enthaltenfunction analysisMathematical OptimizationvectorsData AnalysisModelling
Spezialisierung Differential Calculus through Data and Modeling
Learn differentiable Calculus through modelling. Master differentiation techniques for common single and multivariable functions to apply to optimization problems.
von
Spezialisierung Differential Calculus through Data and ModelingJohns Hopkins UniversityWas Sie lernen werden
Model data with both single and multivariable functions
Find maximum and minimum values of both single and multivariable functions, with and without constraints, to find optimal solutions to problems.
Understand properties of different types of functions to apply them accordingly to model different situations.
Perform operations of differential calculus, such as finding velocity, acceleration, rates of change, and slopes of tangent lines.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Über dieses Spezialisierung
3,768 kürzliche Aufrufe
This specialization provides an introduction to topics in single and multivariable calculus, and focuses on using calculus to address questions in the natural and social sciences. Students will learn to use the tools of calculus to process, analyze, and interpret data, and to communicate meaningful results, using scientific computing and mathematical modeling. Topics include functions as models of data, differential and integral calculus of functions of one and several variables, differential equations, and optimization and estimation techniques.
Praktisches Lernprojekt
In each module, learners will be provided with solved sample problems that they can use to build their skills and confidence followed by graded quizzes to demonstrate what they've learned. Through a cumulative project, students will apply their skills to model the cost of a construction project through a real topographical terrain with the goal of finding the optimal cost to complete the project given certain constraints.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
Festlegen und Einhalten flexibler Termine.
Stufe „Mittel“
Students should have a working knowledge of precalculus before starting this course.
Etwa 6 Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 2 Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch
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Etwa 6 Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 2 Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch
So funktioniert die Spezialisierung
Kurse absolvieren
Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.
Praxisprojekt
Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.
Zertifikat erwerben
Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.
Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung
Calculus through Data & Modeling: Precalculus Review
18 Bewertungen
This course is an applications-oriented, investigative approach to the study of the mathematical topics needed for further coursework in single and multivariable calculus. The unifying theme is the study of functions, including polynomial, rational, exponential, logarithmic, and trigonometric functions. An emphasis is placed on using these functions to model and analyze data. Graphing calculators and/or the computer will be used as an integral part of the course.
Calculus through Data & Modeling: Limits & Derivatives
This first course on concepts of single variable calculus will introduce the notions of limits of a function to define the derivative of a function. In mathematics, the derivative measures the sensitivity to change of the function. For example, the derivative of the position of a moving object with respect to time is the object's velocity: this measures how quickly the position of the object changes when time advances. This fundamental notion will be applied through the modelling and analysis of data.
Calculus through Data & Modeling: Differentiation Rules
Calculus through Data & Modeling: Differentiation Rules continues the study of differentiable calculus by developing new rules for finding derivatives without having to use the limit definition directly. These differentiation rules will enable the calculation of rates of change with relative ease the derivatives of polynomials, rational functions, algebraic functions, exponential and logarithmic functions, and trigonometric and inverse trigonometric functions. Once these rules are developed, they are then applied to solve problems involving rates of change and the approximation of functions.
Calculus through Data & Modeling: Applying Differentiation
As rates of change, derivatives give us information about the shape of a graph. In this course, we will apply the derivative to find linear approximations for single-variable and multi-variable functions. This gives us a straightforward way to estimate functions that may be complicated or difficult to evaluate. We will also use the derivative to locate the maximum and minimum values of a function. These optimization techniques are important for all fields, including the natural sciences and data analysis. The topics in this course lend themselves to many real-world applications, such as machine learning, minimizing costs or maximizing profits.
von
Johns Hopkins University
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Häufig gestellte Fragen
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Can I just enroll in a single course?
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Can I take the course for free?
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
Do I need to take the courses in a specific order?
Will I earn university credit for completing the Specialization?
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
