ইংরেজিতে কোর্স
লিনিয়ার মডেল এবং ম্যাট্রিক্স বীজগণিতের ভূমিকা (হার্ভার্ড)
হার্ভার্ড ইউনিভার্সিটি, edX-এ তার HarvardX প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে, "লিনিয়ার মডেল এবং ম্যাট্রিক্স বীজগণিতের পরিচিতি" কোর্সটি অফার করে।. যদিও কোর্সটি ইংরেজিতে পড়ানো হয়, এটি ম্যাট্রিক্স বীজগণিত এবং রৈখিক মডেলের ভিত্তি, অনেক বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রে প্রয়োজনীয় দক্ষতা শেখার একটি অনন্য সুযোগ দেয়।
এই চার-সপ্তাহের কোর্স, প্রতি সপ্তাহে 2 থেকে 4 ঘন্টা অধ্যয়নের প্রয়োজন, আপনার নিজের গতিতে সম্পূর্ণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি ডেটা বিশ্লেষণে, বিশেষ করে জীবন বিজ্ঞানে রৈখিক মডেল প্রয়োগ করতে R প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহার করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। শিক্ষার্থীরা ম্যাট্রিক্স বীজগণিত ম্যানিপুলেট করতে শিখবে এবং পরীক্ষামূলক নকশা এবং উচ্চ-মাত্রিক ডেটা বিশ্লেষণে এর প্রয়োগ বুঝতে পারবে।
প্রোগ্রামটি ম্যাট্রিক্স বীজগণিত স্বরলিপি, ম্যাট্রিক্স অপারেশন, ডেটা বিশ্লেষণে ম্যাট্রিক্স বীজগণিতের প্রয়োগ, রৈখিক মডেল এবং QR পচনের একটি ভূমিকা কভার করে। এই কোর্সটি সাতটি কোর্সের একটি সিরিজের অংশ, যেটি ব্যক্তিগতভাবে নেওয়া যেতে পারে বা লাইফ সায়েন্স এবং জিনোমিক ডেটা অ্যানালাইসিসের জন্য ডেটা বিশ্লেষণে দুটি পেশাদার শংসাপত্রের অংশ হিসাবে নেওয়া যেতে পারে।
এই কোর্সটি তাদের জন্য আদর্শ যারা পরিসংখ্যানগত মডেলিং এবং ডেটা বিশ্লেষণে দক্ষতা অর্জন করতে চান, বিশেষ করে জীবন বিজ্ঞান প্রসঙ্গে। যারা ম্যাট্রিক্স বীজগণিত এবং বিভিন্ন বৈজ্ঞানিক ও গবেষণা ক্ষেত্রে এর প্রয়োগ আরও অন্বেষণ করতে চান তাদের জন্য এটি একটি শক্ত ভিত্তি প্রদান করে।
মাস্টার সম্ভাবনা (হার্ভার্ড)
Lইউটিউবে "পরিসংখ্যান 110: সম্ভাব্যতা" প্লেলিস্ট, হার্ভার্ড ইউনিভার্সিটির জো ব্লিটজস্টেইন দ্বারা ইংরেজিতে শেখানো হয়েছে, যারা তাদের সম্ভাব্যতার জ্ঞানকে আরও গভীর করতে চায় তাদের জন্য একটি অমূল্য সম্পদ।. প্লেলিস্টে পাঠের ভিডিও, পর্যালোচনা সামগ্রী এবং বিস্তারিত সমাধান সহ 250 টিরও বেশি অনুশীলন অনুশীলন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
এই ইংরেজি কোর্সটি সম্ভাব্যতার একটি ব্যাপক ভূমিকা, একটি অপরিহার্য ভাষা হিসাবে উপস্থাপিত এবং পরিসংখ্যান, বিজ্ঞান, ঝুঁকি এবং এলোমেলোতা বোঝার জন্য সরঞ্জামগুলির সেট। শেখানো ধারণাগুলি বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রযোজ্য যেমন পরিসংখ্যান, বিজ্ঞান, প্রকৌশল, অর্থনীতি, অর্থ এবং দৈনন্দিন জীবনে।
কভার করা বিষয়গুলির মধ্যে রয়েছে সম্ভাব্যতার মূল বিষয়গুলি, এলোমেলো ভেরিয়েবল এবং তাদের বন্টন, ইউনিভেরিয়েট এবং মাল্টিভারিয়েট ডিস্ট্রিবিউশন, সীমা উপপাদ্য এবং মার্কভ চেইন। কোর্সটির জন্য এক-ভেরিয়েবল ক্যালকুলাসের পূর্ব জ্ঞান এবং ম্যাট্রিক্সের সাথে পরিচিতি প্রয়োজন।
যারা ইংরেজিতে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করেন এবং সম্ভাব্যতার বিশ্বকে গভীরভাবে অন্বেষণ করতে আগ্রহী তাদের জন্য, এই হার্ভার্ড কোর্স সিরিজটি একটি সমৃদ্ধ শেখার সুযোগ প্রদান করে। আপনি সরাসরি YouTube-এ প্লেলিস্ট এবং এর বিস্তারিত বিষয়বস্তু অ্যাক্সেস করতে পারেন।
সম্ভাব্যতা ব্যাখ্যা করা হয়েছে। ফরাসি সাবটাইটেল সহ কোর্স (হার্ভার্ড)
হার্ভার্ডএক্স দ্বারা ইডিএক্স-এ অফার করা "ফ্যাট চান্স: সম্ভাব্যতা ফ্রম গ্রাউন্ড আপ" কোর্সটি সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যানের একটি আকর্ষণীয় ভূমিকা। যদিও কোর্সটি ইংরেজিতে পড়ানো হয়, তবে ফ্রেঞ্চ-ভাষী শ্রোতাদের কাছে এটি অ্যাক্সেসযোগ্য ফরাসি সাবটাইটেলগুলির জন্য ধন্যবাদ।
এই সাত-সপ্তাহের কোর্স, প্রতি সপ্তাহে 3 থেকে 5 ঘন্টা অধ্যয়নের প্রয়োজন, তাদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা সম্ভাব্যতার অধ্যয়নে নতুন বা পরিসংখ্যান কোর্সে ভর্তির আগে মূল ধারণাগুলির অ্যাক্সেসযোগ্য পর্যালোচনা খুঁজছেন। বিশ্ববিদ্যালয় স্তর। "ফ্যাট চান্স" শর্তাবলী এবং সূত্রগুলি মুখস্থ করার পরিবর্তে গাণিতিক চিন্তাভাবনা বিকাশের উপর জোর দেয়।
প্রাথমিক মডিউলগুলি প্রাথমিক গণনা দক্ষতার পরিচয় দেয়, যা পরে সাধারণ সম্ভাব্যতা সমস্যাগুলিতে প্রয়োগ করা হয়। পরবর্তী মডিউলগুলি অন্বেষণ করে যে কীভাবে এই ধারণাগুলি এবং কৌশলগুলি সম্ভাব্যতার সমস্যাগুলির একটি বিস্তৃত পরিসরের মোকাবেলায় অভিযোজিত করা যেতে পারে। কোর্সটি প্রত্যাশিত মান, বৈচিত্র্য এবং স্বাভাবিক বন্টনের ধারণার মাধ্যমে পরিসংখ্যানের একটি ভূমিকা দিয়ে শেষ হয়।
এই কোর্সটি তাদের জন্য আদর্শ যারা তাদের পরিমাণগত যুক্তি দক্ষতা বাড়াতে এবং সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যানের ভিত্তি বুঝতে চায়। এটি গণিতের ক্রমবর্ধমান প্রকৃতি এবং ঝুঁকি এবং এলোমেলোতা বোঝার ক্ষেত্রে এটি কীভাবে প্রযোজ্য তার উপর একটি সমৃদ্ধ দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে।
হাই-থ্রুপুট পরীক্ষার জন্য পরিসংখ্যানগত অনুমান এবং মডেলিং (হার্ভার্ড)
ইংরেজিতে "স্ট্যাটিস্টিক্যাল ইনফারেন্স অ্যান্ড মডেলিং ফর হাই-থ্রুপুট এক্সপেরিমেন্টস" কোর্সটি হাই-থ্রুপুট ডেটাতে পরিসংখ্যানগত অনুমান সম্পাদন করতে ব্যবহৃত কৌশলগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এই চার সপ্তাহের কোর্স, প্রতি সপ্তাহে 2-4 ঘন্টা অধ্যয়নের প্রয়োজন, যারা ডেটা-নিবিড় গবেষণা সেটিংসে উন্নত পরিসংখ্যান পদ্ধতি বুঝতে এবং প্রয়োগ করতে চান তাদের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ।
প্রোগ্রামটি একাধিক তুলনা সমস্যা, ত্রুটির হার, ত্রুটি হার নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি, মিথ্যা আবিষ্কারের হার, q-মান এবং অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ সহ বিভিন্ন বিষয় কভার করে। এটি পরিসংখ্যানগত মডেলিং এবং উচ্চ-থ্রুপুট ডেটাতে এর প্রয়োগের প্রবর্তন করে, দ্বিপদী, সূচকীয় এবং গামার মতো প্যারামেট্রিক বিতরণ নিয়ে আলোচনা করে এবং সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমান বর্ণনা করে।
শিক্ষার্থীরা শিখবে কীভাবে এই ধারণাগুলি পরবর্তী প্রজন্মের সিকোয়েন্সিং এবং মাইক্রোয়ারে ডেটার মতো প্রসঙ্গে প্রয়োগ করা হয়। কোর্সটি তাদের ব্যবহারের ব্যবহারিক উদাহরণ সহ শ্রেণীবদ্ধ মডেল এবং বায়েসিয়ান অভিজ্ঞতাকেও কভার করে।
এই কোর্সটি তাদের জন্য আদর্শ যারা আধুনিক বৈজ্ঞানিক গবেষণায় পরিসংখ্যানগত অনুমান এবং মডেলিং সম্পর্কে তাদের উপলব্ধি গভীর করতে চান। এটি জটিল তথ্যের পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের উপর একটি গভীর দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে এবং জীবন বিজ্ঞান, বায়োইনফরমেটিক্স এবং পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে গবেষক, ছাত্র এবং পেশাদারদের জন্য এটি একটি চমৎকার সম্পদ।
সম্ভাবনার ভূমিকা (হার্ভার্ড)
edX-এ হার্ভার্ডএক্স দ্বারা অফার করা "সম্ভাবনার পরিচিতি" কোর্সটি সম্ভাব্যতার একটি গভীর অনুসন্ধান, ডেটা, সুযোগ এবং অনিশ্চয়তা বোঝার জন্য একটি অপরিহার্য ভাষা এবং টুলসেট। যদিও কোর্সটি ইংরেজিতে পড়ানো হয়, তবে ফ্রেঞ্চ-ভাষী শ্রোতাদের কাছে এটি অ্যাক্সেসযোগ্য ফরাসি সাবটাইটেলগুলির জন্য ধন্যবাদ।
এই দশ-সপ্তাহের কোর্স, প্রতি সপ্তাহে 5-10 ঘন্টা অধ্যয়নের প্রয়োজন, সুযোগ এবং অনিশ্চয়তায় ভরা বিশ্বে যুক্তি নিয়ে আসা। এটি ডেটা, বিজ্ঞান, দর্শন, প্রকৌশল, অর্থনীতি এবং অর্থ বোঝার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম সরবরাহ করবে। আপনি কেবল জটিল প্রযুক্তিগত সমস্যাগুলি কীভাবে সমাধান করবেন তা শিখবেন না, তবে কীভাবে এই সমাধানগুলি দৈনন্দিন জীবনে প্রয়োগ করবেন তাও শিখবেন।
মেডিক্যাল টেস্টিং থেকে শুরু করে স্পোর্টস ভবিষ্যদ্বাণী পর্যন্ত উদাহরণ সহ, আপনি পরিসংখ্যানগত অনুমান, স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া, এলোমেলো অ্যালগরিদম এবং অন্যান্য বিষয়গুলির অধ্যয়নের জন্য একটি শক্ত ভিত্তি অর্জন করবেন যেখানে সম্ভাব্যতা প্রয়োজন।
এই কোর্সটি তাদের জন্য আদর্শ যারা অনিশ্চয়তা এবং সুযোগ সম্পর্কে তাদের বোধগম্যতা বাড়াতে, ভাল ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং র্যান্ডম ভেরিয়েবল বুঝতে চায়। এটি পরিসংখ্যান এবং ডেটা বিজ্ঞানে ব্যবহৃত সাধারণ সম্ভাব্যতা বিতরণের উপর একটি সমৃদ্ধ দৃষ্টিকোণ সরবরাহ করে।
ফলিত ক্যালকুলাস (হার্ভার্ড)
edX-এ হার্ভার্ড দ্বারা অফার করা “ক্যালকুলাস অ্যাপ্লাইড!” কোর্স হল সামাজিক, জীবন এবং ভৌত বিজ্ঞানে একক-ভেরিয়েবল ক্যালকুলাসের প্রয়োগের একটি গভীর অনুসন্ধান। এই কোর্সটি সম্পূর্ণরূপে ইংরেজিতে, যারা বাস্তব-বিশ্বের পেশাদার প্রেক্ষাপটে ক্যালকুলাস কীভাবে প্রয়োগ করা হয় তা বোঝার জন্য একটি চমৎকার সুযোগ।
দশ সপ্তাহ স্থায়ী এবং প্রতি সপ্তাহে 3 থেকে 6 ঘন্টা অধ্যয়নের প্রয়োজন, এই কোর্সটি প্রথাগত পাঠ্যপুস্তকের বাইরে চলে যায়। বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা বিশ্লেষণ এবং সমাধান করতে ক্যালকুলাস কীভাবে ব্যবহার করা হয় তা দেখানোর জন্য তিনি বিভিন্ন ক্ষেত্রের পেশাদারদের সাথে সহযোগিতা করেন। শিক্ষার্থীরা অর্থনৈতিক বিশ্লেষণ থেকে শুরু করে জৈবিক মডেলিং পর্যন্ত বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন অন্বেষণ করবে।
প্রোগ্রামটি ডেরিভেটিভ, ইন্টিগ্রেল, ডিফারেনশিয়াল সমীকরণের ব্যবহার কভার করে এবং গাণিতিক মডেল এবং পরামিতিগুলির গুরুত্বের উপর জোর দেয়। এটি তাদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যাদের এক-ভেরিয়েবল ক্যালকুলাস সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা রয়েছে এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে এর ব্যবহারিক প্রয়োগে আগ্রহী।
এই কোর্সটি ছাত্র, শিক্ষক এবং পেশাদারদের জন্য নিখুঁত যারা ক্যালকুলাস সম্পর্কে তাদের বোধগম্যতা আরও গভীর করতে এবং এর বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলি আবিষ্কার করতে চান৷
গাণিতিক যুক্তির ভূমিকা (স্ট্যানফোর্ড)
কোর্সেরার স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি দ্বারা অফার করা "গাণিতিক চিন্তাভাবনার ভূমিকা" কোর্সটি গাণিতিক যুক্তির জগতে একটি ডুব। যদিও কোর্সটি ইংরেজিতে পড়ানো হয়, তবে ফ্রেঞ্চ-ভাষী শ্রোতাদের কাছে এটি অ্যাক্সেসযোগ্য ফরাসি সাবটাইটেলগুলির জন্য ধন্যবাদ।
এই সাত-সপ্তাহের কোর্স, যার জন্য মোট 38 ঘন্টা বা প্রতি সপ্তাহে আনুমানিক 12 ঘন্টা প্রয়োজন, যারা গাণিতিক চিন্তাভাবনা বিকাশ করতে চান তাদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, শুধুমাত্র গণিত অনুশীলন করা থেকে আলাদা কারণ এটি প্রায়শই স্কুল সিস্টেমে উপস্থাপিত হয়। এই কোর্সটি একটি "বাক্সের বাইরে" চিন্তাভাবনা, আজকের বিশ্বে একটি মূল্যবান দক্ষতা বিকাশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।
শিক্ষার্থীরা অন্বেষণ করবে যে কীভাবে পেশাদার গণিতবিদরা বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য চিন্তা করেন, সেগুলি দৈনন্দিন বিশ্ব থেকে উদ্ভূত হোক, বিজ্ঞান থেকে বা গণিত থেকেই। কোর্সটি স্টিরিওটাইপিকাল সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য শেখার পদ্ধতির বাইরে গিয়ে চিন্তার এই গুরুত্বপূর্ণ পদ্ধতির বিকাশে সহায়তা করে।
যারা তাদের পরিমাণগত যুক্তিকে শক্তিশালী করতে এবং গাণিতিক যুক্তির ভিত্তি বুঝতে চান তাদের জন্য এই কোর্সটি আদর্শ। এটি গণিতের ক্রমবর্ধমান প্রকৃতি এবং জটিল সমস্যাগুলি বোঝার জন্য এর প্রয়োগের উপর একটি সমৃদ্ধ দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে।
R (স্ট্যানফোর্ড) এর সাথে পরিসংখ্যানগত শিক্ষা
স্ট্যানফোর্ড দ্বারা অফার করা "স্ট্যাটিস্টিক্যাল লার্নিং উইথ R" কোর্সটি তত্ত্বাবধানে শিক্ষার একটি মধ্যবর্তী-স্তরের ভূমিকা, রিগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগ পদ্ধতির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এই কোর্সটি সম্পূর্ণরূপে ইংরেজিতে, যারা ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি বুঝতে এবং প্রয়োগ করতে চান তাদের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ।
এগারো সপ্তাহ স্থায়ী এবং প্রতি সপ্তাহে 3-5 ঘন্টা অধ্যয়নের প্রয়োজন, এই কোর্সটি পরিসংখ্যানগত মডেলিংয়ের ঐতিহ্যগত এবং উত্তেজনাপূর্ণ নতুন পদ্ধতি এবং R প্রোগ্রামিং ভাষায় কীভাবে সেগুলি ব্যবহার করতে হয় তা কভার করে৷ কোর্সটির দ্বিতীয় সংস্করণের জন্য 2021 সালে আপডেট করা হয়েছিল৷ কোর্স ম্যানুয়াল।
আচ্ছাদিত বিষয়গুলির মধ্যে রয়েছে রৈখিক এবং বহুপদী রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং রৈখিক বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ, ক্রস-ভ্যালিডেশন এবং বুটস্ট্র্যাপিং, মডেল নির্বাচন এবং নিয়মিতকরণ পদ্ধতি (রিজ এবং ল্যাসো), ননলাইনার মডেল, স্প্লাইন এবং সাধারণ সংযোজন মডেল, গাছ-ভিত্তিক পদ্ধতি, এলোমেলো বন এবং বুস্টিং , ভেক্টর মেশিন, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষা, বেঁচে থাকার মডেল এবং একাধিক পরীক্ষা সমর্থন করে।
এই কোর্সটি তাদের জন্য আদর্শ যাদের পরিসংখ্যান, রৈখিক বীজগণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের প্রাথমিক জ্ঞান রয়েছে এবং যারা পরিসংখ্যানগত শিক্ষা এবং ডেটা বিজ্ঞানে এর প্রয়োগ সম্পর্কে তাদের বোঝার গভীরতর করতে চাইছেন।
কিভাবে গণিত শিখবেন: সবার জন্য একটি কোর্স (স্ট্যানফোর্ড)
স্ট্যানফোর্ড দ্বারা অফার করা "কিভাবে গণিত শিখবেন: শিক্ষার্থীদের জন্য" কোর্স। গণিতের সকল স্তরের শিক্ষার্থীদের জন্য একটি বিনামূল্যের অনলাইন কোর্স। সম্পূর্ণরূপে ইংরেজিতে, এটি গণিতের কাছে যাওয়ার সর্বোত্তম উপায় সম্পর্কে নতুন প্রমাণের সাথে মস্তিষ্কের গুরুত্বপূর্ণ তথ্যকে একত্রিত করে।
ছয় সপ্তাহ স্থায়ী এবং প্রতি সপ্তাহে 1 থেকে 3 ঘন্টা অধ্যয়নের প্রয়োজন। কোর্সটি গণিতের সাথে শিক্ষার্থীদের সম্পর্ক পরিবর্তন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। অনেক লোকের গণিত নিয়ে নেতিবাচক অভিজ্ঞতা হয়েছে, যা ঘৃণা বা ব্যর্থতার দিকে পরিচালিত করে। এই কোর্সের লক্ষ্য শিক্ষার্থীদের গণিত উপভোগ করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য প্রদান করা।
কভার করা হয়েছে মস্তিষ্ক এবং শেখার গণিতের মতো বিষয়। গণিত, মানসিকতা, ভুল এবং গতি সম্পর্কে মিথগুলিও আচ্ছাদিত। সংখ্যাসূচক নমনীয়তা, গাণিতিক যুক্তি, সংযোগ, সংখ্যাসূচক মডেলগুলিও প্রোগ্রামের অংশ। জীবনে গণিতের উপস্থাপনা, কিন্তু প্রকৃতিতে এবং কর্মক্ষেত্রেও ভুলে যাওয়া হয় না। কোর্সটি একটি সক্রিয় ব্যস্ততা শিক্ষার সাথে ডিজাইন করা হয়েছে, যা শেখার ইন্টারেক্টিভ এবং গতিশীল করে তোলে।
যারা গণিতকে ভিন্নভাবে দেখতে চায় তাদের জন্য এটি একটি মূল্যবান সম্পদ। এই শৃঙ্খলা সম্পর্কে একটি গভীর এবং ইতিবাচক বোঝার বিকাশ করুন। এটি তাদের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত যারা অতীতে গণিত নিয়ে নেতিবাচক অভিজ্ঞতা পেয়েছেন এবং এই ধারণাটি পরিবর্তন করতে চাইছেন।
সম্ভাব্যতা ব্যবস্থাপনা (স্ট্যানফোর্ড)
স্ট্যানফোর্ড দ্বারা অফার করা "সম্ভাব্যতা ব্যবস্থাপনার ভূমিকা" কোর্সটি সম্ভাব্যতা ব্যবস্থাপনার শৃঙ্খলার একটি ভূমিকা। এই ক্ষেত্রটি স্টকাস্টিক ইনফরমেশন প্যাকেট (SIPs) নামক অডিটযোগ্য ডেটা টেবিলের আকারে যোগাযোগ এবং অনিশ্চয়তা গণনার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এই দশ-সপ্তাহের কোর্সটির জন্য প্রতি সপ্তাহে 1 থেকে 5 ঘন্টা অধ্যয়নের প্রয়োজন। এটা নিঃসন্দেহে যারা ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি বুঝতে এবং প্রয়োগ করতে চান তাদের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ।
কোর্সের পাঠ্যক্রমটি "গড়ের ত্রুটি" সনাক্তকরণের মতো বিষয়গুলিকে কভার করে, একটি পদ্ধতিগত ত্রুটির একটি সেট যা দেখা দেয় যখন অনিশ্চয়তাগুলি একক সংখ্যা দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়, সাধারণত একটি গড়৷ এটি ব্যাখ্যা করে যে কেন অনেক প্রকল্প বিলম্বে, বাজেটের বেশি এবং বাজেটের কম। কোর্সটি অনিশ্চয়তা পাটিগণিতও শেখায়, যা অনিশ্চিত ইনপুটগুলির সাথে গণনা করে, যার ফলে অনিশ্চিত আউটপুট হয় যেখান থেকে আপনি প্রকৃত গড় ফলাফল এবং নির্দিষ্ট লক্ষ্য অর্জনের সম্ভাবনা গণনা করতে পারেন।
শিক্ষার্থীরা শিখবে কীভাবে ইন্টারেক্টিভ সিমুলেশন তৈরি করতে হয় যা অ্যাড-ইন বা ম্যাক্রোর প্রয়োজন ছাড়াই যেকোনো এক্সেল ব্যবহারকারীর সাথে ভাগ করা যায়। এই পদ্ধতিটি পাইথন বা অ্যারে সমর্থন করে এমন কোনও প্রোগ্রামিং পরিবেশের জন্য সমানভাবে উপযুক্ত।
এই কোর্সটি তাদের জন্য আদর্শ যারা মাইক্রোসফ্ট এক্সেলের সাথে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করেন এবং সম্ভাব্যতা ব্যবস্থাপনা এবং ডেটা সায়েন্সে এর প্রয়োগ সম্পর্কে তাদের বোঝা আরও গভীর করতে চান।
অনিশ্চয়তা এবং ডেটার বিজ্ঞান (এমআইটি)
ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি (MIT) দ্বারা অফার করা কোর্স "সম্ভাব্যতা - অনিশ্চয়তা এবং ডেটার বিজ্ঞান"। সম্ভাব্য মডেলের মাধ্যমে তথ্য বিজ্ঞানের একটি মৌলিক ভূমিকা। এই ষোল-সপ্তাহের কোর্স, প্রতি সপ্তাহে 10 থেকে 14 ঘন্টা অধ্যয়নের প্রয়োজন। এটি পরিসংখ্যান এবং ডেটা সায়েন্সে এমআইটি মাইক্রোমাস্টার প্রোগ্রামের অংশের সাথে মিলে যায়।
এই কোর্সটি অনিশ্চয়তার জগতের অন্বেষণ করে: অপ্রত্যাশিত আর্থিক বাজারে দুর্ঘটনা থেকে শুরু করে যোগাযোগ পর্যন্ত। সম্ভাব্য মডেলিং এবং পরিসংখ্যানগত অনুমানের সম্পর্কিত ক্ষেত্র। এই ডেটা বিশ্লেষণ এবং বৈজ্ঞানিকভাবে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য দুটি কী।
শিক্ষার্থীরা সম্ভাব্য মডেলের গঠন এবং মৌলিক উপাদান আবিষ্কার করবে। এলোমেলো ভেরিয়েবল, তাদের বন্টন, মানে এবং প্রকরণ সহ। কোর্সটি অনুমান পদ্ধতিগুলিও কভার করে। বড় সংখ্যার আইন এবং তাদের অ্যাপ্লিকেশন, সেইসাথে এলোমেলো প্রক্রিয়া।
যারা ডেটা সায়েন্সে মৌলিক জ্ঞান চান তাদের জন্য এই কোর্সটি উপযুক্ত। এটি সম্ভাব্য মডেলের উপর একটি ব্যাপক দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে। মৌলিক উপাদান থেকে এলোমেলো প্রক্রিয়া এবং পরিসংখ্যানগত অনুমান। এই সব পেশাদার এবং ছাত্রদের জন্য বিশেষভাবে দরকারী. বিশেষ করে ডেটা সায়েন্স, ইঞ্জিনিয়ারিং এবং পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে।
কম্পিউটেশনাল প্রোবাবিলিটি অ্যান্ড ইনফারেন্স (এমআইটি)
ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি (MIT) ইংরেজিতে "কম্পিউটেশনাল প্রোবাবিলিটি অ্যান্ড ইনফারেন্স" কোর্সটি উপস্থাপন করে। প্রোগ্রামে, সম্ভাব্য বিশ্লেষণ এবং অনুমানের একটি মধ্যবর্তী স্তরের ভূমিকা। এই বারো-সপ্তাহের কোর্সটি, প্রতি সপ্তাহে 4-6 ঘন্টা অধ্যয়নের প্রয়োজন, এটি স্প্যাম ফিল্টারিং, মোবাইল বট নেভিগেশন বা এমনকি Jeopardy এবং Go-এর মতো কৌশল গেমগুলিতেও সম্ভাব্যতা এবং অনুমানগুলি কীভাবে ব্যবহার করা হয় তার একটি আকর্ষণীয় অনুসন্ধান।
এই কোর্সে, আপনি সম্ভাব্যতা এবং অনুমানের নীতিগুলি শিখবেন এবং কীভাবে কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলিতে তাদের প্রয়োগ করতে হয় যা অনিশ্চয়তার কারণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করে। আপনি সম্ভাব্যতা বন্টন সংরক্ষণের জন্য বিভিন্ন ডেটা স্ট্রাকচার সম্পর্কে শিখবেন, যেমন সম্ভাব্য গ্রাফিকাল মডেলগুলি, এবং এই ডেটা স্ট্রাকচারগুলির সাথে যুক্তির জন্য দক্ষ অ্যালগরিদম তৈরি করতে পারবেন।
এই কোর্সের শেষ নাগাদ, আপনি জানবেন কিভাবে সম্ভাব্যতার সাথে বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলিকে মডেল করতে হয় এবং কিভাবে ফলাফলের মডেলগুলিকে অনুমানের জন্য ব্যবহার করতে হয়। আপনার সম্ভাব্যতা বা অনুমানের পূর্ব অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই, তবে আপনার মৌলিক পাইথন প্রোগ্রামিং এবং ক্যালকুলাসের সাথে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করা উচিত।
এই কোর্সটি যারা ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলি বুঝতে এবং প্রয়োগ করতে চান তাদের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ, সম্ভাব্য মডেল এবং পরিসংখ্যানগত অনুমানের উপর একটি ব্যাপক দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে।
অনিশ্চয়তার কেন্দ্রবিন্দুতে: এমআইটি সম্ভাব্যতাকে অস্বীকার করে
কোর্সে "সম্ভাব্যতা পার্ট II: ইনফারেন্স প্রসেসেস", ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি (MIT) সম্ভাব্যতা এবং অনুমানের জগতে একটি উন্নত নিমজ্জন অফার করে৷ এই কোর্সটি, সম্পূর্ণরূপে ইংরেজিতে, প্রথম অংশের একটি যৌক্তিক ধারাবাহিকতা, তথ্য বিশ্লেষণ এবং অনিশ্চয়তার বিজ্ঞানের গভীরে প্রবেশ করে।
ষোল সপ্তাহের সময়কাল ধরে, প্রতি সপ্তাহে 6 ঘন্টার প্রতিশ্রুতি সহ, এই কোর্সটি বড় সংখ্যার আইন, বায়েসিয়ান ইনফারেন্স পদ্ধতি, ক্লাসিক্যাল পরিসংখ্যান এবং এলোমেলো প্রক্রিয়া যেমন পয়সন প্রক্রিয়া এবং মার্কভের চেইনগুলি অন্বেষণ করে। এটি একটি কঠোর অন্বেষণ, যারা ইতিমধ্যে সম্ভাব্যতার একটি শক্ত ভিত্তি আছে তাদের জন্য উদ্দেশ্যে।
গাণিতিক কঠোরতা বজায় রেখে এই কোর্সটি তার স্বজ্ঞাত পদ্ধতির জন্য আলাদা। এটি শুধুমাত্র উপপাদ্য এবং প্রমাণ উপস্থাপন করে না, তবে কংক্রিট প্রয়োগের মাধ্যমে ধারণাগুলির গভীর উপলব্ধি বিকাশের লক্ষ্য রাখে। শিক্ষার্থীরা জটিল ঘটনাকে মডেল করতে এবং বাস্তব-বিশ্বের ডেটা ব্যাখ্যা করতে শিখবে।
ডেটা সায়েন্স পেশাদার, গবেষক এবং ছাত্রদের জন্য আদর্শ, এই কোর্সটি কীভাবে সম্ভাব্যতা এবং অনুমান বিশ্ব সম্পর্কে আমাদের বোঝার গঠন করে সে সম্পর্কে একটি অনন্য দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করে। যারা ডেটা বিজ্ঞান এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ সম্পর্কে তাদের বোঝার গভীরতা খুঁজছেন তাদের জন্য উপযুক্ত।
বিশ্লেষণাত্মক সমন্বয়বিদ্যা: জটিল কাঠামোর পাঠোদ্ধার জন্য একটি প্রিন্সটন কোর্স (প্রিন্সটন)
প্রিন্সটন ইউনিভার্সিটি দ্বারা প্রদত্ত অ্যানালিটিক কম্বিনেটরিক্স কোর্স হল অ্যানালিটিকাল কম্বিনেটরিক্সের একটি আকর্ষণীয় অন্বেষণ, একটি শৃঙ্খলা যা জটিল কম্বিনেটরিয়াল স্ট্রাকচারের সঠিক পরিমাণগত ভবিষ্যদ্বাণী সক্ষম করে। এই কোর্সটি, সম্পূর্ণরূপে ইংরেজিতে, যাঁরা সমন্বয়বিদ্যার ক্ষেত্রে উন্নত পদ্ধতিগুলি বুঝতে এবং প্রয়োগ করতে চান তাদের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ।
তিন সপ্তাহ স্থায়ী এবং প্রতি সপ্তাহে আনুমানিক 16 ঘন্টা বা আনুমানিক 5 ঘন্টা প্রয়োজন, এই কোর্সটি সাধারণ, সূচকীয়, এবং মাল্টিভেরিয়েট জেনারেটিং ফাংশনগুলির মধ্যে কার্যকরী সম্পর্ক অর্জনের জন্য প্রতীকী পদ্ধতি প্রবর্তন করে। এটি তৈরি করা ফাংশনগুলির সমীকরণ থেকে সুনির্দিষ্ট অ্যাসিম্পটোটিকস বের করার জন্য জটিল বিশ্লেষণের পদ্ধতিগুলিও অন্বেষণ করে।
শিক্ষার্থীরা আবিষ্কার করবে যে কীভাবে বিশ্লেষণাত্মক সংমিশ্রণগুলি বৃহৎ সম্মিলিত কাঠামোতে সুনির্দিষ্ট পরিমাণের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। তারা কম্বিনেটরিয়াল স্ট্রাকচার ম্যানিপুলেট করতে শিখবে এবং এই স্ট্রাকচারগুলো বিশ্লেষণ করতে জটিল বিশ্লেষণ কৌশল ব্যবহার করবে।
এই কোর্সটি তাদের জন্য আদর্শ যারা জটিল সমস্যা সমাধানে কম্বিনেটরিক্স এবং এর প্রয়োগ সম্পর্কে তাদের বোঝাপড়া গভীর করতে চান। বিশ্লেষণাত্মক সংমিশ্রণ কীভাবে গাণিতিক এবং সংমিশ্রণমূলক কাঠামো সম্পর্কে আমাদের বোঝার আকার দেয় সে সম্পর্কে এটি একটি অনন্য দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করে।