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.

Warum Mathematik studieren?

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.

Was sind typische Berufe, in denen Mathematik eine Rolle spielt?

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.

Welche Karrieremöglichkeiten bieten sich mit mathematischen Kenntnissen?

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.

Kann mir das Lernen von mathematischen Themen auf Coursera bei meiner Karriere oder meinem Studium helfen?

Ja. Mathematik ist in vielen Bereichen unverzichtbar, unter anderem in den Bereichen Ingenieurwesen , Wirtschaft , Datenwissenschaft und Computerprogrammierung . Coursera-Kurse können Ihnen dabei helfen, Fähigkeiten zu erwerben, die Ihren akademischen Erfolg unterstützen, Ihre Berufsvorbereitung verbessern und Ihnen die Türen zu Karrieren in MINT- und analytischen Bereichen öffnen.

Beliebte Mathematik-Kurse – Mathematik online lernen

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Status: Vorschau
Stanford University
Einführung in das mathematische Denken
Kompetenzen, die Sie erwerben: Infinitesimalrechnung, Mathematik und mathematische Modellierung, Deduktive Argumentation, Logisches Denken, Mathematische Theorie & Analyse
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
2993 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Birla Institute of Technology & Science, Pilani
Basic Engineering Mathematics
Kompetenzen, die Sie erwerben: Integral Calculus, Engineering Calculations, Engineering Analysis, Mathematical Modeling, Trigonometry, Advanced Mathematics, Linear Algebra, Calculus, Differential Equations, Mathematical Theory & Analysis, Applied Mathematics, Algebra, Geometry, Derivatives
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
154 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
DeepLearning.AI
Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Statistische Analyse, Datenumwandlung, Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Mathematische Modellierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Statistische Hypothesentests, Angewandte Mathematik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Dimensionalitätsreduktion, NumPy, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit, Numerische Analyse, A/B-Tests, Maschinelles Lernen, Stichproben (Statistik), Statistische Inferenz, Bayessche Statistik
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
2909 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
The Hong Kong University of Science and Technology
Mathematik für Ingenieure
Kompetenzen, die Sie erwerben: Technische Berechnungen, Schätzung, Infinitesimalrechnung, Mathematische Modellierung, Mathematische Software, Technische Analyse, Algebra, Computergestütztes Denken, Angewandte Mathematik, Technik, Finite Elemente Methoden, Lineare Algebra, Geometrie, Differentialgleichungen, Maschinenwesen, Integralrechnung, Numerische Analyse, Simulation und Simulationssoftware, Fortgeschrittene Mathematik, Matlab
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
7593 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Imperial College London
Mathematik für maschinelles Lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Infinitesimalrechnung, Derivate, Datenmanipulation, Python-Programmierung, Algorithmen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, NumPy, Statistik, Dimensionalitätsreduktion, Angewandte Mathematik, Datenverarbeitung, Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Lineare Algebra, Jupyter, Fortgeschrittene Mathematik, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
14.888 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
Birla Institute of Technology & Science, Pilani
Mathematics for Engineering
Kompetenzen, die Sie erwerben: Integral Calculus, Engineering Calculations, Data Analysis, Probability & Statistics, Engineering Analysis, Computational Logic, Statistical Analysis, Linear Algebra, Logical Reasoning, Deductive Reasoning, Mathematical Modeling, Trigonometry, Analytics, Bayesian Statistics, Statistical Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Statistical Inference, Theoretical Computer Science, Programming Principles, Descriptive Analytics
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
154 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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Status: Kostenloser Testzeitraum
University of California San Diego
Einführung in die diskrete Mathematik für die Computerwissenschaft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeitsverteilung, Python-Programmierung, Algorithmen, Kryptographie-Standards für öffentliche Schlüssel (PKCS), Arithmetik, Kryptographie, Wahrscheinlichkeit, Computergestützte Logik, Computergestütztes Denken, Datenstrukturen, Graphentheorie, Theoretische Informatik, Deduktive Argumentation, Netzwerkanalyse, Kryptographische Protokolle, Kombinatorik, Logisches Denken, Schlüsselverwaltung, Verschlüsselung, Bayessche Statistik
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
3658 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
Algebra: Grundstufe bis Fortgeschrittene
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Mathematische Modellierung, Arithmetik, Angewandte Mathematik, Algebra, Analytische Fähigkeiten, Geometrie, Allgemeine Mathematik, Fortgeschrittene Mathematik, Grafische Darstellung
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
760 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Vorschau
Johns Hopkins University
Foundational Mathematics for AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Statistics, Linear Algebra, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Bayesian Statistics, Statistics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Probability, Regression Analysis, Calculus, Statistical Analysis, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Probability Distribution, Mathematical Modeling, Integral Calculus, Algebra, Machine Learning Algorithms
4,9
Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
9 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
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: Kostenloser Testzeitraum
University of London
Mathematik für Computerwissenschaften
Kompetenzen, die Sie erwerben: Kryptographie, Arithmetik, Algebra, Computergrafik, Computergestütztes Denken, Systeme der Messung, Allgemeine Mathematik
4,2
Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
252 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
Linear Algebra from Elementary to Advanced
Kompetenzen, die Sie erwerben: Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Advanced Mathematics, Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Numerical Analysis, Geometry, Graph Theory, Applied Machine Learning, Markov Model, Probability
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
200 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate