Obsah stránky

Kurzy francouzštiny

 

Random: Úvod do pravděpodobnosti – 1. část (POLYTECHNIKA PAŘÍŽ)

École Polytechnique, renomovaná instituce, nabízí fascinující kurz na Coursera s názvem „Náhodné: úvod do pravděpodobnosti – část 1“. Tento kurz, trvající přibližně 27 hodin rozložených do tří týdnů, je výjimečnou příležitostí pro každého, kdo se zajímá o základy pravděpodobnosti. Tento kurz, navržený tak, aby byl flexibilní a přizpůsobil se tempu každého studenta, nabízí hloubkový a přístupný přístup k teorii pravděpodobnosti.

Program se skládá z 8 poutavých modulů, z nichž každý řeší klíčové aspekty pravděpodobnostního prostoru, zákony jednotné pravděpodobnosti, podmiňování, nezávislost a náhodné proměnné. Každý modul je obohacen o vysvětlující videa, doplňující čtení a kvízy k otestování a upevnění získaných znalostí. Studenti mají také možnost po absolvování kurzu získat sdílený certifikát, který přidává významnou hodnotu jejich profesní nebo akademické cestě.

Instruktoři, Sylvie Méléard, Jean-René Chazottes a Carl Graham, všichni přidružení k École Polytechnique, přinášejí své odborné znalosti a vášeň pro matematiku, díky čemuž je tento kurz nejen vzdělávací, ale také inspirativní. Ať už jste student matematiky, profesionál, který chce prohloubit své znalosti, nebo prostě nadšenec do vědy, tento kurz nabízí jedinečnou příležitost ponořit se do fascinujícího světa pravděpodobnosti, vedeného některými z nejlepších mozků na École Polytechnique.

 

Random: Úvod do pravděpodobnosti – 2. část (POLYTECHNIKA PAŘÍŽ)

Kurz „Náhodně: úvod do pravděpodobnosti – část 2“ na Coursera navazuje na excelenci ve vzdělávání École Polytechnique a je přímým a obohacujícím pokračováním první části. Tento kurz, jehož délka se odhaduje na 17 hodin rozložených do tří týdnů, ponoří studenty do pokročilejších konceptů teorie pravděpodobnosti a poskytne hlubší porozumění a širší aplikace této fascinující disciplíny.

Se 6 dobře strukturovanými moduly pokrývá kurz témata jako náhodné vektory, zobecnění výpočtů zákona, věta o zákonu velkých čísel, metoda Monte Carlo a centrální limitní věta. Každý modul obsahuje výuková videa, čtení a kvízy pro pohlcující zážitek z učení. Tento formát umožňuje studentům aktivně se zapojit do materiálu a aplikovat naučené koncepty praktickým způsobem.

Instruktoři Sylvie Méléard, Jean-René Chazottes a Carl Graham pokračují v provázení studentů touto vzdělávací cestou se svými odbornými znalostmi a vášní pro matematiku. Jejich výukový přístup usnadňuje pochopení složitých pojmů a podporuje hlubší zkoumání pravděpodobnosti.

Tento kurz je ideální pro ty, kteří již mají solidní základy pravděpodobnosti a chtějí rozšířit své porozumění a schopnost aplikovat tyto pojmy na složitější problémy. Absolvováním tohoto kurzu mohou studenti také získat sdílený certifikát, který prokazuje jejich odhodlání a kompetence v této specializované oblasti.

 

Úvod do teorie distribuce (POLYTECHNIKA PAŘÍŽ)

Kurz „Úvod do teorie rozdělení“, který nabízí École Polytechnique na Coursera, představuje jedinečný a hloubkový průzkum pokročilého matematického oboru. Tento kurz, který trvá přibližně 15 hodin rozložených do tří týdnů, je určen pro ty, kteří chtějí porozumět rozdělením, což je základní koncept v aplikované matematice a analýze.

Program se skládá z 9 modulů, z nichž každý nabízí kombinaci vzdělávacích videí, čtení a kvízů. Tyto moduly pokrývají různé aspekty teorie distribuce, včetně komplexních problémů, jako je definování derivace nespojité funkce a aplikace nespojitých funkcí jako řešení diferenciálních rovnic. Tento strukturovaný přístup umožňuje studentům postupně se seznamovat s pojmy, které se na první pohled mohou zdát zastrašující.

Profesoři François Golse a Yvan Martel, oba významní členové École Polytechnique, přinášejí do tohoto kurzu značné odborné znalosti. Jejich výuka kombinuje akademickou přísnost a inovativní přístupy k výuce, díky čemuž je obsah pro studenty přístupný a poutavý.

Tento kurz je vhodný zejména pro studenty matematiky, strojírenství nebo příbuzných oborů, kteří chtějí prohloubit své porozumění komplexním matematickým aplikacím. Absolvováním tohoto kurzu účastníci získají nejen cenné znalosti, ale budou mít také příležitost získat sdílený certifikát, který významně přispěje k jejich profesnímu nebo akademickému profilu.

 

Úvod do Galoisovy teorie (NADŘÍZENÁ NORMÁLNÍ ŠKOLA PAŘÍŽ)

Kurz „Úvod do Galoisovy teorie“, který nabízí École Normale Supérieure na Coursera, je fascinujícím zkoumáním jedné z nejhlubších a nejvlivnějších oblastí moderní matematiky.Tento kurz, který trvá přibližně 12 hodin, ponoří studenty do složitého a podmanivého světa Galoisovy teorie, disciplíny, která způsobila revoluci v chápání vztahů mezi polynomiálními rovnicemi a algebraickými strukturami.

Předmět se zaměřuje na studium kořenů polynomů a jejich vyjádření z koeficientů, což je ústřední otázka v algebře. Zkoumá pojem Galoisovy grupy, který zavedl Évariste Galois a který spojuje každý polynom se skupinou permutací jeho kořenů. Tento přístup nám umožňuje pochopit, proč není možné vyjádřit kořeny určitých polynomických rovnic pomocí algebraických vzorců, zejména pro polynomy stupně většího než čtyři.

Galoisova korespondence, klíčový prvek kurzu, spojuje teorii pole s teorií grup a poskytuje jedinečný pohled na řešitelnost radikálových rovnic. Kurz využívá základní pojmy z lineární algebry k přiblížení teorie těles a zavedení pojmu algebraické číslo a zároveň zkoumá grupy permutací nezbytných pro studium Galoisových grup.

Tento kurz je zvláště pozoruhodný svou schopností prezentovat komplexní algebrické koncepty přístupným a zjednodušeným způsobem, což umožňuje studentům rychle dosáhnout smysluplných výsledků s minimem abstraktního formalismu. Je ideální pro studenty matematiky, fyziky nebo inženýrství, stejně jako pro matematické nadšence, kteří chtějí prohloubit své porozumění algebraickým strukturám a jejich aplikacím.

Absolvováním tohoto kurzu získají účastníci nejen hluboké porozumění Galoisově teorii, ale budou mít také příležitost získat sdílený certifikát, který přidá významnou hodnotu jejich profesnímu nebo akademickému profilu.

 

Analýza I (1. část): Předehra, základní pojmy, reálná čísla (ŠKOLA POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Kurz „Analýza I (část 1): Předehra, základní pojmy, reálná čísla“, který nabízí École Polytechnique Fédérale de Lausanne na edX, je hloubkovým úvodem do základních pojmů reálné analýzy. Tento 5týdenní kurz, který vyžaduje přibližně 4-5 hodin studia týdně, je navržen tak, abyste jej dokončili svým vlastním tempem.

Obsah kurzu začíná předehrou, která znovu prozkoumá a prohloubí základní matematické pojmy, jako jsou goniometrické funkce (sin, cos, tan), reciproké funkce (exp, ln), stejně jako pravidla pro výpočet mocnin, logaritmy a odmocniny. Pokrývá také základní sady a funkce.

Jádro kurzu je zaměřeno na číselné soustavy. Počínaje intuitivním pojetím přirozených čísel, kurz důsledně definuje racionální čísla a zkoumá jejich vlastnosti. Zvláštní pozornost je věnována reálným číslům, zavedeným pro vyplnění mezer v racionálních číslech. Předmět představuje axiomatickou definici reálných čísel a podrobně studuje jejich vlastnosti, včetně pojmů jako infimum, supremum, absolutní hodnota a další doplňkové vlastnosti reálných čísel.

Tento kurz je ideální pro ty, kteří mají základní znalosti matematiky a chtějí prohloubit své znalosti analýzy reálného světa. Je zvláště užitečný pro studenty matematiky, fyziky nebo inženýrství, stejně jako pro každého, kdo má zájem o přesné pochopení základů matematiky.

Absolvováním tohoto kurzu získají účastníci solidní pochopení reálných čísel a jejich důležitosti v analýze, stejně jako příležitost získat sdílený certifikát, který přidá významnou hodnotu jejich profesnímu nebo akademickému profilu.

 

Analýza I (2. část): Úvod do komplexních čísel (ŠKOLA POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Kurz „Analýza I (část 2): Úvod do komplexních čísel“, který nabízí École Polytechnique Fédérale de Lausanne na edX, je strhujícím úvodem do světa komplexních čísel.Tento 2týdenní kurz, který vyžaduje přibližně 4-5 hodin studia týdně, je navržen tak, abyste jej dokončili svým vlastním tempem.

Kurz začíná řešením rovnice z^2 = -1, která nemá řešení v množině reálných čísel, R. Tento problém vede k zavedení komplexních čísel, C, pole, které obsahuje R a umožňuje nám řešit taková rovnic. Kurz zkoumá různé způsoby reprezentace komplexního čísla a probírá řešení rovnic ve tvaru z^n = w, kde n patří k N* a w k C.

Vrcholem kurzu je studium základní věty algebry, která je klíčovým výsledkem v matematice. Předmět zahrnuje také témata jako kartézská reprezentace komplexních čísel, jejich elementární vlastnosti, inverzní prvek pro násobení, Eulerův a de Moivreův vzorec a polární tvar komplexního čísla.

Tento kurz je ideální pro ty, kteří již mají nějaké znalosti o reálných číslech a chtějí rozšířit své znalosti o komplexní čísla. Je to užitečné zejména pro studenty matematiky, fyziky nebo inženýrství, stejně jako pro všechny, kteří mají zájem o hlubší pochopení algebry a jejích aplikací.

Absolvováním tohoto kurzu získají účastníci solidní porozumění komplexním číslům a jejich zásadní roli v matematice, stejně jako příležitost získat sdílený certifikát, který přidá významnou hodnotu jejich profesnímu nebo akademickému profilu.

 

Analýza I (část 3): Posloupnosti reálných čísel I a II (ŠKOLA POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Kurz „Analýza I (část 3): Posloupnosti reálných čísel I a II“, který nabízí École Polytechnique Fédérale de Lausanne na edX, se zaměřuje na posloupnosti reálných čísel. Tento 4týdenní kurz, který vyžaduje přibližně 4-5 hodin studia týdně, je navržen tak, abyste jej dokončili svým vlastním tempem.

Ústředním konceptem tohoto kurzu je limita posloupnosti reálných čísel. Začíná tím, že definuje posloupnost reálných čísel jako funkci od N do R. Například je prozkoumána posloupnost a_n = 1/2^n, která ukazuje, jak se blíží nule. Kurz se důsledně zabývá definicí limity posloupnosti a rozvíjí metody pro stanovení existence limity.

Kromě toho kurz vytváří spojení mezi konceptem limity a konceptem infimum a supremum množiny. Důležitou aplikaci posloupností reálných čísel ilustruje skutečnost, že každé reálné číslo lze považovat za limitu posloupnosti racionálních čísel. Kurz také zkoumá Cauchyho posloupnosti a posloupnosti definované lineární indukcí, stejně jako Bolzano-Weierstrassův teorém.

Účastníci se také seznámí s číselnými řadami s úvodem do různých příkladů a konvergenčních kritérií, jako je d'Alembertovo kritérium, Cauchyho kritérium a Leibnizovo kritérium. Kurz je zakončen studiem číselných řad s parametrem.

Tento kurz je ideální pro ty, kteří mají základní znalosti matematiky a chtějí prohloubit své chápání reálných číselných posloupností. Hodí se zejména pro studenty matematiky, fyziky nebo strojírenství. Absolvováním tohoto kurzu si účastníci obohatí své znalosti matematiky a mohou získat sdílený certifikát, který je přínosem pro jejich profesní nebo akademický rozvoj.

 

Objev reálných a spojitých funkcí: Analýza I (část 4)  (ŠKOLA POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

V „Analýze I (část 4): Limita funkce, spojité funkce“ nabízí École Polytechnique Fédérale de Lausanne fascinující cestu do studia reálných funkcí reálné proměnné.Tento kurz, který trvá 4 týdny se 4 až 5 hodinami týdenního studia, je k dispozici na edX a umožňuje postup vaším vlastním tempem.

Tato část kurzu začíná představením reálných funkcí s důrazem na jejich vlastnosti, jako je monotonie, parita a periodicita. Zkoumá také operace mezi funkcemi a zavádí specifické funkce, jako jsou hyperbolické funkce. Zvláštní pozornost je věnována funkcím definovaným postupně, včetně funkcí Signum a Heaviside, stejně jako afinním transformacím.

Jádro kurzu je zaměřeno na ostrou limitu funkce v bodě a poskytuje konkrétní příklady limit funkcí. Zahrnuje také pojmy levý a pravý limit. Dále se kurz zabývá nekonečnými limitami funkcí a poskytuje základní nástroje pro výpočet limit, jako je například věta o policistovi.

Klíčovým aspektem kurzu je představení konceptu kontinuity, definovaného dvěma různými způsoby, a jeho využití k rozšíření určitých funkcí. Kurz je zakončen studiem spojitosti na otevřených intervalech.

Tento kurz je obohacující příležitostí pro ty, kteří chtějí prohloubit své porozumění skutečným a spojitým funkcím. Je ideální pro studenty matematiky, fyziky nebo strojírenství. Absolvováním tohoto kurzu si účastníci nejen rozšíří své matematické obzory, ale budou mít také šanci získat hodnotný certifikát, který jim otevře dveře k novým akademickým nebo profesním perspektivám.

 

Zkoumání diferencovatelných funkcí: Analýza I (část 5) (ŠKOLA POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

École Polytechnique Fédérale de Lausanne ve své vzdělávací nabídce na edX představuje „Analýzu I (část 5): Spojité funkce a diferencovatelné funkce, derivační funkce“. Tento čtyřtýdenní kurz, který vyžaduje přibližně 4-5 hodin studia týdně, je hloubkovým prozkoumáním konceptů diferencovatelnosti a kontinuity funkcí.

Kurz začíná hloubkovou studií spojitých funkcí se zaměřením na jejich vlastnosti v uzavřených intervalech. Tato část pomáhá studentům pochopit maximum a minimum spojitých funkcí. Kurz poté představuje metodu půlení a představuje důležité věty, jako je věta o střední hodnotě a věta o pevném bodě.

Stěžejní část kurzu je věnována diferencovatelnosti a diferencovatelnosti funkcí. Studenti se učí tyto pojmy interpretovat a chápat jejich ekvivalenci. Kurz se následně zabývá konstrukcí derivační funkce a podrobně zkoumá její vlastnosti, včetně algebraických operací s derivačními funkcemi.

Důležitým aspektem předmětu je studium vlastností diferencovatelných funkcí, jako je derivace skládání funkcí, Rolleova věta a věta o konečném přírůstku. Předmět také zkoumá spojitost derivační funkce a její důsledky na monotónnost diferencovatelné funkce.

Tento kurz je vynikající příležitostí pro ty, kteří chtějí prohloubit své chápání diferencovatelných a spojitých funkcí. Je ideální pro studenty matematiky, fyziky nebo strojírenství. Absolvováním tohoto kurzu si účastníci nejen rozšíří své znalosti základních matematických pojmů, ale budou mít také příležitost získat hodnotný certifikát, který jim otevírá dveře k novým akademickým nebo profesním příležitostem.

 

Prohloubení v matematické analýze: Analýza I (část 6) (ŠKOLA POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Kurz „Analýza I (část 6): Studium funkcí, omezený vývoj“, který nabízí École Polytechnique Fédérale de Lausanne na edX, je hloubkovým průzkumem funkcí a jejich omezeným vývojem. Tento čtyřtýdenní kurz s pracovní zátěží 4 až 5 hodin týdně umožňuje studentům postupovat vlastním tempem.

Tato kapitola kurzu se zaměřuje na hloubkové studium funkcí s využitím teorémů ke zkoumání jejich variací. Po zvládnutí věty o konečném přírůstku se kurz podívá na její zobecnění. Klíčovým aspektem studia funkcí je pochopení jejich chování v nekonečnu. Za tímto účelem kurz představuje Bernoulliho-l'Hospitalovo pravidlo, základní nástroj pro stanovení komplexních limit určitých kvocientů.

Kurz také zkoumá grafické znázornění funkcí, zkoumá otázky, jako je existence lokálních nebo globálních maxim nebo minim, stejně jako konvexita nebo konkávnost funkcí. Studenti se naučí identifikovat různé asymptoty funkce.

Další silnou stránkou kurzu je zavedení omezených rozšíření funkce, které poskytují polynomiální aproximaci v okolí daného bodu. Tento vývoj je nezbytný pro zjednodušení výpočtu limit a studia vlastností funkcí. Kurz také pokrývá celočíselné řady a jejich poloměr konvergence a také Taylorovy řady, mocný nástroj pro reprezentaci neomezeně diferencovatelných funkcí.

Tento kurz je cenným zdrojem pro ty, kteří chtějí prohloubit své chápání funkcí a jejich aplikací v matematice. Nabízí obohacující a podrobný pohled na klíčové pojmy v matematické analýze.

 

Mistrovství v integraci: Analýza I (část 7) (ŠKOLA POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Kurz „Analýza I (část 7): Neurčité a určité integrály, integrace (vybrané kapitoly)“, který nabízí École Polytechnique Fédérale de Lausanne na edX, je podrobným zkoumáním integrace funkcí. Tento modul, který trvá čtyři týdny se zapojením 4 až 5 hodin týdně, umožňuje studentům objevovat jemnosti integrace vlastním tempem.

Kurz začíná definicí neurčitého integrálu a určitého integrálu, představením určitého integrálu přes Riemannovy součty a horní a dolní součty. Dále se zabývá třemi klíčovými vlastnostmi určitých integrálů: linearitou integrálu, dělením integrační domény a monotónností integrálu.

Ústředním bodem kurzu je střední věta pro spojité funkce na segmentu, která je podrobně demonstrována. Kurz vyvrcholí základní větou o integrálním počtu, která zavádí pojem primitivní funkce. Studenti se naučí různé integrační techniky, jako je integrace po částech, změna proměnných a integrace pomocí indukce.

Kurz je zakončen studiem integrace jednotlivých funkcí, včetně integrace omezeného rozvoje funkce, integrace celočíselných řad a integrace po částech spojitých funkcí. Tyto techniky umožňují efektivnější výpočet integrálů funkcí se speciálními tvary. Nakonec kurz zkoumá zobecněné integrály definované přechodem na limitu v integrálech a uvádí konkrétní příklady.

Tento kurz je cenným zdrojem pro ty, kteří chtějí zvládnout integraci, základní nástroj v matematice. Poskytuje komplexní a praktický pohled na integraci a obohacuje matematické dovednosti studentů.

 

Kurzy v angličtině

 

Úvod do lineárních modelů a maticové algebry  (Harvard)

Harvardská univerzita prostřednictvím své platformy HarvardX na edX nabízí kurz „Úvod do lineárních modelů a maticové algebry“. Přestože je kurz vyučován v angličtině, nabízí jedinečnou příležitost naučit se základy maticové algebry a lineárních modelů, což jsou základní dovednosti v mnoha vědeckých oborech.

Tento čtyřtýdenní kurz, který vyžaduje 2 až 4 hodiny studia týdně, je navržen tak, abyste jej dokončili svým vlastním tempem. Zaměřuje se na použití programovacího jazyka R k aplikaci lineárních modelů v analýze dat, zejména v biologických vědách. Studenti se naučí manipulovat s maticovou algebrou a porozumí její aplikaci v experimentálním návrhu a analýze vysokorozměrných dat.

Program zahrnuje zápis maticové algebry, maticové operace, aplikaci maticové algebry na analýzu dat, lineární modely a úvod do rozkladu QR. Tento kurz je součástí série sedmi kurzů, které lze absolvovat samostatně nebo jako součást dvou odborných certifikátů v oboru Analýza dat pro vědy o živé přírodě a Analýza genomických dat.

Tento kurz je ideální pro ty, kteří chtějí získat dovednosti ve statistickém modelování a analýze dat, zejména v kontextu biologických věd. Poskytuje pevný základ pro ty, kteří chtějí dále zkoumat maticovou algebru a její aplikace v různých vědeckých a výzkumných oblastech.

 

Hlavní pravděpodobnost (Harvard)

LPlaylist „Statistics 110: Probability“ na YouTube, který v angličtině vyučuje Joe Blitzstein z Harvardské univerzity, je neocenitelným zdrojem pro ty, kteří chtějí prohloubit své znalosti pravděpodobnosti.. Seznam videí obsahuje videa z lekcí, materiály s recenzemi a více než 250 praktických cvičení s podrobnými řešeními.

Tento kurz angličtiny je komplexním úvodem do pravděpodobnosti, který je prezentován jako základní jazyk a sada nástrojů pro pochopení statistiky, vědy, rizika a náhodnosti. Vyučované pojmy jsou použitelné v různých oblastech, jako je statistika, věda, inženýrství, ekonomie, finance a každodenní život.

Probíraná témata zahrnují základy pravděpodobnosti, náhodné veličiny a jejich rozdělení, jednorozměrná a vícerozměrná rozdělení, limitní věty a Markovovy řetězce. Předmět vyžaduje předchozí znalost jednoproměnného počtu a znalost matic.

Pro ty, kterým vyhovuje angličtina a kteří touží prozkoumat svět pravděpodobnosti do hloubky, nabízí tato série kurzů Harvard obohacující příležitost k učení. K seznamu skladeb a jeho podrobnému obsahu máte přístup přímo na YouTube.

 

Vysvětlena pravděpodobnost. Kurz s francouzskými titulky (Harvard)

Kurz „Fat Chance: Probability from the Ground Up“, nabízený HarvardX na edX, je fascinujícím úvodem do pravděpodobnosti a statistiky. Přestože je kurz vyučován v angličtině, je díky dostupným francouzským titulkům přístupný frankofonnímu publiku.

Tento sedmitýdenní kurz, který vyžaduje 3 až 5 hodin studia týdně, je určen pro ty, kteří začínají se studiem pravděpodobnosti nebo hledají přístupný přehled klíčových pojmů, než se zapíší do kurzu statistiky. Univerzitní úroveň. „Fat Chance“ klade důraz spíše na rozvoj matematického myšlení než na memorování termínů a vzorců.

Úvodní moduly představují základní dovednosti počítání, které jsou následně aplikovány na jednoduché pravděpodobnostní úlohy. Následující moduly zkoumají, jak lze tyto nápady a techniky přizpůsobit tak, aby řešily širší rozsah problémů pravděpodobnosti. Kurz končí úvodem do statistiky prostřednictvím pojmů očekávaná hodnota, rozptyl a normální rozdělení.

Tento kurz je ideální pro ty, kteří chtějí zlepšit své schopnosti kvantitativního uvažování a porozumět základům pravděpodobnosti a statistiky. Poskytuje obohacující pohled na kumulativní povahu matematiky a na to, jak se aplikuje na pochopení rizika a náhodnosti.

 

Statistické vyvozování a modelování pro vysoce výkonné experimenty (Harvard)

Kurz „Statistical Inference and Modeling for High-throughput Experiments“ v angličtině se zaměřuje na techniky používané k provádění statistických inferencí na vysoce výkonných datech. Tento čtyřtýdenní kurz, který vyžaduje 2–4 hodiny studia týdně, je cenným zdrojem pro ty, kteří chtějí porozumět a aplikovat pokročilé statistické metody v prostředí výzkumu náročného na data.

Program pokrývá celou řadu témat, včetně problému vícenásobného porovnávání, chybovosti, kontrolních postupů chybovosti, chybovosti odhalení, q-hodnot a průzkumné analýzy dat. Představuje také statistické modelování a jeho aplikaci na vysoce výkonná data, diskutuje o parametrických distribucích, jako je binomické, exponenciální a gama, a popisuje odhad maximální pravděpodobnosti.

Studenti se naučí, jak jsou tyto koncepty aplikovány v kontextech, jako je sekvenování nové generace a data microarray. Předmět zahrnuje také hierarchické modely a bayesovské empirie s praktickými příklady jejich použití.

Tento kurz je ideální pro ty, kteří chtějí prohloubit své chápání statistického vyvozování a modelování v moderním vědeckém výzkumu. Poskytuje hloubkový pohled na statistickou analýzu komplexních dat a je vynikajícím zdrojem pro výzkumné pracovníky, studenty a profesionály v oblasti biologických věd, bioinformatiky a statistiky.

 

Úvod do pravděpodobnosti (Harvard)

Kurz „Úvod do pravděpodobnosti“, který nabízí HarvardX na edX, je hloubkovým zkoumáním pravděpodobnosti, základním jazykem a sadou nástrojů pro pochopení dat, náhody a nejistoty. Přestože je kurz vyučován v angličtině, je díky dostupným francouzským titulkům přístupný frankofonnímu publiku.

Tento desetitýdenní kurz, který vyžaduje 5-10 hodin studia týdně, má za cíl přinést logiku do světa plného náhod a nejistoty. Poskytne nástroje potřebné k pochopení dat, vědy, filozofie, inženýrství, ekonomie a financí. Naučíte se nejen řešit složité technické problémy, ale také jak tato řešení aplikovat v každodenním životě.

S příklady od lékařských testů po sportovní předpovědi získáte solidní základ pro studium statistických inferencí, stochastických procesů, náhodných algoritmů a dalších témat, kde je pravděpodobnost nezbytná.

Tento kurz je ideální pro ty, kteří chtějí zlepšit své porozumění nejistotě a náhodě, dělat dobré předpovědi a rozumět náhodným proměnným. Poskytuje obohacující pohled na běžná rozdělení pravděpodobnosti používaná ve statistice a vědě o datech.

 

Aplikovaný kalkul (Harvard)

Kurz „Aplikovaný počet!“, který nabízí Harvard na edX, je hloubkovým průzkumem aplikace kalkulu s jednou proměnnou ve společenských, životních a fyzikálních vědách. Tento kurz, zcela v angličtině, je vynikající příležitostí pro ty, kteří chtějí pochopit, jak se kalkul používá v reálných profesionálních kontextech.

Tento kurz, který trvá deset týdnů a vyžaduje 3 až 6 hodin studia týdně, přesahuje rámec tradičních učebnic. Spolupracuje s profesionály z různých oblastí, aby ukázal, jak se kalkul používá k analýze a řešení reálných problémů. Studenti prozkoumají různé aplikace, od ekonomické analýzy po biologické modelování.

Program pokrývá použití derivací, integrálů, diferenciálních rovnic a zdůrazňuje význam matematických modelů a parametrů. Je určen pro ty, kteří mají základní znalosti o jednoproměnném počtu a zajímají se o jeho praktické aplikace v různých oblastech.

Tento kurz je ideální pro studenty, učitele a profesionály, kteří chtějí prohloubit své porozumění kalkulu a objevit jeho aplikace v reálném světě.

 

Úvod do matematického uvažování (Stanford)

Kurz „Úvod do matematického myšlení“, který nabízí Stanfordská univerzita na Coursera, je ponorem do světa matematického uvažování. Přestože je kurz vyučován v angličtině, je díky dostupným francouzským titulkům přístupný frankofonnímu publiku.

Tento sedmitýdenní kurz, který vyžaduje celkem přibližně 38 hodin, tedy přibližně 12 hodin týdně, je určen pro ty, kteří chtějí rozvíjet matematické myšlení, odlišné od pouhého procvičování matematiky, jak je často prezentováno ve školním systému. Kurz se zaměřuje na rozvoj myšlení „mimo krabici“, což je v dnešním světě cenná dovednost.

Studenti prozkoumají, jak profesionální matematici přemýšlejí o řešení skutečných problémů, ať už pocházejí z každodenního světa, z vědy nebo ze samotné matematiky. Kurz pomáhá rozvíjet tento zásadní způsob myšlení, který přesahuje učební postupy a řeší stereotypní problémy.

Tento kurz je ideální pro ty, kteří chtějí posílit své kvantitativní uvažování a pochopit základy matematického uvažování. Poskytuje obohacující pohled na kumulativní povahu matematiky a její aplikaci k pochopení složitých problémů.

 

Statistické učení s R (Stanford)

Kurz „Statistické učení s R“, který nabízí Stanford, je středně pokročilý úvod do řízeného učení se zaměřením na regresní a klasifikační metody. Tento kurz, zcela v angličtině, je cenným zdrojem pro ty, kteří chtějí porozumět a aplikovat statistické metody v oblasti datové vědy.

Kurz trvá jedenáct týdnů a vyžaduje 3–5 hodin studia týdně a pokrývá tradiční i vzrušující nové metody statistického modelování a jejich použití v programovacím jazyce R. Kurz byl aktualizován v roce 2021 pro druhé vydání manuál kurzu.

Témata zahrnují lineární a polynomiální regresi, logistickou regresi a lineární diskriminační analýzu, křížovou validaci a bootstrapping, metody výběru a regularizace modelů (hřebenové a laso), nelineární modely, splajny a zobecněné aditivní modely, stromové metody, náhodné lesy a zesílení, podporují vektorové stroje, neuronové sítě a hluboké učení, modely přežití a vícenásobné testování.

Tento kurz je ideální pro ty, kteří mají základní znalosti statistiky, lineární algebry a informatiky a chtějí prohloubit své porozumění statistickému učení a jeho aplikaci v datové vědě.

 

Jak se učit matematiku: Kurz pro každého (Stanford)

Kurz „Jak se učit matematiku: Pro studenty“, který nabízí Stanford. Je bezplatný online kurz pro studenty všech úrovní matematiky. Zcela v angličtině kombinuje důležité informace o mozku s novými důkazy o nejlepších způsobech, jak přistupovat k matematice.

Trvá šest týdnů a vyžaduje 1 až 3 hodiny studia týdně. Kurz je navržen tak, aby transformoval vztah studentů k matematice. Mnoho lidí má negativní zkušenosti s matematikou, což vede k averzi nebo selhání. Cílem tohoto kurzu je poskytnout studentům informace, které potřebují k tomu, aby si matematiku užili.

Pokryta jsou témata jako mozek a učení matematiky. Mýty o matematice, myšlení, chybách a rychlosti jsou také pokryty. Numerická flexibilita, matematické uvažování, souvislosti, numerické modely jsou také součástí programu. Nezapomíná se ani na reprezentace matematiky v životě, ale i v přírodě a v práci. Kurz je navržen s pedagogikou aktivního zapojení, díky čemuž je učení interaktivní a dynamické.

Je to cenný zdroj pro každého, kdo chce vidět matematiku jinak. Rozvíjejte hlubší a pozitivní porozumění této disciplíně. Je vhodný zejména pro ty, kteří měli v minulosti negativní zkušenosti s matematikou a chtějí toto vnímání změnit.

 

Řízení pravděpodobnosti (Stanford)

Kurz „Úvod do řízení pravděpodobnosti“, který nabízí Stanford, je úvodem do disciplíny řízení pravděpodobnosti. Tento obor se zaměřuje na komunikaci a výpočet nejistot ve formě auditovatelných datových tabulek nazývaných Stochastic Information Packets (SIP). Tento desetitýdenní kurz vyžaduje 1 až 5 hodin studia týdně a je nepochybně cenným zdrojem pro ty, kteří chtějí porozumět a aplikovat statistické metody v oblasti datové vědy.

Osnovy kurzu pokrývají témata, jako je rozpoznání „chyby průměrů“, což je soubor systematických chyb, které vznikají, když jsou nejistoty reprezentovány jednotlivými čísly, obvykle průměrem. Vysvětluje, proč se mnoho projektů opožďuje, překračuje rozpočet a je pod rozpočtem. Kurz také vyučuje aritmetiku nejistoty, která provádí výpočty s nejistými vstupy, jejichž výsledkem jsou nejisté výstupy, ze kterých můžete vypočítat skutečné průměrné výsledky a šance na dosažení stanovených cílů.

Studenti se naučí, jak vytvářet interaktivní simulace, které lze sdílet s libovolným uživatelem Excelu bez potřeby doplňků nebo maker. Tento přístup je stejně vhodný pro Python nebo jakékoli programovací prostředí, které podporuje pole.

Tento kurz je ideální pro ty, kterým vyhovuje Microsoft Excel a chtějí prohloubit své znalosti o řízení pravděpodobnosti a jeho aplikaci v datové vědě.

 

Věda o nejistotě a datech  (MIT)

Kurz „Pravděpodobnost – věda o nejistotě a datech“, který nabízí Massachusetts Institute of Technology (MIT). Je základním úvodem do datové vědy prostřednictvím pravděpodobnostních modelů. Tento šestnáctitýdenní kurz vyžaduje 10 až 14 hodin studia týdně. Odpovídá části programu MIT MicroMasters ve statistice a datové vědě.

Tento kurz zkoumá svět nejistoty: od nehod na nepředvídatelných finančních trzích po komunikaci. Pravděpodobnostní modelování a související oblast statistické inference. Jsou dva klíče k analýze těchto dat a vytváření vědecky podložených předpovědí.

Studenti objeví strukturu a základní prvky pravděpodobnostních modelů. Včetně náhodných veličin, jejich rozdělení, průměrů a rozptylů. Předmět také pokrývá inferenční metody. Zákony velkých čísel a jejich aplikace, stejně jako náhodné procesy.

Tento kurz je ideální pro ty, kteří chtějí základní znalosti v oblasti datové vědy. Poskytuje komplexní pohled na pravděpodobnostní modely. Od základních prvků k náhodným procesům a statistickým závěrům. To vše je užitečné zejména pro profesionály a studenty. Zejména v oblasti datové vědy, inženýrství a statistiky.

 

Computational Probability and Inference (MIT)

Massachusetts Institute of Technology (MIT) představuje kurz „Computational Probability and Inference“ v angličtině. Na programu, středně-úrovni úvod do pravděpodobnostní analýzy a odvození. Tento dvanáctitýdenní kurz, který vyžaduje 4–6 hodin studia týdně, je fascinujícím průzkumem toho, jak se pravděpodobnost a inference používají v tak rozmanitých oblastech, jako je filtrování spamu, navigace pomocí mobilních botů nebo dokonce ve strategických hrách, jako je Jeopardy and Go.

V tomto kurzu se naučíte principy pravděpodobnosti a inference a jak je implementovat do počítačových programů, které uvažují s nejistotou a vytvářejí předpovědi. Dozvíte se o různých datových strukturách pro ukládání rozdělení pravděpodobnosti, jako jsou pravděpodobnostní grafické modely, a vyvinete účinné algoritmy pro uvažování s těmito datovými strukturami.

Na konci tohoto kurzu budete vědět, jak modelovat reálné problémy s pravděpodobností a jak používat výsledné modely pro odvození. Nemusíte mít předchozí zkušenosti v oblasti pravděpodobnosti nebo odvození, ale měli byste být spokojeni se základním programováním v Pythonu a kalkulem.

Tento kurz je cenným zdrojem pro ty, kteří chtějí porozumět a aplikovat statistické metody v oblasti vědy o datech, poskytuje komplexní pohled na pravděpodobnostní modely a statistické vyvozování.

 

V srdci nejistoty: MIT demystifikuje pravděpodobnost

V kurzu „Úvod do pravděpodobnosti, část II: Inferenční procesy“ nabízí Massachusetts Institute of Technology (MIT) pokročilé ponoření do světa pravděpodobnosti a inference. Tento kurz, zcela v angličtině, je logickým pokračováním první části, ponořuje se hlouběji do analýzy dat a nauky o nejistotě.

Po dobu šestnácti týdnů, se závazkem 6 hodin týdně, tento kurz zkoumá zákony velkých čísel, bayesovské inferenční metody, klasické statistiky a náhodné procesy, jako jsou Poissonovy procesy a Markovovy řetězce. Toto je rigorózní průzkum určený pro ty, kteří již mají solidní základy pravděpodobnosti.

Tento kurz vyniká svým intuitivním přístupem při zachování matematické náročnosti. Nepředkládá pouze teorémy a důkazy, ale klade si za cíl rozvíjet hluboké porozumění pojmům prostřednictvím konkrétních aplikací. Studenti se naučí modelovat složité jevy a interpretovat data z reálného světa.

Tento kurz, který je ideální pro profesionály v oblasti datové vědy, výzkumníky a studenty, nabízí jedinečný pohled na to, jak pravděpodobnost a odvození formují naše chápání světa. Ideální pro ty, kteří chtějí prohloubit své znalosti vědy o datech a statistické analýzy.

 

Analytická kombinatorika: Princetonský kurz pro dešifrování složitých struktur (Princeton)

Kurz Analytic Combinatorics, nabízený Princetonskou univerzitou, je fascinujícím zkoumáním analytické kombinatoriky, disciplíny, která umožňuje přesné kvantitativní předpovědi komplexních kombinatorických struktur. Tento kurz, zcela v angličtině, je cenným zdrojem pro ty, kteří chtějí porozumět a aplikovat pokročilé metody v oblasti kombinatoriky.

Tento kurz, který trvá tři týdny a vyžaduje celkem přibližně 16 hodin nebo přibližně 5 hodin týdně, představuje symbolickou metodu pro odvození funkčních vztahů mezi běžnými, exponenciálními a vícerozměrnými generujícími funkcemi. Zkoumá také metody komplexní analýzy k odvození přesné asymptotiky z rovnic generujících funkcí.

Studenti zjistí, jak lze analytickou kombinatoriku použít k predikci přesných veličin ve velkých kombinatorických strukturách. Naučí se manipulovat s kombinatorickými strukturami a používat komplexní analytické techniky k analýze těchto struktur.

Tento kurz je ideální pro ty, kteří chtějí prohloubit své chápání kombinatoriky a její aplikace při řešení složitých problémů. Nabízí jedinečný pohled na to, jak analytická kombinatorika utváří naše chápání matematických a kombinatorických struktur.