What is discrete mathematics?

Discrete mathematics refers to a group of mathematics branches that deal with discrete objects instead of continuous objects. In discrete mathematics, objects have distinct, separate values represented by integers, unlike real numbers used in continuous mathematics. Discrete mathematics includes combinatorics, set theory, graph theory, number theory, and probability. It is integral to computer science and plays a role in the field of data science.

Why learn discrete mathematics?

You may consider learning discrete mathematics if you want to study computer science or work in a data science field. Discrete mathematics is a foundation of computer science, and programmers often use principles of set theory, probability, and combinations to analyze algorithms when writing programs and applications. Learning discrete mathematics can also help boost other useful skills like logic, reasoning, and problem-solving, making you a more marketable job candidate.

What are typical careers that use discrete mathematics?

Typical careers that use discrete mathematics are in the computer science field, such as software development, programming, and cryptography. Data scientists and data analysts may use their knowledge of discrete mathematics in their work. Other careers that can incorporate discrete mathematics include electrical and mechanical engineers in addition to data analysts, business analysts, and market researchers. Discrete mathematics also influences the work of urban planners, epidemiologists, and social scientists who collect and analyze large amounts of data.

How can online courses help me learn discrete mathematics?

Online courses can introduce you to core concepts of discrete mathematics, such as sets, relations, and functions. Lessons include topics like partial orders, enumerative combinatorics, and the binomial coefficient, and you have opportunities to apply the concepts to real-world applications. You may choose courses that cover specific subjects like graph theory or probability to increase your knowledge of these disciplines. Alternatively, you may decide to take courses that explore the application of discrete mathematics in specific fields like data science, computer science, or machine learning.

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Discrete Mathematics

Discrete Mathematics Kurse

Introduction to Discrete Mathematics for Computer Science
University of California San Diego
Spezialisierung
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen. 3085 Rezensionen
150.000 Kursteilnehmer
Beginner
Discrete Mathematics
Shanghai Jiao Tong University
Kurs
Bewertet mit 3.3 von fünf Sternen. 142 Rezensionen
39.000 Kursteilnehmer
Intermediate
离散数学概论 Discrete Mathematics Generality
Peking University
Kurs
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 245 Rezensionen
23.000 Kursteilnehmer
Beginner
Mathematical Thinking in Computer Science
University of California San Diego
Kurs
Bewertet mit 4.4 von fünf Sternen. 1978 Rezensionen
110.000 Kursteilnehmer
Beginner
Advanced Statistics for Data Science
Johns Hopkins University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.4 von fünf Sternen. 618 Rezensionen
92.000 Kursteilnehmer
Advanced
Algebra & Algorithms
Moscow Institute of Physics and Technology
Kurs
2.3.000 Kursteilnehmer
Intermediate
Mathematics for Computer Science
University of London
Kurs
Bewertet mit 4.1 von fünf Sternen. 163 Rezensionen
21.000 Kursteilnehmer
Beginner
Introduction to Statistics
Stanford University
Kurs
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen. 532 Rezensionen
71.000 Kursteilnehmer
Beginner
Cryptography I
Stanford University
Kurs
Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen. 3689 Rezensionen
340.000 Kursteilnehmer
Mixed
$Placeholder$
Discrete Math and Analyzing Social Graphs
HSE University
Kurs
Bewertet mit 4.4 von fünf Sternen. 449 Rezensionen
30.000 Kursteilnehmer
Mixed
Mathematics for Data Science
HSE University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.4 von fünf Sternen. 837 Rezensionen
65.000 Kursteilnehmer
Beginner
Теория графов
Moscow Institute of Physics and Technology
Kurs
Bewertet mit 4.9 von fünf Sternen. 431 Rezensionen
28.000 Kursteilnehmer
Mixed
离散数学
Shanghai Jiao Tong University
Kurs
Bewertet mit 4.4 von fünf Sternen. 27 Rezensionen
7.7.000 Kursteilnehmer
Beginner
Master of Computer and Information Technology
University of Pennsylvania
Abschluss
Offered by the University of Pennsylvania, the online Master of Computer and Information Technology (MCIT) degree is the only online Ivy League master’s degree in Computer Science designed for students without a Computer Science background to succeed in computing and technology fields.
Master of Data Science
HSE University
Abschluss
The first fully online Master of Data Science from a top-10 Russian university, featuring applied projects and faculty with experience at leading companies.
Delivery Problem
University of California San Diego
Kurs
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 350 Rezensionen
18.000 Kursteilnehmer
Beginner
Probability Theory, Statistics and Exploratory Data Analysis
HSE University
Kurs
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 325 Rezensionen
21.000 Kursteilnehmer
Mixed
Asymmetric Cryptography and Key Management
University of Colorado System
Kurs
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 223 Rezensionen
8.2.000 Kursteilnehmer
Intermediate
Математика для анализа данных
HSE University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen. 52 Rezensionen
3.8.000 Kursteilnehmer
Beginner
Дискретная математика: подсчеты, графы, случайные блуждания
HSE University
Kurs
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 35 Rezensionen
2.5.000 Kursteilnehmer
Beginner

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introduction to discrete mathematics for computer science

离散数学概论 discrete mathematics generality

Zusammenfassend sind hier 10 unserer beliebtesten discrete mathematics Kurse

Introduction to Discrete Mathematics for Computer Science: University of California San Diego
Discrete Mathematics: Shanghai Jiao Tong University
离散数学概论 Discrete Mathematics Generality: Peking University
Mathematical Thinking in Computer Science: University of California San Diego
Advanced Statistics for Data Science: Johns Hopkins University
Algebra & Algorithms: Moscow Institute of Physics and Technology
Mathematics for Computer Science: University of London
Introduction to Statistics: Stanford University
Cryptography I: Stanford University
Discrete Math and Analyzing Social Graphs: HSE University

Fähigkeiten, die Sie bei Probability And Statistics erlernen können

R-Programmierung (19)

Inferenz (16)

Lineare Regression (12)

Statistische Analyse (12)

Statistische Inferenz (11)

Regressionsanalyse (10)

Biostatistik (9)

Bayes (7)

Logistische Regression (7)

Wahrscheinlichkeitsverteilung (7)

Bayessche Statistik (6)

Medizinische Statistik (6)

Häufig gestellte Fragen zum Thema Discrete Mathematics

Discrete mathematics refers to a group of mathematics branches that deal with discrete objects instead of continuous objects. In discrete mathematics, objects have distinct, separate values represented by integers, unlike real numbers used in continuous mathematics. Discrete mathematics includes combinatorics, set theory, graph theory, number theory, and probability. It is integral to computer science and plays a role in the field of data science.‎
You may consider learning discrete mathematics if you want to study computer science or work in a data science field. Discrete mathematics is a foundation of computer science, and programmers often use principles of set theory, probability, and combinations to analyze algorithms when writing programs and applications. Learning discrete mathematics can also help boost other useful skills like logic, reasoning, and problem-solving, making you a more marketable job candidate. ‎
Typical careers that use discrete mathematics are in the computer science field, such as software development, programming, and cryptography. Data scientists and data analysts may use their knowledge of discrete mathematics in their work. Other careers that can incorporate discrete mathematics include electrical and mechanical engineers in addition to data analysts, business analysts, and market researchers. Discrete mathematics also influences the work of urban planners, epidemiologists, and social scientists who collect and analyze large amounts of data.‎
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Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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Spezialisierung	Lernen Sie Probability And Statistics mit Online Probability And Statistics-Spezialisierungen. Melden Sie sich für Spezialisierungen an, um bestimmte berufliche Kompetenzen zu erwerben und zu erweitern. Sie absolvieren anspruchsvolle Kurse und führen praxisorientierte Projekte durch. Bei Abschluss können Sie ein Zertifikat über Ihre Spezialisierung erwerben, welches Sie für berufliche Netzwerke und Bewerbungen verwenden können.
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