical Hypothesis Testing, Risk Analysis, Probability & Statistics

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      Duke University

      R을 사용한 확률 및 데이터 소개

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Sampling (Statistics), Probability Distribution, R Programming, Bayesian Statistics, Data Analysis, Probability, Statistics, Statistical Analysis, Descriptive Statistics, Statistical Inference

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Исследование и генерация данных для принятия бизн.-реш.

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Sampling (Statistics), Descriptive Statistics, Data Analysis, Statistics, Quantitative Research, Business Analysis, Business Risk Management, Statistical Analysis, Data-Driven Decision-Making, Statistical Visualization, Statistical Methods, Microsoft Excel, Probability Distribution, Data Presentation

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • P

      Packt

      Alteryx Advanced

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Alteryx, Data Cleansing, Data Manipulation, Advanced Analytics, Data Wrangling, Data Transformation, Predictive Modeling, Data Processing, Machine Learning, Data Pipelines, Feature Engineering, Sampling (Statistics), Data Mining, Data Integration, Workflow Management, Complex Problem Solving

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Modeling Climate Anomalies with Statistical Analysis

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Pandas (Python Package), Statistical Analysis, Data Science, Data Analysis, NumPy, Statistical Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Regression Analysis, Data Integration, Data Manipulation, Application Programming Interface (API)

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Spacecraft Relative Motion Control

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Control Systems, Numerical Analysis, Simulations, Engineering Analysis, Mathematical Modeling, Linear Algebra, Differential Equations, Applied Mathematics

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      Microsoft Excel استخدام المعادلات و الوظائف البسيطة فى

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Data Analysis Software, Data Analysis, Customer Analysis, Analysis, Analytical Skills, Gross Profit, Productivity Software, Business Mathematics

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mathematics Kurse

    • Preparing and Aggregating Data for Visualizations using Cloud Dataprep: Google Cloud
    • Analysis and Interpretation of Large-Scale Programs: Johns Hopkins University
    • Household Surveys for Program Evaluation in LMICs: Johns Hopkins University
    • Introduction to Bayesian Statistics for Data Science: University of Colorado Boulder
    • Cómo combinar y analizar datos complejos: University of Maryland, College Park
    • Data Acquisition, Risk, and Estimation: University of Colorado Boulder
    • R을 사용한 확률 및 데이터 소개: Duke University
    • Исследование и генерация данных для принятия бизн.-реш.: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Alteryx Advanced: Packt
    • Modeling Climate Anomalies with Statistical Analysis: University of Colorado Boulder

    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, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch Mathematik. Sie können zwar auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen, indem Sie die Kurse besuchen, dies beinhaltet jedoch keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

    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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