Duke University
Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung
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Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

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Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

Daniel Egger
Paul Bendich

Dozenten: Daniel Egger

4.5

(11,908 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 13 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Wichtige Details

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14 Quizzes

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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 Quizzes

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 Quizzes

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 Quizzes

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 Quizzes

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.5 (3,381 Bewertungen)
Daniel Egger
Duke University
8 Kurse1.162.987 Lernende
Paul Bendich
Duke University
2 Kurse470.347 Lernende

von

Duke University

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Bewertungen von Lernenden

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  • 4 stars

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  • 3 stars

    5,58 %

  • 2 stars

    1,58 %

  • 1 star

    0,93 %

BB
4

Geprüft am 25. Nov. 2022

VS
5

Geprüft am 22. Sep. 2020

SP
4

Geprüft am 29. Mai 2020

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