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Kurse auf Französisch

 

Zufall: Eine Einführung in die Wahrscheinlichkeit – Teil 1 (POLYTECHNIQUE PARIS)

Die École Polytechnique, eine renommierte Institution, bietet auf Coursera einen faszinierenden Kurs mit dem Titel „Zufall: eine Einführung in die Wahrscheinlichkeit – Teil 1“ an.. Dieser Kurs dauert etwa 27 Stunden und erstreckt sich über drei Wochen. Er ist eine außergewöhnliche Gelegenheit für alle, die sich für die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie interessieren. Dieser Kurs ist so konzipiert, dass er flexibel ist und sich an das Tempo jedes Lernenden anpasst. Er bietet einen tiefgehenden und leicht zugänglichen Ansatz zur Wahrscheinlichkeitstheorie.

Das Programm besteht aus 8 spannenden Modulen, die sich jeweils mit Schlüsselaspekten des Wahrscheinlichkeitsraums, einheitlicher Wahrscheinlichkeitsgesetze, Konditionierung, Unabhängigkeit und Zufallsvariablen befassen. Jedes Modul ist mit Erklärvideos, Zusatzlektüren und Quizfragen angereichert, um das erworbene Wissen zu testen und zu festigen. Studierende haben außerdem die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses ein gemeinsam nutzbares Zertifikat zu erwerben, was einen erheblichen Mehrwert für ihre berufliche oder akademische Laufbahn darstellt.

Die Dozenten Sylvie Méléard, Jean-René Chazottes und Carl Graham, alle Mitglieder der École Polytechnique, bringen ihr Fachwissen und ihre Leidenschaft für Mathematik ein und machen diesen Kurs nicht nur lehrreich, sondern auch inspirierend. Ganz gleich, ob Sie ein Mathematikstudent, ein Profi sind, der sein Wissen vertiefen möchte, oder einfach nur ein Naturwissenschaftsbegeisterter sind, dieser Kurs bietet eine einzigartige Gelegenheit, in die faszinierende Welt der Wahrscheinlichkeit einzutauchen, angeleitet von einigen der besten Köpfe der École Polytechnique.

 

Zufall: Eine Einführung in die Wahrscheinlichkeit – Teil 2 (POLYTECHNIQUE PARIS)

Der Kurs „Zufall: eine Einführung in die Wahrscheinlichkeit – Teil 2“ auf Coursera setzt die pädagogische Exzellenz der École Polytechnique fort und ist eine direkte und bereichernde Fortsetzung des ersten Teils. Dieser Kurs dauert voraussichtlich 17 Stunden und erstreckt sich über drei Wochen. Er führt die Studierenden in fortgeschrittenere Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie ein und vermittelt ein tieferes Verständnis und umfassendere Anwendungen dieser faszinierenden Disziplin.

Mit 6 gut strukturierten Modulen behandelt der Kurs Themen wie Zufallsvektoren, Verallgemeinerung von Gesetzesberechnungen, den Satz des Gesetzes der großen Zahlen, die Monte-Carlo-Methode und den zentralen Grenzwertsatz. Jedes Modul umfasst Lehrvideos, Lesungen und Quizze für ein umfassendes Lernerlebnis. Dieses Format ermöglicht es den Studierenden, sich aktiv mit dem Stoff auseinanderzusetzen und erlernte Konzepte praktisch anzuwenden.

Die Dozenten Sylvie Méléard, Jean-René Chazottes und Carl Graham begleiten die Schüler weiterhin mit ihrem Fachwissen und ihrer Leidenschaft für Mathematik auf dieser Bildungsreise. Ihr Lehransatz erleichtert das Verständnis komplexer Konzepte und regt zu einer tieferen Auseinandersetzung mit Wahrscheinlichkeiten an.

Dieser Kurs ist ideal für diejenigen, die bereits über solide Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie verfügen und ihr Verständnis und ihre Fähigkeit zur Anwendung dieser Konzepte auf komplexere Probleme erweitern möchten. Durch den Abschluss dieses Kurses können Studierende außerdem ein teilbares Zertifikat erwerben, das ihr Engagement und ihre Kompetenz in diesem Spezialgebiet nachweist.

 

Einführung in die Verteilungstheorie (POLYTECHNIQUE PARIS)

Der Kurs „Einführung in die Theorie der Verteilungen“, der von der École Polytechnique auf Coursera angeboten wird, stellt eine einzigartige und tiefgehende Auseinandersetzung mit einem fortgeschrittenen mathematischen Gebiet dar. Dieser Kurs dauert etwa 15 Stunden und erstreckt sich über drei Wochen. Er richtet sich an diejenigen, die Verteilungen verstehen möchten, ein grundlegendes Konzept in der angewandten Mathematik und Analyse.

Das Programm besteht aus 9 Modulen, die jeweils eine Mischung aus Lehrvideos, Lesungen und Quizzen bieten. Diese Module decken verschiedene Aspekte der Verteilungstheorie ab, einschließlich komplexer Themen wie der Definition der Ableitung einer unstetigen Funktion und der Anwendung unstetiger Funktionen als Lösungen für Differentialgleichungen. Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht es den Schülern, sich nach und nach mit Konzepten vertraut zu machen, die zunächst einschüchternd wirken könnten.

Die Professoren François Golse und Yvan Martel, beide angesehene Mitglieder der École Polytechnique, bringen beträchtliche Fachkenntnisse in diesen Kurs ein. Ihr Unterricht kombiniert akademische Genauigkeit und innovative Lehransätze und macht Inhalte für Studierende zugänglich und ansprechend.

Dieser Kurs eignet sich besonders für Studierende der Mathematik, der Ingenieurwissenschaften oder verwandter Bereiche, die ihr Verständnis für komplexe mathematische Anwendungen vertiefen möchten. Durch den Abschluss dieses Kurses erwerben die Teilnehmer nicht nur wertvolles Wissen, sondern haben auch die Möglichkeit, ein gemeinsam nutzbares Zertifikat zu erwerben, das ihr berufliches oder akademisches Profil erheblich aufwertet.

 

Einführung in die Galois-Theorie (SUPERIOR NORMAL SCHOOL PARIS)

Der von der École normale supérieure auf Coursera angebotene Kurs „Einführung in die Galois-Theorie“ ist eine faszinierende Erkundung eines der tiefgreifendsten und einflussreichsten Zweige der modernen Mathematik.Dieser etwa 12-stündige Kurs lässt die Studierenden in die komplexe und faszinierende Welt der Galois-Theorie eintauchen, einer Disziplin, die das Verständnis der Beziehungen zwischen Polynomgleichungen und algebraischen Strukturen revolutioniert hat.

Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf der Untersuchung der Wurzeln von Polynomen und ihres Ausdrucks aus Koeffizienten, einer zentralen Frage der Algebra. Es untersucht den von Évariste Galois eingeführten Begriff der Galois-Gruppe, der jedes Polynom einer Gruppe von Permutationen seiner Wurzeln zuordnet. Dieser Ansatz ermöglicht es uns zu verstehen, warum es unmöglich ist, die Wurzeln bestimmter Polynomgleichungen durch algebraische Formeln auszudrücken, insbesondere für Polynome mit einem Grad größer als vier.

Die Galois-Korrespondenz, ein Schlüsselelement des Kurses, verbindet die Feldtheorie mit der Gruppentheorie und bietet eine einzigartige Perspektive auf die Lösbarkeit radikaler Gleichungen. Der Kurs verwendet grundlegende Konzepte der linearen Algebra, um sich der Körpertheorie zu nähern und den Begriff der algebraischen Zahl einzuführen, während er gleichzeitig die Gruppen von Permutationen untersucht, die für das Studium von Galois-Gruppen erforderlich sind.

Dieser Kurs zeichnet sich besonders durch seine Fähigkeit aus, komplexe Algebrakonzepte auf zugängliche und vereinfachte Weise darzustellen, sodass die Studierenden mit einem Minimum an abstraktem Formalismus schnell aussagekräftige Ergebnisse erzielen können. Es ist ideal für Studenten der Mathematik, Physik oder Ingenieurwissenschaften sowie für Mathematikbegeisterte, die ihr Verständnis algebraischer Strukturen und ihrer Anwendung vertiefen möchten.

Durch den Abschluss dieses Kurses erlangen die Teilnehmer nicht nur ein tiefes Verständnis der Galois-Theorie, sondern haben auch die Möglichkeit, ein gemeinsam nutzbares Zertifikat zu erwerben, das ihr berufliches oder akademisches Profil erheblich aufwertet.

 

Analyse I (Teil 1): Vorspiel, Grundbegriffe, reelle Zahlen (SCHULE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Der von der École Polytechnique Fédérale de Lausanne auf edX angebotene Kurs „Analysis I (Teil 1): Vorspiel, Grundbegriffe, reelle Zahlen“ ist eine ausführliche Einführung in die grundlegenden Konzepte der reellen Analysis. Dieser 5-wöchige Kurs, der etwa 4-5 Stunden Unterricht pro Woche erfordert, ist so konzipiert, dass Sie ihn in Ihrem eigenen Tempo absolvieren können.

Der Kursinhalt beginnt mit einem Vorspiel, in dem wesentliche mathematische Begriffe wie trigonometrische Funktionen (sin, cos, tan), reziproke Funktionen (exp, ln) sowie die Berechnungsregeln für Potenzen, Logarithmen und Wurzeln noch einmal aufgegriffen und vertieft werden. Es behandelt auch grundlegende Sets und Funktionen.

Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf Zahlensystemen. Ausgehend von der intuitiven Vorstellung natürlicher Zahlen definiert der Kurs rationale Zahlen genau und untersucht ihre Eigenschaften. Besonderes Augenmerk wird auf reelle Zahlen gelegt, die eingeführt wurden, um die Lücken in rationalen Zahlen zu schließen. Der Kurs präsentiert eine axiomatische Definition reeller Zahlen und untersucht ihre Eigenschaften im Detail, einschließlich Konzepten wie Infimum, Supremum, Absolutwert und anderen zusätzlichen Eigenschaften reeller Zahlen.

Dieser Kurs ist ideal für diejenigen, die über Grundkenntnisse in Mathematik verfügen und ihr Verständnis für die Analyse realer Welten vertiefen möchten. Es ist besonders nützlich für Studierende der Mathematik, Physik oder Ingenieurwissenschaften sowie für alle, die an einem fundierten Verständnis der Grundlagen der Mathematik interessiert sind.

Durch den Abschluss dieses Kurses erlangen die Teilnehmer ein solides Verständnis der reellen Zahlen und ihrer Bedeutung in der Analyse sowie die Möglichkeit, ein gemeinsam nutzbares Zertifikat zu erwerben, das ihr berufliches oder akademisches Profil erheblich aufwertet.

 

Analyse I (Teil 2): ​​Einführung in komplexe Zahlen (SCHULE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Der Kurs „Analysis I (Teil 2): ​​Einführung in komplexe Zahlen“, der von der École Polytechnique Fédérale de Lausanne auf edX angeboten wird, ist eine fesselnde Einführung in die Welt der komplexen Zahlen.Dieser 2-wöchige Kurs, der etwa 4-5 Stunden Unterricht pro Woche erfordert, ist so konzipiert, dass Sie ihn in Ihrem eigenen Tempo absolvieren können.

Der Kurs beginnt mit der Auseinandersetzung mit der Gleichung z^2 = -1, die in der Menge der reellen Zahlen R keine Lösung hat. Dieses Problem führt zur Einführung komplexer Zahlen C, einem Körper, der R enthält und es uns ermöglicht, diese zu lösen Gleichungen. Der Kurs untersucht verschiedene Arten der Darstellung einer komplexen Zahl und diskutiert Lösungen für Gleichungen der Form z^n = w, wobei n zu N* und w zu C gehört.

Ein Höhepunkt des Kurses ist das Studium des Fundamentalsatzes der Algebra, der ein zentrales Ergebnis der Mathematik darstellt. Der Kurs behandelt auch Themen wie die kartesische Darstellung komplexer Zahlen, ihre elementaren Eigenschaften, das Umkehrelement für die Multiplikation, die Euler- und de-Moivre-Formel und die Polarform einer komplexen Zahl.

Dieser Kurs ist ideal für diejenigen, die bereits über Kenntnisse über reelle Zahlen verfügen und ihr Verständnis auf komplexe Zahlen erweitern möchten. Es ist besonders nützlich für Studierende der Mathematik, Physik oder Ingenieurwissenschaften sowie für alle, die an einem tieferen Verständnis der Algebra und ihrer Anwendungen interessiert sind.

Durch den Abschluss dieses Kurses erwerben die Teilnehmer ein solides Verständnis komplexer Zahlen und ihrer entscheidenden Rolle in der Mathematik sowie die Möglichkeit, ein gemeinsam nutzbares Zertifikat zu erwerben, das ihr berufliches oder akademisches Profil erheblich aufwertet.

 

Analyse I (Teil 3): Folgen reeller Zahlen I und II (SCHULE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Der von der École Polytechnique Fédérale de Lausanne auf edX angebotene Kurs „Analysis I (Teil 3): Folgen reeller Zahlen I und II“ konzentriert sich auf Folgen reeller Zahlen. Dieser 4-wöchige Kurs, der etwa 4-5 Stunden Unterricht pro Woche erfordert, ist so konzipiert, dass Sie ihn in Ihrem eigenen Tempo absolvieren können.

Das zentrale Konzept dieses Kurses ist der Grenzwert einer Folge reeller Zahlen. Zunächst wird eine Folge reeller Zahlen als Funktion von N bis R definiert. Beispielsweise wird die Folge a_n = 1/2^n untersucht und gezeigt, wie sie sich Null annähert. Der Kurs befasst sich eingehend mit der Definition des Grenzwerts einer Folge und entwickelt Methoden zur Feststellung der Existenz eines Grenzwerts.

Darüber hinaus stellt der Kurs eine Verbindung zwischen dem Begriff der Grenze und dem des Infimums und Supremums einer Menge her. Eine wichtige Anwendung von Folgen reeller Zahlen wird durch die Tatsache veranschaulicht, dass jede reelle Zahl als Grenzwert einer Folge rationaler Zahlen betrachtet werden kann. Der Kurs befasst sich auch mit Cauchy-Folgen und durch lineare Induktion definierten Folgen sowie dem Bolzano-Weierstrass-Theorem.

Die Teilnehmer lernen außerdem numerische Reihen kennen und erhalten eine Einführung in verschiedene Beispiele und Konvergenzkriterien, wie das d'Alembert-Kriterium, das Cauchy-Kriterium und das Leibniz-Kriterium. Der Kurs endet mit dem Studium numerischer Reihen mit einem Parameter.

Dieser Kurs ist ideal für diejenigen, die über Grundkenntnisse der Mathematik verfügen und ihr Verständnis für reelle Zahlenfolgen vertiefen möchten. Es ist besonders nützlich für Studierende der Mathematik, Physik oder Ingenieurwissenschaften. Durch den Abschluss dieses Kurses erweitern die Teilnehmer ihr Verständnis der Mathematik und erhalten möglicherweise ein gemeinsam nutzbares Zertifikat, das für ihre berufliche oder akademische Entwicklung von Vorteil ist.

 

Entdeckung reeller und kontinuierlicher Funktionen: Analyse I (Teil 4)  (SCHULE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

In „Analyse I (Teil 4): Grenzwert einer Funktion, stetige Funktionen“ bietet die École Polytechnique Fédérale de Lausanne eine faszinierende Reise in die Untersuchung realer Funktionen einer reellen Variablen.Dieser 4-wöchige Kurs mit 4 bis 5 Stunden wöchentlichem Lernen ist auf edX verfügbar und ermöglicht Fortschritte in Ihrem eigenen Tempo.

Dieser Abschnitt des Kurses beginnt mit der Einführung reeller Funktionen und betont deren Eigenschaften wie Monotonie, Parität und Periodizität. Außerdem werden Operationen zwischen Funktionen untersucht und spezifische Funktionen wie hyperbolische Funktionen eingeführt. Besonderes Augenmerk wird auf schrittweise definierte Funktionen gelegt, einschließlich Signum- und Heaviside-Funktionen sowie affine Transformationen.

Der Kern des Kurses konzentriert sich auf die scharfe Grenze einer Funktion an einem Punkt und liefert konkrete Beispiele für Grenzen von Funktionen. Es behandelt auch die Konzepte der linken und rechten Grenzen. Als nächstes befasst sich der Kurs mit unendlichen Grenzen von Funktionen und stellt wichtige Werkzeuge zur Berechnung von Grenzen bereit, wie zum Beispiel das Cop-Theorem.

Ein zentraler Aspekt des Kurses ist die Einführung des Konzepts der Kontinuität, das auf zwei verschiedene Arten definiert wird, und dessen Verwendung zur Erweiterung bestimmter Funktionen. Der Kurs endet mit einer Untersuchung der Kontinuität bei offenen Intervallen.

Dieser Kurs ist eine bereichernde Gelegenheit für diejenigen, die ihr Verständnis realer und kontinuierlicher Funktionen vertiefen möchten. Es ist ideal für Studierende der Mathematik, Physik oder Ingenieurwissenschaften. Durch den Abschluss dieses Kurses erweitern die Teilnehmer nicht nur ihren mathematischen Horizont, sondern haben auch die Chance, ein lohnendes Zertifikat zu erhalten, das ihnen die Tür zu neuen akademischen oder beruflichen Perspektiven öffnet.

 

Erforschung differenzierbarer Funktionen: Analyse I (Teil 5) (SCHULE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Die École Polytechnique Fédérale de Lausanne präsentiert in ihrem Bildungsangebot auf edX „Analyse I (Teil 5): Kontinuierliche Funktionen und differenzierbare Funktionen, die Ableitungsfunktion“. Dieser vierwöchige Kurs, der etwa 4 bis 5 Unterrichtsstunden pro Woche erfordert, ist eine eingehende Untersuchung der Konzepte der Differenzierbarkeit und Kontinuität von Funktionen.

Der Kurs beginnt mit einer eingehenden Untersuchung kontinuierlicher Funktionen, wobei der Schwerpunkt auf ihren Eigenschaften über geschlossene Intervalle liegt. Dieser Abschnitt hilft den Schülern, das Maximum und Minimum kontinuierlicher Funktionen zu verstehen. Anschließend führt der Kurs in die Bisektionsmethode ein und stellt wichtige Theoreme wie den Zwischenwertsatz und den Fixpunktsatz vor.

Der zentrale Teil der Vorlesung widmet sich der Differenzierbarkeit und Differenzierbarkeit von Funktionen. Die Studierenden lernen, diese Konzepte zu interpretieren und ihre Äquivalenz zu verstehen. Anschließend befasst sich der Kurs mit der Konstruktion der Ableitungsfunktion und untersucht ihre Eigenschaften im Detail, einschließlich algebraischer Operationen an Ableitungsfunktionen.

Ein wichtiger Aspekt des Kurses ist das Studium der Eigenschaften differenzierbarer Funktionen, wie der Ableitung der Zusammensetzung von Funktionen, des Satzes von Rolle und des Satzes des endlichen Inkrements. Der Kurs untersucht auch die Kontinuität der Ableitungsfunktion und ihre Auswirkungen auf die Monotonie einer differenzierbaren Funktion.

Dieser Kurs ist eine hervorragende Gelegenheit für diejenigen, die ihr Verständnis für differenzierbare und kontinuierliche Funktionen vertiefen möchten. Es ist ideal für Studierende der Mathematik, Physik oder Ingenieurwissenschaften. Durch den Abschluss dieses Kurses erweitern die Teilnehmer nicht nur ihr Verständnis grundlegender mathematischer Konzepte, sondern haben auch die Möglichkeit, ein lohnendes Zertifikat zu erwerben, das ihnen die Tür zu neuen akademischen oder beruflichen Möglichkeiten öffnet.

 

Vertiefung in der mathematischen Analyse: Analyse I (Teil 6) (SCHULE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Der Kurs „Analyse I (Teil 6): Studien zu Funktionen, begrenzte Entwicklungen“, der von der École Polytechnique Fédérale de Lausanne auf edX angeboten wird, ist eine eingehende Untersuchung von Funktionen und ihren begrenzten Entwicklungen. Dieser vierwöchige Kurs mit einem Arbeitsaufwand von 4 bis 5 Stunden pro Woche ermöglicht es den Lernenden, in ihrem eigenen Tempo Fortschritte zu machen.

Dieses Kapitel des Kurses konzentriert sich auf die eingehende Untersuchung von Funktionen und verwendet Theoreme zur Untersuchung ihrer Variationen. Nach der Auseinandersetzung mit dem endlichen Inkrementsatz befasst sich der Kurs mit seiner Verallgemeinerung. Ein entscheidender Aspekt beim Studium von Funktionen ist das Verständnis ihres Verhaltens im Unendlichen. Zu diesem Zweck stellt der Kurs die Bernoulli-l'Hospital-Regel vor, ein wesentliches Werkzeug zur Bestimmung der komplexen Grenzen bestimmter Quotienten.

Der Kurs befasst sich auch mit der grafischen Darstellung von Funktionen und untersucht Fragen wie die Existenz lokaler oder globaler Maxima oder Minima sowie die Konvexität oder Konkavität von Funktionen. Die Studierenden lernen, die verschiedenen Asymptoten einer Funktion zu identifizieren.

Eine weitere Stärke des Kurses ist die Einführung begrenzter Funktionsentwicklungen, die eine polynomielle Näherung in der Nähe eines gegebenen Punktes liefern. Diese Entwicklungen sind wesentlich, um die Berechnung von Grenzwerten und die Untersuchung der Eigenschaften von Funktionen zu vereinfachen. Der Kurs behandelt auch ganzzahlige Reihen und ihren Konvergenzradius sowie die Taylor-Reihe, ein leistungsstarkes Werkzeug zur Darstellung unbegrenzt differenzierbarer Funktionen.

Dieser Kurs ist eine wertvolle Ressource für diejenigen, die ihr Verständnis von Funktionen und ihren Anwendungen in der Mathematik vertiefen möchten. Es bietet eine bereichernde und detaillierte Perspektive auf Schlüsselkonzepte der mathematischen Analyse.

 

Beherrschung der Integration: Analyse I (Teil 7) (SCHULE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Der Kurs „Analysis I (Teil 7): Unbestimmte und bestimmte Integrale, Integration (ausgewählte Kapitel)“, der von der École Polytechnique Fédérale de Lausanne auf edX angeboten wird, ist eine detaillierte Untersuchung der Integration von Funktionen. Dieses Modul dauert vier Wochen und umfasst 4 bis 5 Stunden pro Woche. Es ermöglicht den Lernenden, die Feinheiten der Integration in ihrem eigenen Tempo zu entdecken.

Der Kurs beginnt mit der Definition des unbestimmten Integrals und des bestimmten Integrals und führt das bestimmte Integral über Riemann-Summen sowie Ober- und Untersummen ein. Anschließend werden drei Schlüsseleigenschaften bestimmter Integrale besprochen: die Linearität des Integrals, die Unterteilung des Integrationsbereichs und die Monotonie des Integrals.

Ein zentraler Punkt des Kurses ist der Mittelwertsatz für stetige Funktionen auf einer Strecke, der ausführlich demonstriert wird. Der Kurs erreicht seinen Höhepunkt mit dem Grundsatz der Integralrechnung und der Einführung des Begriffs der Stammfunktion einer Funktion. Die Studierenden erlernen verschiedene Integrationstechniken, wie z. B. partielle Integration, Variablenänderung und Integration durch Induktion.

Der Kurs schließt mit der Untersuchung der Integration bestimmter Funktionen ab, einschließlich der Integration der begrenzten Entwicklung einer Funktion, der Integration ganzzahliger Reihen und der Integration stückweise stetiger Funktionen. Diese Techniken ermöglichen eine effizientere Berechnung der Integrale von Funktionen mit Sonderformen. Abschließend untersucht der Kurs verallgemeinerte Integrale, die durch Grenzüberschreitung in Integralen definiert werden, und stellt konkrete Beispiele vor.

Dieser Kurs ist eine wertvolle Ressource für diejenigen, die Integration, ein grundlegendes Werkzeug in der Mathematik, beherrschen möchten. Es bietet eine umfassende und praktische Perspektive auf Integration und bereichert die mathematischen Fähigkeiten der Lernenden.

 

Kurse auf Englisch

 

Einführung in lineare Modelle und Matrixalgebra  (Harvard)

Die Harvard University bietet über ihre HarvardX-Plattform auf edX den Kurs „Einführung in lineare Modelle und Matrixalgebra“ an.. Obwohl der Kurs auf Englisch abgehalten wird, bietet er eine einzigartige Gelegenheit, die Grundlagen der Matrixalgebra und linearer Modelle zu erlernen, die in vielen wissenschaftlichen Bereichen unverzichtbar sind.

Dieser vierwöchige Kurs erfordert 2 bis 4 Lernstunden pro Woche und ist so konzipiert, dass Sie ihn in Ihrem eigenen Tempo absolvieren können. Der Schwerpunkt liegt auf der Verwendung der Programmiersprache R zur Anwendung linearer Modelle in der Datenanalyse, insbesondere in den Biowissenschaften. Die Studierenden lernen, die Matrixalgebra zu manipulieren und ihre Anwendung im experimentellen Design und in der hochdimensionalen Datenanalyse zu verstehen.

Das Programm umfasst die Notation der Matrixalgebra, Matrixoperationen, die Anwendung der Matrixalgebra auf die Datenanalyse, lineare Modelle und eine Einführung in die QR-Zerlegung. Dieser Kurs ist Teil einer Reihe von sieben Kursen, die einzeln oder als Teil zweier Berufszertifikate in Datenanalyse für die Biowissenschaften und Genomdatenanalyse belegt werden können.

Dieser Kurs ist ideal für diejenigen, die Kenntnisse in der statistischen Modellierung und Datenanalyse erwerben möchten, insbesondere im Kontext der Biowissenschaften. Es bietet eine solide Grundlage für diejenigen, die die Matrixalgebra und ihre Anwendung in verschiedenen Wissenschafts- und Forschungsbereichen weiter erforschen möchten.

 

Master-Wahrscheinlichkeit (Harvard)

LDie Playlist „Statistics 110: Probability“ auf YouTube, die von Joe Blitzstein von der Harvard University auf Englisch unterrichtet wird, ist eine unschätzbare Ressource für diejenigen, die ihr Wissen über Wahrscheinlichkeit vertiefen möchten. Die Playlist umfasst Unterrichtsvideos, Wiederholungsmaterialien und über 250 Übungsübungen mit detaillierten Lösungen.

Dieser Englischkurs ist eine umfassende Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und wird als wesentliche Sprache und Werkzeugsatz zum Verständnis von Statistik, Wissenschaft, Risiko und Zufälligkeit präsentiert. Die gelehrten Konzepte sind in verschiedenen Bereichen wie Statistik, Naturwissenschaften, Ingenieurwesen, Wirtschaft, Finanzen und Alltag anwendbar.

Zu den behandelten Themen gehören die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, univariate und multivariate Verteilungen, Grenzwertsätze und Markov-Ketten. Der Kurs erfordert Vorkenntnisse in Einvariablenrechnung und Vertrautheit mit Matrizen.

Für diejenigen, die sich mit Englisch auskennen und die Welt der Wahrscheinlichkeitsrechnung eingehend erkunden möchten, bietet diese Harvard-Kursreihe eine bereichernde Lernmöglichkeit. Die Playlist und deren detaillierte Inhalte können Sie direkt auf YouTube abrufen.

 

Wahrscheinlichkeit erklärt. Kurs mit französischen Untertiteln (Harvard)

Der von HarvardX auf edX angebotene Kurs „Fat Chance: Probability from the Ground Up“ ist eine faszinierende Einführung in Wahrscheinlichkeit und Statistik. Obwohl der Kurs auf Englisch abgehalten wird, ist er dank der verfügbaren französischen Untertitel auch für ein französischsprachiges Publikum zugänglich.

Dieser siebenwöchige Kurs, der 3 bis 5 Stunden Unterricht pro Woche erfordert, richtet sich an diejenigen, die neu im Studium der Wahrscheinlichkeit sind oder eine leicht verständliche Wiederholung der Schlüsselkonzepte suchen, bevor sie sich für einen Statistikkurs anmelden. Universitätsniveau. „Fat Chance“ legt den Schwerpunkt auf die Entwicklung mathematischen Denkens und nicht auf das Auswendiglernen von Begriffen und Formeln.

In den ersten Modulen werden grundlegende Zählfähigkeiten vermittelt, die dann auf einfache Wahrscheinlichkeitsprobleme angewendet werden. Nachfolgende Module untersuchen, wie diese Ideen und Techniken angepasst werden können, um ein breiteres Spektrum von Wahrscheinlichkeitsproblemen zu lösen. Der Kurs endet mit einer Einführung in die Statistik anhand der Begriffe Erwartungswert, Varianz und Normalverteilung.

Dieser Kurs ist ideal für diejenigen, die ihre Fähigkeiten zum quantitativen Denken verbessern und die Grundlagen von Wahrscheinlichkeit und Statistik verstehen möchten. Es bietet eine bereichernde Perspektive auf die kumulative Natur der Mathematik und wie sie zum Verständnis von Risiko und Zufälligkeit beiträgt.

 

Statistische Inferenz und Modellierung für Hochdurchsatzexperimente (Harvard)

Der englischsprachige Kurs „Statistische Inferenz und Modellierung für Hochdurchsatzexperimente“ konzentriert sich auf die Techniken zur Durchführung statistischer Inferenzen auf Hochdurchsatzdaten. Dieser vierwöchige Kurs, der 2–4 Stunden Unterricht pro Woche erfordert, ist eine wertvolle Ressource für diejenigen, die fortgeschrittene statistische Methoden in datenintensiven Forschungsumgebungen verstehen und anwenden möchten.

Das Programm deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter das Mehrfachvergleichsproblem, Fehlerraten, Verfahren zur Fehlerratenkontrolle, Falscherkennungsraten, Q-Werte und explorative Datenanalyse. Außerdem werden die statistische Modellierung und ihre Anwendung auf Daten mit hohem Durchsatz vorgestellt, parametrische Verteilungen wie Binomial-, Exponential- und Gammaverteilungen erörtert und die Maximum-Likelihood-Schätzung beschrieben.

Die Studierenden lernen, wie diese Konzepte in Kontexten wie Next-Generation-Sequenzierung und Microarray-Daten angewendet werden. Der Kurs behandelt auch hierarchische Modelle und Bayes'sche Empirie mit praktischen Beispielen für deren Verwendung.

Dieser Kurs ist ideal für diejenigen, die ihr Verständnis für statistische Schlussfolgerungen und Modellierung in der modernen wissenschaftlichen Forschung vertiefen möchten. Es bietet einen detaillierten Einblick in die statistische Analyse komplexer Daten und ist eine hervorragende Ressource für Forscher, Studenten und Fachleute in den Bereichen Biowissenschaften, Bioinformatik und Statistik.

 

Einführung in die Wahrscheinlichkeit (Harvard)

Der von HarvardX auf edX angebotene Kurs „Einführung in die Wahrscheinlichkeit“ ist eine eingehende Untersuchung der Wahrscheinlichkeit, einer wesentlichen Sprache und einem Toolset zum Verständnis von Daten, Zufall und Unsicherheit. Obwohl der Kurs auf Englisch abgehalten wird, ist er dank der verfügbaren französischen Untertitel auch für ein französischsprachiges Publikum zugänglich.

Dieser zehnwöchige Kurs, der 5–10 Stunden Unterricht pro Woche erfordert, zielt darauf ab, Logik in eine Welt voller Zufall und Unsicherheit zu bringen. Es wird die Werkzeuge bereitstellen, die zum Verständnis von Daten, Wissenschaft, Philosophie, Ingenieurwesen, Wirtschaft und Finanzen erforderlich sind. Sie lernen nicht nur, komplexe technische Probleme zu lösen, sondern auch, wie Sie diese Lösungen im täglichen Leben anwenden können.

Anhand von Beispielen, die von medizinischen Tests bis hin zu Sportvorhersagen reichen, erhalten Sie eine solide Grundlage für das Studium statistischer Schlussfolgerungen, stochastischer Prozesse, Zufallsalgorithmen und anderer Themen, bei denen Wahrscheinlichkeit erforderlich ist.

Dieser Kurs ist ideal für diejenigen, die ihr Verständnis für Unsicherheit und Zufall verbessern, gute Vorhersagen treffen und Zufallsvariablen verstehen möchten. Es bietet eine bereichernde Perspektive auf gängige Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die in Statistik und Datenwissenschaft verwendet werden.

 

Angewandte Analysis (Harvard)

Der von Harvard auf edX angebotene Kurs „Calculus Applied!“ ist eine eingehende Untersuchung der Anwendung der Einzelvariablenrechnung in den Sozial-, Lebens- und Naturwissenschaften. Dieser vollständig auf Englisch abgehaltene Kurs ist eine hervorragende Gelegenheit für diejenigen, die verstehen möchten, wie Analysis in realen beruflichen Kontexten angewendet wird.

Dieser Kurs dauert zehn Wochen und erfordert zwischen 3 und 6 Stunden Unterricht pro Woche. Er geht über herkömmliche Lehrbücher hinaus. Er arbeitet mit Fachleuten aus verschiedenen Bereichen zusammen, um zu zeigen, wie Analysis zur Analyse und Lösung realer Probleme eingesetzt wird. Die Studierenden werden vielfältige Anwendungen erkunden, die von der Wirtschaftsanalyse bis zur biologischen Modellierung reichen.

Das Programm behandelt die Verwendung von Ableitungen, Integralen und Differentialgleichungen und betont die Bedeutung mathematischer Modelle und Parameter. Es richtet sich an diejenigen, die über ein grundlegendes Verständnis der Einvariablenrechnung verfügen und sich für deren praktische Anwendung in verschiedenen Bereichen interessieren.

Dieser Kurs ist perfekt für Studenten, Lehrer und Fachleute, die ihr Verständnis der Analysis vertiefen und ihre praktischen Anwendungen entdecken möchten.

 

Einführung in das mathematische Denken (Stanford)

Der Kurs „Einführung in das mathematische Denken“, der von der Stanford University auf Coursera angeboten wird, ist ein Tauchgang in die Welt des mathematischen Denkens. Obwohl der Kurs auf Englisch abgehalten wird, ist er dank der verfügbaren französischen Untertitel auch für ein französischsprachiges Publikum zugänglich.

Dieser siebenwöchige Kurs, der insgesamt etwa 38 Stunden oder etwa 12 Stunden pro Woche erfordert, richtet sich an diejenigen, die mathematisches Denken entwickeln möchten, das sich vom einfachen Üben der Mathematik, wie sie im Schulsystem häufig präsentiert wird, unterscheidet. Der Kurs konzentriert sich auf die Entwicklung einer Denkweise „über den Tellerrand hinaus“, eine wertvolle Fähigkeit in der heutigen Welt.

Die Studierenden werden untersuchen, wie professionelle Mathematiker denken, um reale Probleme zu lösen, unabhängig davon, ob sie aus der Alltagswelt, aus der Wissenschaft oder aus der Mathematik selbst stammen. Der Kurs hilft bei der Entwicklung dieser entscheidenden Denkweise und geht über Lernverfahren zur Lösung stereotyper Probleme hinaus.

Dieser Kurs ist ideal für diejenigen, die ihr quantitatives Denken stärken und die Grundlagen des mathematischen Denkens verstehen möchten. Es bietet eine bereichernde Perspektive auf die kumulative Natur der Mathematik und ihre Anwendung zum Verständnis komplexer Probleme.

 

Statistisches Lernen mit R (Stanford)

Der von Stanford angebotene Kurs „Statistisches Lernen mit R“ ist eine Einführung in das überwachte Lernen für Fortgeschrittene und konzentriert sich auf Regressions- und Klassifizierungsmethoden. Dieser vollständig auf Englisch gehaltene Kurs ist eine wertvolle Ressource für diejenigen, die statistische Methoden im Bereich der Datenwissenschaft verstehen und anwenden möchten.

Der Kurs dauert elf Wochen und erfordert 3–5 Stunden Unterricht pro Woche. Er behandelt sowohl traditionelle als auch aufregende neue Methoden der statistischen Modellierung und deren Verwendung in der Programmiersprache R. Der Kurs wurde 2021 für die zweite Ausgabe von aktualisiert das Kurshandbuch.

Zu den behandelten Themen gehören lineare und polynomiale Regression, logistische Regression und lineare Diskriminanzanalyse, Kreuzvalidierung und Bootstrapping, Modellauswahl- und Regularisierungsmethoden (Ridge und Lasso), nichtlineare Modelle, Splines und verallgemeinerte additive Modelle, baumbasierte Methoden, Random Forests und Boosting , unterstützen Vektormaschinen, neuronale Netze und Deep Learning, Überlebensmodelle und mehrere Tests.

Dieser Kurs ist ideal für diejenigen, die über Grundkenntnisse in Statistik, linearer Algebra und Informatik verfügen und ihr Verständnis des statistischen Lernens und seiner Anwendung in der Datenwissenschaft vertiefen möchten.

 

Wie man Mathematik lernt: Ein Kurs für alle (Stanford)

Der von Stanford angebotene Kurs „How to Learn Math: For Students“. Ist ein kostenloser Online-Kurs für Lernende aller Mathematikniveaus. Es ist vollständig auf Englisch und kombiniert wichtige Informationen über das Gehirn mit neuen Erkenntnissen über die besten Herangehensweisen an die Mathematik.

Dauert sechs Wochen und erfordert 1 bis 3 Lernstunden pro Woche. Der Kurs soll die Beziehung der Lernenden zur Mathematik verändern. Viele Menschen haben negative Erfahrungen mit Mathematik gemacht, die zu Abneigung oder Misserfolg geführt haben. Ziel dieses Kurses ist es, den Lernenden die Informationen zu vermitteln, die sie benötigen, um Freude an der Mathematik zu haben.

Behandelt werden Themen wie das Gehirn und das Lernen von Mathematik. Auch Mythen über Mathematik, Denkweise, Fehler und Geschwindigkeit werden behandelt. Numerische Flexibilität, mathematisches Denken, Zusammenhänge und numerische Modelle gehören ebenfalls zum Programm. Die Darstellungen der Mathematik im Leben, aber auch in der Natur und im Beruf geraten nicht in Vergessenheit. Der Kurs ist mit einer aktiven Engagement-Pädagogik konzipiert, die das Lernen interaktiv und dynamisch macht.

Es ist eine wertvolle Ressource für jeden, der Mathematik anders sehen möchte. Entwickeln Sie ein tieferes und positives Verständnis dieser Disziplin. Es eignet sich besonders für diejenigen, die in der Vergangenheit negative Erfahrungen mit Mathematik gemacht haben und diese Wahrnehmung ändern möchten.

 

Wahrscheinlichkeitsmanagement (Stanford)

Der von Stanford angebotene Kurs „Einführung in das Wahrscheinlichkeitsmanagement“ ist eine Einführung in die Disziplin des Wahrscheinlichkeitsmanagements. Dieses Feld konzentriert sich auf die Kommunikation und Berechnung von Unsicherheiten in Form von überprüfbaren Datentabellen, die Stochastic Information Packets (SIPs) genannt werden. Dieser zehnwöchige Kurs erfordert 1 bis 5 Stunden Unterricht pro Woche. Er ist zweifellos eine wertvolle Ressource für diejenigen, die statistische Methoden im Bereich der Datenwissenschaft verstehen und anwenden möchten.

Der Lehrplan umfasst Themen wie das Erkennen des „Durchschnittsfehlers“, einer Reihe systematischer Fehler, die auftreten, wenn Unsicherheiten durch einzelne Zahlen, normalerweise einen Durchschnitt, dargestellt werden. Es erklärt, warum viele Projekte verspätet sind, über dem Budget liegen oder unter dem Budget liegen. Der Kurs vermittelt auch Unsicherheitsarithmetik, die Berechnungen mit unsicheren Eingaben durchführt, was zu unsicheren Ausgaben führt, aus denen Sie echte Durchschnittsergebnisse und die Chancen zum Erreichen bestimmter Ziele berechnen können.

Die Studierenden lernen, wie man interaktive Simulationen erstellt, die mit jedem Excel-Benutzer geteilt werden können, ohne dass Add-Ins oder Makros erforderlich sind. Dieser Ansatz eignet sich gleichermaßen für Python oder jede Programmierumgebung, die Arrays unterstützt.

Dieser Kurs ist ideal für diejenigen, die mit Microsoft Excel vertraut sind und ihr Verständnis des Wahrscheinlichkeitsmanagements und seiner Anwendung in der Datenwissenschaft vertiefen möchten.

 

Die Wissenschaft der Unsicherheit und Daten  (MIT)

Der Kurs „Probability – The Science of Uncertainty and Data“, angeboten vom Massachusetts Institute of Technology (MIT). Ist eine grundlegende Einführung in die Datenwissenschaft anhand probabilistischer Modelle. Dieser 10-wöchige Kurs erfordert 14 bis XNUMX Stunden Unterricht pro Woche. Es entspricht einem Teil des MIT MicroMasters-Programms in Statistik und Datenwissenschaft.

Dieser Kurs erforscht die Welt der Unsicherheit: von Unfällen auf unvorhersehbaren Finanzmärkten bis hin zur Kommunikation. Probabilistische Modellierung und das verwandte Gebiet der statistischen Inferenz. Sind zwei Schlüssel zur Analyse dieser Daten und zur Erstellung wissenschaftlich fundierter Vorhersagen.

Die Studierenden lernen die Struktur und Grundelemente probabilistischer Modelle kennen. Einschließlich Zufallsvariablen, ihrer Verteilungen, Mittelwerte und Varianzen. Der Kurs behandelt auch Inferenzmethoden. Die Gesetze großer Zahlen und ihre Anwendungen sowie Zufallsprozesse.

Dieser Kurs ist perfekt für diejenigen, die grundlegende Kenntnisse in der Datenwissenschaft wünschen. Es bietet eine umfassende Perspektive auf probabilistische Modelle. Von Grundelementen über Zufallsprozesse bis hin zu statistischen Schlussfolgerungen. All dies ist besonders für Berufstätige und Studenten nützlich. Insbesondere in den Bereichen Data Science, Engineering und Statistik.

 

Computergestützte Wahrscheinlichkeit und Inferenz (MIT)

Das Massachusetts Institute of Technology (MIT) bietet den Kurs „Computational Probability and Inference“ in englischer Sprache an. Auf dem Programm steht eine Einführung auf mittlerem Niveau in die probabilistische Analyse und Inferenz. Dieser zwölfwöchige Kurs, der 4 bis 6 Lernstunden pro Woche erfordert, ist eine faszinierende Untersuchung darüber, wie Wahrscheinlichkeit und Schlussfolgerung in so unterschiedlichen Bereichen wie Spam-Filterung, mobile Bot-Navigation oder sogar in Strategiespielen wie Jeopardy und Go eingesetzt werden.

In diesem Kurs lernen Sie die Prinzipien von Wahrscheinlichkeit und Folgerung kennen und erfahren, wie Sie diese in Computerprogramme umsetzen, die mit Unsicherheit argumentieren und Vorhersagen treffen. Sie lernen verschiedene Datenstrukturen zum Speichern von Wahrscheinlichkeitsverteilungen kennen, wie z. B. probabilistische grafische Modelle, und entwickeln effiziente Algorithmen für die Argumentation mit diesen Datenstrukturen.

Am Ende dieses Kurses wissen Sie, wie Sie reale Probleme mit Wahrscheinlichkeit modellieren und die resultierenden Modelle für Schlussfolgerungen verwenden. Sie müssen keine Vorkenntnisse im Bereich Wahrscheinlichkeitsrechnung oder Inferenz haben, sollten aber mit der grundlegenden Python-Programmierung und Infinitesimalrechnung vertraut sein.

Dieser Kurs ist eine wertvolle Ressource für diejenigen, die statistische Methoden im Bereich der Datenwissenschaft verstehen und anwenden möchten, und bietet einen umfassenden Einblick in probabilistische Modelle und statistische Schlussfolgerungen.

 

Im Herzen der Unsicherheit: MIT entmystifiziert die Wahrscheinlichkeit

Im Kurs „Introduction to Probability Part II: Inference Processes“ bietet das Massachusetts Institute of Technology (MIT) ein fortgeschrittenes Eintauchen in die Welt der Wahrscheinlichkeit und Inferenz. Dieser vollständig auf Englisch gehaltene Kurs ist eine logische Fortsetzung des ersten Teils und taucht tiefer in die Datenanalyse und die Wissenschaft der Unsicherheit ein.

Über einen Zeitraum von sechzehn Wochen mit einem Aufwand von 6 Stunden pro Woche erforscht dieser Kurs die Gesetze großer Zahlen, Bayes'sche Inferenzmethoden, klassische Statistik und Zufallsprozesse wie Poisson-Prozesse und Markov-Ketten. Dies ist eine gründliche Untersuchung, die für diejenigen gedacht ist, die bereits über eine solide Grundlage in Sachen Wahrscheinlichkeit verfügen.

Dieser Kurs zeichnet sich durch seinen intuitiven Ansatz bei gleichzeitiger Beibehaltung der mathematischen Genauigkeit aus. Es präsentiert nicht nur Theoreme und Beweise, sondern zielt darauf ab, durch konkrete Anwendungen ein tiefes Verständnis von Konzepten zu entwickeln. Die Studierenden lernen, komplexe Phänomene zu modellieren und reale Daten zu interpretieren.

Dieser Kurs ist ideal für Datenwissenschaftler, Forscher und Studenten und bietet eine einzigartige Perspektive darauf, wie Wahrscheinlichkeit und Schlussfolgerung unser Verständnis der Welt prägen. Perfekt für diejenigen, die ihr Verständnis von Datenwissenschaft und statistischer Analyse vertiefen möchten.

 

Analytische Kombinatorik: Ein Princeton-Kurs zur Entschlüsselung komplexer Strukturen (Princeton)

Der von der Princeton University angebotene Kurs „Analytische Kombinatorik“ ist eine faszinierende Erkundung der analytischen Kombinatorik, einer Disziplin, die präzise quantitative Vorhersagen komplexer kombinatorischer Strukturen ermöglicht. Dieser vollständig auf Englisch abgehaltene Kurs ist eine wertvolle Ressource für diejenigen, die fortgeschrittene Methoden auf dem Gebiet der Kombinatorik verstehen und anwenden möchten.

Dieser Kurs dauert drei Wochen und erfordert insgesamt etwa 16 Stunden bzw. etwa 5 Stunden pro Woche. Er führt in die symbolische Methode zur Ableitung funktionaler Beziehungen zwischen gewöhnlichen, exponentiellen und multivariaten Erzeugungsfunktionen ein. Außerdem werden Methoden der komplexen Analyse untersucht, um präzise Asymptotiken aus den Gleichungen erzeugender Funktionen abzuleiten.

Die Studierenden erfahren, wie analytische Kombinatorik zur Vorhersage präziser Mengen in großen kombinatorischen Strukturen eingesetzt werden kann. Sie lernen, kombinatorische Strukturen zu manipulieren und komplexe Analysetechniken zur Analyse dieser Strukturen anzuwenden.

Dieser Kurs ist ideal für diejenigen, die ihr Verständnis der Kombinatorik und ihrer Anwendung bei der Lösung komplexer Probleme vertiefen möchten. Es bietet eine einzigartige Perspektive darauf, wie analytische Kombinatorik unser Verständnis mathematischer und kombinatorischer Strukturen prägt.