İngilis dili kursları
Xətti Modellər və Matris Cəbrinə Giriş (Harvard)
Harvard Universiteti edX-də HarvardX platforması vasitəsilə “Xətti Modellər və Matris Cəbrinə Giriş” kursunu təklif edir.. Kurs ingilis dilində tədris olunsa da, matris cəbri və xətti modellərin əsaslarını, bir çox elmi sahələrdə əsas bacarıqları öyrənmək üçün unikal imkan təqdim edir.
Həftədə 2-4 saat öyrənmə tələb edən bu dörd həftəlik kurs öz sürətinizlə tamamlanmaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. O, məlumatların təhlilində, xüsusən də həyat elmlərində xətti modelləri tətbiq etmək üçün R proqramlaşdırma dilindən istifadəyə diqqət yetirir. Tələbələr matris cəbrini manipulyasiya etməyi və onun eksperimental dizaynda və yüksək ölçülü məlumatların təhlilində tətbiqini başa düşəcəklər.
Proqram matris cəbri qeydini, matris əməliyyatlarını, məlumatların təhlilinə matrisa cəbrinin tətbiqini, xətti modelləri və QR parçalanmasına girişi əhatə edir. Bu kurs fərdi və ya Həyat Elmləri və Genomik Məlumatların Təhlili üçün Məlumat Təhlili üzrə iki peşəkar sertifikatın bir hissəsi kimi qəbul edilə bilən yeddi kursdan ibarət bir sıra hissəsidir.
Bu kurs statistik modelləşdirmə və məlumatların təhlili, xüsusən də həyat elmləri kontekstində bacarıqlar əldə etmək istəyənlər üçün idealdır. Matris cəbrini və onun müxtəlif elmi və tədqiqat sahələrində tətbiqini daha da araşdırmaq istəyənlər üçün möhkəm zəmin yaradır.
Master Ehtimal (Harvard)
LYouTube-da Harvard Universitetindən Co Blitzstein tərəfindən ingilis dilində tədris olunan “Statistika 110: Ehtimal” pleylisti ehtimal haqqında biliklərini dərinləşdirmək istəyənlər üçün əvəzolunmaz mənbədir.. Pleylistə dərs videoları, icmal materialları və ətraflı həlləri olan 250-dən çox məşq daxildir.
Bu ingilis dili kursu statistika, elm, risk və təsadüfiliyi anlamaq üçün vacib bir dil və alətlər toplusu kimi təqdim edilən ehtimala hərtərəfli girişdir. Tədris olunan anlayışlar statistika, elm, mühəndislik, iqtisadiyyat, maliyyə və gündəlik həyat kimi müxtəlif sahələrdə tətbiq oluna bilər.
Əhatə olunan mövzulara ehtimalın əsasları, təsadüfi dəyişənlər və onların paylanması, birdəyişənli və çoxdəyişənli paylanmalar, limit teoremləri və Markov zəncirləri daxildir. Kurs birdəyişənli hesablamalar haqqında əvvəlcədən bilik və matrislərlə tanışlıq tələb edir.
İngilis dilini rahat bilən və ehtimal dünyasını dərindən araşdırmaq istəyənlər üçün bu Harvard kursları seriyası zənginləşdirici öyrənmə fürsəti təklif edir. Siz pleylistə və onun ətraflı məzmununa birbaşa YouTube-da daxil ola bilərsiniz.
Ehtimal izah edildi. Fransız Altyazılı Kurs (Harvard)
HarvardX tərəfindən edX-də təklif olunan “Fat Chance: Ground Up Ehtimal” kursu ehtimal və statistikaya maraqlı girişdir. Kurs ingilis dilində tədris olunsa da, mövcud fransız subtitrləri sayəsində fransızdilli auditoriya üçün əlçatandır.
Həftədə 3-5 saat təhsil tələb edən bu yeddi həftəlik kurs, ehtimalın öyrənilməsinə yeni başlayanlar və ya statistika kursuna yazılmazdan əvvəl əsas anlayışları nəzərdən keçirmək istəyənlər üçün nəzərdə tutulub.Universitet səviyyəsi. “Yağlı şans” terminləri və düsturları əzbərləməkdənsə, riyazi təfəkkürün inkişaf etdirilməsini vurğulayır.
İlkin modullar əsas sayma bacarıqlarını təqdim edir, daha sonra sadə ehtimal problemlərinə tətbiq edilir. Sonrakı modullar bu ideyaların və üsulların daha geniş ehtimal problemlərini həll etmək üçün necə uyğunlaşdırıla biləcəyini araşdırır. Kurs gözlənilən dəyər, variasiya və normal paylanma anlayışları vasitəsilə statistikaya girişlə başa çatır.
Bu kurs kəmiyyət əsaslandırma bacarıqlarını artırmaq və ehtimal və statistikanın əsaslarını anlamaq istəyənlər üçün idealdır. O, riyaziyyatın kumulyativ təbiəti və onun risk və təsadüfiliyi dərk etmək üçün necə tətbiq olunduğu haqqında zənginləşdirici perspektiv təqdim edir.
Yüksək məhsuldarlıqlı eksperimentlər üçün statistik nəticə və modelləşdirmə (Harvard)
İngilis dilində “Yüksək məhsuldarlıqlı eksperimentlər üçün statistik nəticə və modelləşdirmə” kursu yüksək məhsuldarlığa malik məlumatlar üzərində statistik nəticə çıxarmaq üçün istifadə olunan üsullara diqqət yetirir. Həftədə 2-4 saat təhsil tələb edən bu dörd həftəlik kurs, məlumatların intensiv olduğu tədqiqat şəraitində qabaqcıl statistik metodları başa düşmək və tətbiq etmək istəyənlər üçün dəyərli mənbədir.
Proqram çoxsaylı müqayisələr problemi, səhv dərəcələri, səhv dərəcəsinə nəzarət prosedurları, yanlış kəşf dərəcələri, q-dəyərləri və kəşfiyyat məlumatlarının təhlili də daxil olmaqla müxtəlif mövzuları əhatə edir. O, həmçinin statistik modelləşdirməni və onun yüksək ötürücülü məlumatlara tətbiqini təqdim edir, binomial, eksponensial və qamma kimi parametrik paylanmaları müzakirə edir və maksimum ehtimalın qiymətləndirilməsini təsvir edir.
Şagirdlər bu anlayışların gələcək nəsil ardıcıllığı və mikroarray məlumatları kimi kontekstlərdə necə tətbiq olunduğunu öyrənəcəklər. Kurs həmçinin iyerarxik modelləri və Bayes empirikasını əhatə edir, onlardan istifadənin praktiki nümunələri.
Bu kurs müasir elmi tədqiqatlarda statistik nəticə və modelləşdirmə anlayışlarını dərinləşdirmək istəyənlər üçün idealdır. O, mürəkkəb məlumatların statistik təhlili üzrə dərin perspektiv təqdim edir və həyat elmləri, bioinformatika və statistika sahələrində tədqiqatçılar, tələbələr və mütəxəssislər üçün əla mənbədir.
Ehtimala giriş (Harvard)
HarvardX tərəfindən edX-də təklif olunan “Ehtimallara Giriş” kursu ehtimalın dərin tədqiqi, verilənlərin, şansın və qeyri-müəyyənliyin başa düşülməsi üçün vacib bir dil və alətlər dəstidir. Kurs ingilis dilində tədris olunsa da, mövcud fransız subtitrləri sayəsində fransızdilli auditoriya üçün əlçatandır.
Həftədə 5-10 saat təhsil tələb edən bu on həftəlik kurs şans və qeyri-müəyyənliklə dolu bir dünyaya məntiq gətirməyi hədəfləyir. Məlumat, elm, fəlsəfə, mühəndislik, iqtisadiyyat və maliyyəni anlamaq üçün lazım olan alətləri təmin edəcək. Siz təkcə mürəkkəb texniki problemlərin həllini deyil, həm də bu həllərin gündəlik həyatda necə tətbiq olunacağını öyrənəcəksiniz.
Tibbi testlərdən idman proqnozlarına qədər müxtəlif nümunələrlə siz statistik nəticənin, stoxastik proseslərin, təsadüfi alqoritmlərin və ehtimalın zəruri olduğu digər mövzuların öyrənilməsi üçün möhkəm təməl əldə edəcəksiniz.
Bu kurs qeyri-müəyyənlik və şans haqqında anlayışlarını artırmaq, yaxşı proqnozlar vermək və təsadüfi dəyişənləri başa düşmək istəyənlər üçün idealdır. O, statistika və məlumat elmində istifadə olunan ümumi ehtimal paylamaları haqqında zənginləşdirici perspektiv təqdim edir.
Tətbiqi Hesablama (Harvard)
Harvard tərəfindən edX-də təklif olunan “Tətbiqi Hesablama!” kursu sosial, həyat və fiziki elmlərdə təkdəyişənli hesablamanın tətbiqinin dərin tədqiqidir. Tamamilə ingilis dilində olan bu kurs hesablamanın real peşəkar kontekstlərdə necə tətbiq olunduğunu anlamaq istəyənlər üçün əla fürsətdir.
On həftə davam edən və həftədə 3 ilə 6 saat arasında təhsil tələb edən bu kurs ənənəvi dərsliklərdən kənara çıxır. O, real dünya problemlərini təhlil etmək və həll etmək üçün hesablamanın necə istifadə edildiyini göstərmək üçün müxtəlif sahələrdən olan peşəkarlarla əməkdaşlıq edir. Tələbələr iqtisadi analizdən bioloji modelləşdirməyə qədər müxtəlif tətbiqləri araşdıracaqlar.
Proqram törəmələrin, inteqralların, diferensial tənliklərin istifadəsini əhatə edir, riyazi modellərin və parametrlərin əhəmiyyətini vurğulayır. O, birdəyişənli hesablama haqqında əsas anlayışı olan və onun müxtəlif sahələrdə praktik tətbiqləri ilə maraqlananlar üçün nəzərdə tutulmuşdur.
Bu kurs hesablama haqqında anlayışlarını dərinləşdirmək və onun real dünya tətbiqlərini kəşf etmək istəyən tələbələr, müəllimlər və peşəkarlar üçün mükəmməldir.
Riyazi əsaslandırmaya giriş (Stenford)
Stenford Universitetinin Coursera-da təklif etdiyi “Riyazi təfəkkürə giriş” kursu riyazi düşüncə dünyasına dalışdır. Kurs ingilis dilində tədris olunsa da, mövcud fransız subtitrləri sayəsində fransızdilli auditoriya üçün əlçatandır.
Ümumilikdə təxminən 38 saat və ya həftədə təxminən 12 saat tələb edən bu yeddi həftəlik kurs, məktəb sistemində tez-tez təqdim olunduğu kimi, sadəcə olaraq riyaziyyatla məşğul olmaqdan fərqli olaraq, riyazi təfəkkür inkişaf etdirmək istəyənlər üçün nəzərdə tutulmuşdur. Kurs müasir dünyada dəyərli bir bacarıq olan “qutudan kənar” düşüncə tərzini inkişaf etdirməyə yönəlmişdir.
Tələbələr peşəkar riyaziyyatçıların gündəlik dünyadan, elmdən və ya riyaziyyatın özündən qaynaqlanaraq real dünya problemlərini həll etmək üçün necə düşündüklərini araşdıracaqlar. Kurs, stereotipik problemləri həll etmək üçün təlim prosedurlarından kənara çıxaraq, bu mühüm düşüncə tərzini inkişaf etdirməyə kömək edir.
Bu kurs kəmiyyət mülahizələrini gücləndirmək və riyazi düşüncənin əsaslarını anlamaq istəyənlər üçün idealdır. O, riyaziyyatın kumulyativ təbiəti və onun mürəkkəb problemlərin dərk edilməsində tətbiqi haqqında zənginləşdirici perspektiv təqdim edir.
R ilə statistik öyrənmə (Stenford)
Stanford tərəfindən təklif olunan “R ilə Statistik Öyrənmə” kursu reqressiya və təsnifat metodlarına diqqət yetirərək nəzarət edilən öyrənməyə orta səviyyəli girişdir. Tamamilə ingilis dilində olan bu kurs data elmləri sahəsində statistik metodları başa düşmək və tətbiq etmək istəyənlər üçün dəyərli mənbədir.
On bir həftə davam edən və həftədə 3-5 saat təhsil tələb edən kurs statistik modelləşdirmədə həm ənənəvi, həm də maraqlı yeni metodları və onlardan R proqramlaşdırma dilində necə istifadə etməyi əhatə edir. kurs təlimatı.
Mövzulara xətti və polinom reqressiya, logistik reqressiya və xətti diskriminant təhlili, çarpaz doğrulama və yükləmə, model seçimi və nizamlama üsulları (silsilə və kəmənd), qeyri-xətti modellər, splaynlar və ümumiləşdirilmiş əlavə modellər, ağac əsaslı üsullar, təsadüfi meşələr və gücləndirmə, vektor maşınları, neyron şəbəkələri və dərin öyrənmə, sağ qalma modelləri və çoxsaylı testləri dəstəkləyir.
Bu kurs statistika, xətti cəbr və kompüter elmləri üzrə əsas biliyə malik olan və statistik öyrənmə və onun məlumat elmində tətbiqi ilə bağlı anlayışlarını dərinləşdirmək istəyənlər üçün idealdır.
Riyaziyyatı necə öyrənmək olar: Hər kəs üçün kurs (Stenford)
Stanford tərəfindən təklif olunan “Riyaziyyatı Necə Öyrənməli: Tələbələr üçün” kursu. Riyaziyyatın bütün səviyyələrini öyrənənlər üçün pulsuz onlayn kursdur. Tamamilə ingilis dilində o, beyin haqqında vacib məlumatları riyaziyyata yanaşmağın ən yaxşı yolları haqqında yeni sübutlarla birləşdirir.
Altı həftə davam edir və həftədə 1-3 saat təhsil tələb edir. Kurs tələbələrin riyaziyyatla əlaqəsini dəyişdirmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. Bir çox insanın riyaziyyatla bağlı mənfi təcrübələri olub, bu, nifrətə və ya uğursuzluğa səbəb olub. Bu kurs tələbələrə riyaziyyatdan həzz almaq üçün lazım olan məlumatları vermək məqsədi daşıyır.
Beyin və riyaziyyatı öyrənmək kimi mövzuları əhatə edir. Riyaziyyat, düşüncə tərzi, səhvlər və sürət haqqında miflər də əhatə olunur. Ədədi çeviklik, riyazi əsaslandırma, əlaqələr, ədədi modellər də proqramın bir hissəsidir. Riyaziyyatın həyatda, həm də təbiətdə və işdə təsvirləri unudulmur. Kurs aktiv məşğulluq pedaqogikasına əsaslanaraq öyrənməni interaktiv və dinamik edir.
Riyaziyyata fərqli baxmaq istəyən hər kəs üçün dəyərli mənbədir. Bu intizam haqqında daha dərin və müsbət anlayışı inkişaf etdirin. Keçmişdə riyaziyyatla bağlı mənfi təcrübələri olan və bu qavrayışı dəyişdirmək istəyənlər üçün xüsusilə uyğundur.
Ehtimalların İdarə Edilməsi (Stenford)
Stanford tərəfindən təklif olunan "Ehtimalların İdarə Edilməsinə Giriş" kursu ehtimalların idarə edilməsi intizamına girişdir. Bu sahə Stokastik Məlumat Paketləri (SIPs) adlanan yoxlanıla bilən məlumat cədvəlləri şəklində qeyri-müəyyənliklərin ötürülməsinə və hesablanmasına diqqət yetirir. Bu on həftəlik kurs həftədə 1 saatdan 5 saata qədər təhsil tələb edir.Bu, şübhəsiz ki, data elmləri sahəsində statistik metodları başa düşmək və tətbiq etmək istəyənlər üçün dəyərli mənbədir.
Kurs kurikulumu qeyri-müəyyənliklərin tək ədədlərlə, adətən ortalama ilə təmsil olunduğu zaman yaranan sistematik səhvlər toplusunu olan “Ortaların Qüsurunun” tanınması kimi mövzuları əhatə edir. Bu, bir çox layihələrin niyə gecikdiyini, büdcəni aşdığını və büdcədən aşağı olduğunu izah edir. Kurs həmçinin qeyri-müəyyən girişlərlə hesablamalar aparan Qeyri-müəyyənlik Arifmetikasını öyrədir, nəticədə həqiqi orta nəticələri və müəyyən məqsədlərə nail olmaq şanslarını hesablaya biləcəyiniz qeyri-müəyyən nəticələrə səbəb olur.
Tələbələr əlavələr və ya makrolar tələb etmədən istənilən Excel istifadəçisi ilə paylaşıla bilən interaktiv simulyasiyalar yaratmağı öyrənəcəklər. Bu yanaşma Python və ya massivləri dəstəkləyən hər hansı proqramlaşdırma mühiti üçün eyni dərəcədə uyğundur.
Bu kurs Microsoft Excel ilə rahat olan və ehtimalların idarə edilməsi və onun məlumat elmində tətbiqi haqqında anlayışlarını dərinləşdirmək istəyənlər üçün idealdır.
Qeyri-müəyyənlik və Məlumat Elmi (MIT)
Massaçusets Texnologiya İnstitutu (MIT) tərəfindən təklif olunan "Ehtimal - Qeyri-müəyyənlik və Məlumat Elmi" kursu. Ehtimal modelləri vasitəsilə məlumat elminə fundamental girişdir. Bu on altı həftəlik kurs, həftədə 10-14 saat təhsil tələb edir. O, statistika və məlumat elmində MIT MicroMasters proqramının bir hissəsinə uyğundur.
Bu kurs qeyri-müəyyənlik dünyasını araşdırır: gözlənilməz maliyyə bazarlarında baş verən qəzalardan kommunikasiyaya qədər. Ehtimal modelləşdirmə və əlaqəli statistik nəticə sahəsi. Bu məlumatları təhlil etmək və elmi cəhətdən əsaslandırılmış proqnozlar vermək üçün iki açardır.
Şagirdlər ehtimal modellərinin strukturunu və əsas elementlərini kəşf edəcəklər. Təsadüfi dəyişənlər, onların paylanması, vasitələri və dispersiyaları daxildir. Kurs həmçinin nəticə çıxarma üsullarını da əhatə edir. Böyük ədədlərin qanunları və onların tətbiqi, həmçinin təsadüfi proseslər.
Bu kurs data elmində fundamental bilik istəyənlər üçün idealdır. O, ehtimal modelləri üzrə hərtərəfli perspektiv təqdim edir. Əsas elementlərdən təsadüfi proseslərə və statistik nəticəyə qədər. Bütün bunlar peşəkarlar və tələbələr üçün xüsusilə faydalıdır. Xüsusilə məlumat elmi, mühəndislik və statistika sahələrində.
Hesablama Ehtimal və Nəticə (MIT)
Massaçusets Texnologiya İnstitutu (MIT) ingilis dilində “Hesablama Ehtimal və Nəticə” kursunu təqdim edir. Proqramda ehtimal analizi və nəticə çıxarmaq üçün orta səviyyəli giriş. Həftədə 4-6 saat təhsil tələb edən bu on iki həftəlik kurs spam filtri, mobil bot naviqasiyası və ya hətta Jeopardy və Go kimi strategiya oyunlarında ehtimal və nəticə çıxarmanın necə istifadə edildiyinin maraqlı tədqiqidir.
Bu kursda siz ehtimal və nəticə çıxarma prinsiplərini və onların qeyri-müəyyənliklə düşünən və proqnozlar verən kompüter proqramlarında necə tətbiq olunacağını öyrənəcəksiniz. Siz ehtimal paylamalarının saxlanması üçün müxtəlif məlumat strukturları haqqında məlumat əldə edəcəksiniz, məsələn, ehtimal qrafik modelləri və bu məlumat strukturları ilə düşünmək üçün səmərəli alqoritmlər hazırlayacaqsınız.
Bu kursun sonunda siz real dünya problemlərini ehtimalla necə modelləşdirməyi və nəticədə çıxan modellərdən nəticə çıxarmaq üçün necə istifadə edəcəyinizi biləcəksiniz. Ehtimal və ya nəticə çıxarmaqda əvvəlki təcrübəyə ehtiyacınız yoxdur, lakin əsas Python proqramlaşdırma və hesablama ilə rahat olmalısınız.
Bu kurs məlumat elmi sahəsində statistik metodları başa düşmək və tətbiq etmək istəyənlər üçün dəyərli mənbədir, ehtimal modelləri və statistik nəticəyə dair hərtərəfli perspektiv təmin edir.
Qeyri-müəyyənliyin Qəlbində: MIT Ehtimalları gizlədir
Massaçusets Texnologiya İnstitutu (MIT) “Ehtimal Hissəsinə Giriş II: Nəticə Prosesləri” kursunda ehtimal və nəticə çıxarma dünyasına təkmil immersiya təklif edir. Tamamilə ingilis dilində olan bu kurs məlumatların təhlili və qeyri-müəyyənlik elminə daha dərindən girən birinci hissənin məntiqi davamıdır.
On altı həftə ərzində həftədə 6 saat öhdəliyi ilə bu kurs böyük ədədlərin qanunlarını, Bayes nəticə çıxarma üsullarını, klassik statistikanı və Puasson prosesləri və Markov zəncirləri kimi təsadüfi prosesləri araşdırır. Bu, artıq ehtimalda möhkəm təmələ malik olanlar üçün nəzərdə tutulmuş ciddi bir kəşfiyyatdır.
Bu kurs riyazi sərtliyi qoruyarkən intuitiv yanaşması ilə seçilir. O, sadəcə teoremləri və sübutları təqdim etmir, konkret tətbiqlər vasitəsilə anlayışların dərindən başa düşülməsini inkişaf etdirməyi hədəfləyir. Şagirdlər mürəkkəb hadisələri modelləşdirməyi və real dünya məlumatlarını şərh etməyi öyrənəcəklər.
Məlumat elmi mütəxəssisləri, tədqiqatçılar və tələbələr üçün ideal olan bu kurs ehtimal və nəticənin dünya haqqında anlayışımızı necə formalaşdırdığına dair unikal perspektiv təklif edir. Məlumat elmi və statistik təhlil haqqında anlayışlarını dərinləşdirmək istəyənlər üçün mükəmməldir.
Analitik Kombinatorika: Kompleks strukturların deşifrə edilməsi üçün Prinston kursu (Princeton)
Prinston Universiteti tərəfindən təklif olunan Analitik Kombinatorika kursu mürəkkəb kombinatorik strukturların dəqiq kəmiyyət proqnozlarını verməyə imkan verən analitik kombinatorikanın maraqlı tədqiqidir. Tamamilə ingilis dilində olan bu kurs kombinatorika sahəsində qabaqcıl metodları başa düşmək və tətbiq etmək istəyənlər üçün dəyərli mənbədir.
Üç həftə davam edən və ümumilikdə təqribən 16 saat və ya həftədə təxminən 5 saat tələb edən bu kurs adi, eksponensial və çoxdəyişənli yaradan funksiyalar arasında funksional əlaqələri əldə etmək üçün simvolik metodu təqdim edir. O, həmçinin yaradan funksiyaların tənliklərindən dəqiq asimptotikanı əldə etmək üçün kompleks analiz üsullarını araşdırır.
Şagirdlər analitik kombinatorikanın böyük kombinator strukturlarında dəqiq kəmiyyətləri proqnozlaşdırmaq üçün necə istifadə oluna biləcəyini kəşf edəcəklər. Onlar kombinator strukturları manipulyasiya etməyi və bu strukturları təhlil etmək üçün kompleks analiz üsullarından istifadə etməyi öyrənəcəklər.
Bu kurs kombinatorika və onun mürəkkəb məsələlərin həllində tətbiqi haqqında anlayışlarını dərinləşdirmək istəyənlər üçün idealdır. O, analitik kombinatorikanın riyazi və kombinatorial strukturlar haqqında anlayışımızı necə formalaşdırdığına dair unikal perspektiv təklif edir.