Kurshandbuch
UPS-MNDWMA
Höhere Mathematik Grundlagen
Inhaltsverzeichnis
  1. Weiterführende Mathematik
Fakten zur Weiterbildung

Weiterbildung: Einzelmodullehrgang aus Master Data Science (Quellstudiengang: 1110020c)

Kursart: Online-Vorlesung

Dauer: Vollzeit: 1 Monat / Teilzeit: 2 Monate

Wir bieten digitale Kursunterlagen an, um Ressourcen zu schonen und unseren Beitrag zum Umweltschutz zu leisten.

Niveau: Die Weiterbildung ist auf dem inhaltlichen Niveau eines Master Studiengangs.
Eine Weiterbildung auf Master-Niveau ist anspruchsvoller als auf Bachelor-Niveau. Vorhandenes Grundlagenwissen im gewählten Fachbereich ist deshalb von Vorteil.

Praxis-Austausch: Wöchentlich diskutieren Praxisexpert:innen mit Teilnehmenden aus verschiedenen Weiterbildungen aktuelle Fragestellungen, Tools und praktische Fallbeispiele in 90-minütigen Online-Veranstaltungen.

Kurs: DLMDWWM01
Weiterführende Mathematik
Fakten zum Modul

Modul: Weiterführende Mathematik (DLMDWWM)

Niveau: Master

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Examen, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLMDWWM01 (Weiterführende Mathematik)
Kursbeschreibung
Moderne Techniken zur Datenanalyse und zur Ableitung von Vorhersagen für zukünftige Ereignisse sind tief in mathematischen Techniken verwurzelt.
Kursinhalte
  1. Kalkül
    1. Differenzierung & Integration
    2. Teilweise Differenzierung & Integration
    3. Vektoranalyse
    4. Variationsrechnung
  2. Integrale Transformationen
    1. Faltung
    2. Fourier-Transformation
  3. Vektor-Algebra
    1. Skalare und Vektoren
    2. Addition, Subtraktion von Vektoren
    3. Multiplikation von Vektoren, Vektorprodukt, Skalarprodukt
  4. Vektorrechnung
    1. Integration von Vektoren
    2. Differenzierung von Vektoren
    3. Skalare und Vektorfelder
    4. Vektor-Operatoren
  5. Matrizen und Vektorräume
    1. Grundlegende Matrix Algebra
    2. Determinante, Spuren, Transponierte, Komplexe und Hermitianische Konjugate
    3. Eigenvektoren und Eigenwerte
    4. Diagonalisierung
    5. Tensoren
  6. Informationstheorie
    1. MSE
    2. Gini-Index
    3. Entropie, Shannon-Entropie, Kulback Leibler Distanz
    4. Kreuzentropie

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