Duke University
Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

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Duke University

Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

Daniel Egger
Paul Bendich

Dozenten: Daniel Egger

475.791 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(12,066 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 13 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
96%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Bayes' Theorem
  • Kategorie: Bayessche Wahrscheinlichkeit
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeit
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung

Wichtige Details

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14 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

Dieses kurze Modul enthält einen Überblick über die Struktur des Kurses, den Arbeitsablauf und Informationen über Kurszertifikate, Quiz, Videovorträge und andere wichtige Kursdetails. Lesen Sie es am besten gleich und greifen Sie bei Bedarf darauf zurück

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren

Dieses Modul enthält drei Lektionen, die auf grundlegendem mathematischem Vokabular aufbauen. In der ersten Lektion, "Mengen und wozu sie gut sind", lernen Sie die grundlegenden Begriffe der Mengenlehre kennen, darunter Vereinigungen, Schnittmengen und Kardinalität. Sie enthält auch eine praktische Anwendung auf medizinische Tests. Die zweite Lektion, "Die unendliche Welt der reellen Zahlen", erklärt die Notation, die wir verwenden, um Intervalle auf der reellen Zahlengeraden zu diskutieren. Das Modul schließt mit der dritten Lektion "Das gezackte S-Symbol", in der Sie lernen, wie Sie eine lange Reihe von Additionen kompakt ausdrücken und diese Fähigkeit nutzen, um statistische Größen wie Mittelwert und Varianz zu definieren.

Das ist alles enthalten

10 Videos4 Lektüren4 Aufgaben

Dieses Modul baut den Wortschatz für die grafische Darstellung von Funktionen in der Ebene auf. In der ersten Lektion "Descartes war wirklich schlau" lernen Sie die kartesische Ebene kennen, messen Entfernungen in ihr und finden die Gleichungen von Linien. In der zweiten Lektion wird die Idee einer Funktion als Input-Output-Maschine eingeführt, Sie lernen, wie Sie Funktionen in der kartesischen Ebene grafisch darstellen können, und Sie lernen wichtiges Vokabular kennen.

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

Dieses Modul beginnt mit einer sehr sanften Einführung in das Kalkülkonzept der Ableitung. In der ersten Lektion, "Hier geht es um die Ableitung", werden grundlegende Definitionen gegeben, einige Beispiele bearbeitet und gezeigt, wie Sie diese Konzepte auf das reale Problem der Optimierung anwenden können. Dann wenden wir uns Exponenten und Logarithmen zu und erklären die Regeln und die Notation für diese mathematischen Werkzeuge. Schließlich lernen wir etwas über die Änderungsrate eines kontinuierlichen Wachstums und die spezielle Konstante "e", die dieses Konzept in einer einzigen Zahl - nämlich 2,718 - zusammenfasst.

Das ist alles enthalten

7 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

Dieses Modul führt in das Vokabular und die Notation der Wahrscheinlichkeitstheorie ein - Mathematik für die Untersuchung von Ergebnissen, die unsicher sind, aber vorhersehbare Eintrittsraten haben. Wir beginnen mit den grundlegenden Definitionen und Regeln der Wahrscheinlichkeit, einschließlich der Wahrscheinlichkeit des gleichzeitigen Eintretens von zwei oder mehr Ereignissen, der Summenregel und der Produktregel, und fahren dann mit dem Satz von Bayes fort und wie er in praktischen Problemen verwendet wird.

Das ist alles enthalten

8 Videos4 Lektüren4 Aufgaben

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.5 (3,457 Bewertungen)
Daniel Egger
Duke University
8 Kurse1.171.494 Lernende
Paul Bendich
Duke University
2 Kurse475.891 Lernende

von

Duke University

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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4.5

12.066 Bewertungen

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  • 1 star

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RB
4

Geprüft am 1. Sep. 2020

PP
4

Geprüft am 26. Feb. 2018

VS
5

Geprüft am 22. Sep. 2020

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Häufig gestellte Fragen