Μαθήματα στα αγγλικά
Εισαγωγή στα Γραμμικά Μοντέλα και στην Άλγεβρα Μητρών (Χάρβαρντ)
Το Πανεπιστήμιο του Χάρβαρντ, μέσω της πλατφόρμας του HarvardX στο edX, προσφέρει το μάθημα «Εισαγωγή στα Γραμμικά Μοντέλα και την Άλγεβρα Μητρών». Παρόλο που το μάθημα διδάσκεται στα αγγλικά, προσφέρει μια μοναδική ευκαιρία να μάθουμε τα θεμέλια της άλγεβρας πινάκων και των γραμμικών μοντέλων, βασικές δεξιότητες σε πολλά επιστημονικά πεδία.
Αυτό το μάθημα τεσσάρων εβδομάδων, που απαιτεί 2 έως 4 ώρες μελέτης την εβδομάδα, έχει σχεδιαστεί για να ολοκληρώνεται με τον δικό σας ρυθμό. Επικεντρώνεται στη χρήση της γλώσσας προγραμματισμού R για την εφαρμογή γραμμικών μοντέλων στην ανάλυση δεδομένων, ιδιαίτερα στις βιοεπιστήμες. Οι μαθητές θα μάθουν να χειρίζονται την άλγεβρα πινάκων και να κατανοούν την εφαρμογή της στον πειραματικό σχεδιασμό και την ανάλυση δεδομένων υψηλών διαστάσεων.
Το πρόγραμμα καλύπτει σημειογραφία άλγεβρας πινάκων, λειτουργίες μήτρας, εφαρμογή της άλγεβρας πινάκων στην ανάλυση δεδομένων, γραμμικά μοντέλα και μια εισαγωγή στην αποσύνθεση QR. Αυτό το μάθημα αποτελεί μέρος μιας σειράς επτά μαθημάτων, τα οποία μπορούν να ληφθούν μεμονωμένα ή ως μέρος δύο επαγγελματικών πιστοποιητικών στην Ανάλυση Δεδομένων για τις Επιστήμες της Ζωής και στην Ανάλυση Γονιδιωματικών Δεδομένων.
Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους επιθυμούν να αποκτήσουν δεξιότητες στη στατιστική μοντελοποίηση και την ανάλυση δεδομένων, ιδιαίτερα στο πλαίσιο των βιοεπιστημών. Παρέχει μια σταθερή βάση για όσους επιθυμούν να εξερευνήσουν περαιτέρω την άλγεβρα πινάκων και την εφαρμογή της σε διάφορα επιστημονικά και ερευνητικά πεδία.
Master Probability (Χάρβαρντ)
LΗ λίστα αναπαραγωγής «Statistics 110: Probability» στο YouTube, που διδάσκεται στα αγγλικά από τον Joe Blitzstein του Πανεπιστημίου Χάρβαρντ, είναι μια ανεκτίμητη πηγή για όσους θέλουν να εμβαθύνουν τις γνώσεις τους σχετικά με τις πιθανότητες. Η λίστα αναπαραγωγής περιλαμβάνει βίντεο μαθημάτων, υλικό ανασκόπησης και πάνω από 250 ασκήσεις πρακτικής με λεπτομερείς λύσεις.
Αυτό το μάθημα αγγλικών είναι μια ολοκληρωμένη εισαγωγή στις πιθανότητες, που παρουσιάζεται ως βασική γλώσσα και σύνολο εργαλείων για την κατανόηση των στατιστικών, της επιστήμης, του κινδύνου και της τυχαιότητας. Οι έννοιες που διδάσκονται είναι εφαρμόσιμες σε διάφορους τομείς όπως η στατιστική, η επιστήμη, η μηχανική, τα οικονομικά, τα οικονομικά και η καθημερινή ζωή.
Τα θέματα που καλύπτονται περιλαμβάνουν τα βασικά της πιθανότητας, τις τυχαίες μεταβλητές και τις κατανομές τους, τις μονομεταβλητές και τις πολυμεταβλητές κατανομές, τα οριακά θεωρήματα και τις αλυσίδες Markov. Το μάθημα απαιτεί προηγούμενη γνώση του λογισμού μιας μεταβλητής και εξοικείωση με πίνακες.
Για όσους αισθάνονται άνετα με τα αγγλικά και επιθυμούν να εξερευνήσουν τον κόσμο των πιθανοτήτων σε βάθος, αυτή η σειρά μαθημάτων του Χάρβαρντ προσφέρει μια εμπλουτισμένη ευκαιρία μάθησης. Μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση στη λίστα αναπαραγωγής και στο λεπτομερές περιεχόμενό της απευθείας στο YouTube.
Πιθανότητα Επεξήγηση. Μάθημα με γαλλικούς υπότιτλους (Harvard)
Το μάθημα «Fat Chance: Probability from the Ground Up», που προσφέρεται από το HarvardX στο edX, είναι μια συναρπαστική εισαγωγή στις πιθανότητες και στα στατιστικά στοιχεία. Αν και το μάθημα διδάσκεται στα αγγλικά, είναι προσβάσιμο σε γαλλόφωνο κοινό χάρη στους διαθέσιμους γαλλικούς υπότιτλους.
Αυτό το μάθημα διάρκειας επτά εβδομάδων, που απαιτεί 3 έως 5 ώρες μελέτης την εβδομάδα, έχει σχεδιαστεί για όσους είναι νέοι στη μελέτη των πιθανοτήτων ή αναζητούν μια προσιτή ανασκόπηση βασικών εννοιών πριν εγγραφούν σε ένα μάθημα στατιστικής. Πανεπιστημιακό επίπεδο. Το "Fat Chance" δίνει έμφαση στην ανάπτυξη της μαθηματικής σκέψης αντί στην απομνημόνευση όρων και τύπων.
Οι αρχικές ενότητες εισάγουν βασικές δεξιότητες μέτρησης, οι οποίες στη συνέχεια εφαρμόζονται σε απλά προβλήματα πιθανοτήτων. Οι επόμενες ενότητες διερευνούν πώς αυτές οι ιδέες και τεχνικές μπορούν να προσαρμοστούν για να αντιμετωπίσουν ένα ευρύτερο φάσμα προβλημάτων πιθανοτήτων. Το μάθημα τελειώνει με μια εισαγωγή στη στατιστική μέσω των εννοιών της αναμενόμενης τιμής, της διακύμανσης και της κανονικής κατανομής.
Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους θέλουν να αυξήσουν τις δεξιότητές τους στον ποσοτικό συλλογισμό και να κατανοήσουν τα θεμέλια των πιθανοτήτων και της στατιστικής. Παρέχει μια εμπλουτισμένη προοπτική σχετικά με τη σωρευτική φύση των μαθηματικών και τον τρόπο εφαρμογής τους στην κατανόηση του κινδύνου και της τυχαιότητας.
Στατιστικά συμπεράσματα και μοντελοποίηση για πειράματα υψηλής απόδοσης (Χάρβαρντ)
Το μάθημα στα Αγγλικά «Statistical Inference and Modeling for High-throughput Experiments» εστιάζει στις τεχνικές που χρησιμοποιούνται για την εκτέλεση στατιστικών συμπερασμάτων σε δεδομένα υψηλής απόδοσης. Αυτό το μάθημα τεσσάρων εβδομάδων, που απαιτεί 2-4 ώρες μελέτης την εβδομάδα, είναι μια πολύτιμη πηγή για όσους αναζητούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν προηγμένες στατιστικές μεθόδους σε ερευνητικά περιβάλλοντα με ένταση δεδομένων.
Το πρόγραμμα καλύπτει μια ποικιλία θεμάτων, συμπεριλαμβανομένου του προβλήματος των πολλαπλών συγκρίσεων, των ποσοστών σφάλματος, των διαδικασιών ελέγχου του ποσοστού σφαλμάτων, των ποσοστών ψευδούς ανακάλυψης, των τιμών q και της διερευνητικής ανάλυσης δεδομένων. Εισάγει επίσης τη στατιστική μοντελοποίηση και την εφαρμογή της σε δεδομένα υψηλής απόδοσης, συζητώντας παραμετρικές κατανομές όπως διωνυμική, εκθετική και γάμμα, και περιγράφοντας την εκτίμηση μέγιστης πιθανότητας.
Οι μαθητές θα μάθουν πώς αυτές οι έννοιες εφαρμόζονται σε περιβάλλοντα όπως η αλληλουχία επόμενης γενιάς και τα δεδομένα μικροσυστοιχιών. Το μάθημα καλύπτει επίσης ιεραρχικά μοντέλα και εμπειρικά μπεϋζιανά, με πρακτικά παραδείγματα χρήσης τους.
Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους θέλουν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους σχετικά με τα στατιστικά συμπεράσματα και τη μοντελοποίηση στη σύγχρονη επιστημονική έρευνα. Παρέχει μια εις βάθος προοπτική για τη στατιστική ανάλυση πολύπλοκων δεδομένων και είναι μια εξαιρετική πηγή για ερευνητές, φοιτητές και επαγγελματίες στους τομείς των βιοεπιστημών, της βιοπληροφορικής και της στατιστικής.
Εισαγωγή στις Πιθανότητες (Χάρβαρντ)
Το μάθημα «Εισαγωγή στην Πιθανότητα», που προσφέρεται από το HarvardX στο edX, είναι μια εις βάθος εξερεύνηση των πιθανοτήτων, μια βασική γλώσσα και ένα σύνολο εργαλείων για την κατανόηση των δεδομένων, της τύχης και της αβεβαιότητας. Αν και το μάθημα διδάσκεται στα αγγλικά, είναι προσβάσιμο σε γαλλόφωνο κοινό χάρη στους διαθέσιμους γαλλικούς υπότιτλους.
Αυτό το μάθημα δέκα εβδομάδων, που απαιτεί 5-10 ώρες μελέτης την εβδομάδα, στοχεύει να φέρει τη λογική σε έναν κόσμο γεμάτο τύχη και αβεβαιότητα. Θα παρέχει τα εργαλεία που απαιτούνται για την κατανόηση των δεδομένων, της επιστήμης, της φιλοσοφίας, της μηχανικής, της οικονομίας και των οικονομικών. Δεν θα μάθετε μόνο πώς να επιλύετε πολύπλοκα τεχνικά προβλήματα, αλλά και πώς να εφαρμόζετε αυτές τις λύσεις στην καθημερινή ζωή.
Με παραδείγματα που κυμαίνονται από ιατρικές δοκιμές έως αθλητικές προβλέψεις, θα αποκτήσετε μια σταθερή βάση για τη μελέτη στατιστικών συμπερασμάτων, στοχαστικών διαδικασιών, τυχαίων αλγορίθμων και άλλων θεμάτων όπου η πιθανότητα είναι απαραίτητη.
Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους θέλουν να βελτιώσουν την κατανόησή τους για την αβεβαιότητα και την πιθανότητα, κάνοντας καλές προβλέψεις και κατανοώντας τυχαίες μεταβλητές. Παρέχει μια εμπλουτισμένη προοπτική σχετικά με τις κοινές κατανομές πιθανοτήτων που χρησιμοποιούνται στη στατιστική και την επιστήμη δεδομένων.
Εφαρμοσμένος Λογισμός (Χάρβαρντ)
Το μάθημα «Εφαρμοσμένος λογισμός!», που προσφέρεται από το Χάρβαρντ στο edX, είναι μια εις βάθος εξερεύνηση της εφαρμογής του λογισμού μιας μεταβλητής στις κοινωνικές, τη ζωή και τις φυσικές επιστήμες. Αυτό το μάθημα, εξ ολοκλήρου στα αγγλικά, είναι μια εξαιρετική ευκαιρία για όσους θέλουν να κατανοήσουν πώς εφαρμόζεται ο λογισμός σε πραγματικές επαγγελματικές συνθήκες.
Διαρκεί δέκα εβδομάδες και απαιτεί μεταξύ 3 και 6 ώρες μελέτης την εβδομάδα, αυτό το μάθημα υπερβαίνει τα παραδοσιακά σχολικά βιβλία. Συνεργάζεται με επαγγελματίες από διάφορους τομείς για να δείξει πώς χρησιμοποιείται ο λογισμός για την ανάλυση και την επίλυση προβλημάτων του πραγματικού κόσμου. Οι μαθητές θα εξερευνήσουν ποικίλες εφαρμογές, που κυμαίνονται από την οικονομική ανάλυση έως τη βιολογική μοντελοποίηση.
Το πρόγραμμα καλύπτει τη χρήση παραγώγων, ολοκληρωμάτων, διαφορικών εξισώσεων και τονίζει τη σημασία των μαθηματικών μοντέλων και παραμέτρων. Έχει σχεδιαστεί για όσους έχουν βασική κατανόηση του λογισμού μιας μεταβλητής και ενδιαφέρονται για τις πρακτικές εφαρμογές του σε διάφορους τομείς.
Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για φοιτητές, καθηγητές και επαγγελματίες που θέλουν να εμβαθύνουν την κατανόησή τους για τον λογισμό και να ανακαλύψουν τις εφαρμογές του στον πραγματικό κόσμο.
Εισαγωγή στον μαθηματικό συλλογισμό (Στάνφορντ)
Το μάθημα «Εισαγωγή στη Μαθηματική Σκέψη», που προσφέρεται από το Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ στο Coursera, είναι μια βουτιά στον κόσμο του μαθηματικού συλλογισμού. Αν και το μάθημα διδάσκεται στα αγγλικά, είναι προσβάσιμο σε γαλλόφωνο κοινό χάρη στους διαθέσιμους γαλλικούς υπότιτλους.
Αυτό το μάθημα διάρκειας επτά εβδομάδων, που απαιτεί περίπου 38 ώρες συνολικά ή περίπου 12 ώρες την εβδομάδα, έχει σχεδιαστεί για όσους επιθυμούν να αναπτύξουν μαθηματική σκέψη, διαφορετική από την απλή εξάσκηση στα μαθηματικά όπως παρουσιάζονται συχνά στο σχολικό σύστημα. Το μάθημα επικεντρώνεται στην ανάπτυξη ενός τρόπου σκέψης «εκτός από το κουτί», μια πολύτιμη δεξιότητα στον σημερινό κόσμο.
Οι μαθητές θα διερευνήσουν πώς σκέφτονται οι επαγγελματίες μαθηματικοί να λύσουν προβλήματα του πραγματικού κόσμου, είτε προκύπτουν από τον καθημερινό κόσμο, από την επιστήμη ή από τα ίδια τα μαθηματικά. Το μάθημα βοηθά στην ανάπτυξη αυτού του κρίσιμου τρόπου σκέψης, υπερβαίνοντας τις διαδικασίες μάθησης για την επίλυση στερεοτυπικών προβλημάτων.
Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους θέλουν να ενισχύσουν την ποσοτική τους συλλογιστική και να κατανοήσουν τα θεμέλια του μαθηματικού συλλογισμού. Παρέχει μια εμπλουτισμένη προοπτική σχετικά με τη σωρευτική φύση των μαθηματικών και την εφαρμογή τους στην κατανόηση πολύπλοκων προβλημάτων.
Στατιστική εκμάθηση με R (Stanford)
Το μάθημα «Στατιστική μάθηση με R», που προσφέρεται από το Stanford, είναι μια εισαγωγή μεσαίου επιπέδου στην εποπτευόμενη μάθηση, με επίκεντρο τις μεθόδους παλινδρόμησης και ταξινόμησης. Αυτό το μάθημα, εξ ολοκλήρου στα αγγλικά, είναι μια πολύτιμη πηγή για όσους αναζητούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν στατιστικές μεθόδους στον τομέα της επιστήμης δεδομένων.
Διαρκεί έντεκα εβδομάδες και απαιτεί 3-5 ώρες μελέτης την εβδομάδα, το μάθημα καλύπτει τόσο παραδοσιακές όσο και συναρπαστικές νέες μεθόδους στη στατιστική μοντελοποίηση και τον τρόπο χρήσης τους στη γλώσσα προγραμματισμού R. του μαθήματος ενημερώθηκε το 2021 για τη δεύτερη έκδοση του το εγχειρίδιο του μαθήματος.
Τα θέματα που καλύπτονται περιλαμβάνουν γραμμική και πολυωνυμική παλινδρόμηση, λογιστική παλινδρόμηση και ανάλυση γραμμικής διάκρισης, cross-validation και bootstrapping, μεθόδους επιλογής και τακτοποίησης μοντέλων (ridge and lasso), μη γραμμικά μοντέλα, splines και μοντέλα γενικευμένων προσθετικών, μεθόδους που βασίζονται σε δέντρα, τυχαία δάση και ενίσχυση , υποστηρίζουν διανυσματικές μηχανές, νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση, μοντέλα επιβίωσης και πολλαπλές δοκιμές.
Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους έχουν βασικές γνώσεις στατιστικής, γραμμικής άλγεβρας και επιστήμης υπολογιστών και που θέλουν να εμβαθύνουν την κατανόησή τους για τη στατιστική μάθηση και την εφαρμογή της στην επιστήμη δεδομένων.
Πώς να μάθετε μαθηματικά: Ένα μάθημα για όλους (Στάνφορντ)
Το μάθημα «How to Learn Math: For Students», που προσφέρεται από το Stanford. Είναι ένα δωρεάν διαδικτυακό μάθημα για μαθητές όλων των επιπέδων των μαθηματικών. Εξ ολοκλήρου στα αγγλικά, συνδυάζει σημαντικές πληροφορίες για τον εγκέφαλο με νέα στοιχεία σχετικά με τους καλύτερους τρόπους προσέγγισης των μαθηματικών.
Διαρκούν έξι εβδομάδες και απαιτούνται 1 έως 3 ώρες μελέτης την εβδομάδα. Το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να μεταμορφώσει τη σχέση των μαθητών με τα μαθηματικά. Πολλοί άνθρωποι είχαν αρνητικές εμπειρίες με τα μαθηματικά, οδηγώντας σε αποστροφή ή αποτυχία. Αυτό το μάθημα στοχεύει να δώσει στους μαθητές τις πληροφορίες που χρειάζονται για να απολαύσουν τα μαθηματικά.
Καλύπτονται θέματα όπως ο εγκέφαλος και η εκμάθηση μαθηματικών. Καλύπτονται επίσης μύθοι για τα μαθηματικά, τη νοοτροπία, τα λάθη και την ταχύτητα. Αριθμητική ευελιξία, μαθηματικός συλλογισμός, συνδέσεις, αριθμητικά μοντέλα είναι επίσης μέρος του προγράμματος. Οι αναπαραστάσεις των μαθηματικών στη ζωή, αλλά και στη φύση και στην εργασία δεν ξεχνιούνται. Το μάθημα έχει σχεδιαστεί με παιδαγωγική ενεργητικής εμπλοκής, καθιστώντας τη μάθηση διαδραστική και δυναμική.
Είναι μια πολύτιμη πηγή για όποιον θέλει να δει τα μαθηματικά διαφορετικά. Αναπτύξτε μια βαθύτερη και θετική κατανόηση αυτού του κλάδου. Είναι ιδιαίτερα κατάλληλο για όσους είχαν αρνητικές εμπειρίες με τα μαθηματικά στο παρελθόν και θέλουν να αλλάξουν αυτή την αντίληψη.
Διαχείριση Πιθανοτήτων (Στάνφορντ)
Το μάθημα «Εισαγωγή στη διαχείριση πιθανοτήτων», που προσφέρεται από το Stanford, είναι μια εισαγωγή στον κλάδο της διαχείρισης πιθανοτήτων. Αυτό το πεδίο εστιάζει στην επικοινωνία και τον υπολογισμό των αβεβαιοτήτων με τη μορφή ελεγχόμενων πινάκων δεδομένων που ονομάζονται Στοχαστικά Πακέτα Πληροφοριών (SIP). Αυτό το μάθημα διάρκειας δέκα εβδομάδων απαιτεί 1 έως 5 ώρες μελέτης την εβδομάδα. Είναι αναμφίβολα μια πολύτιμη πηγή για όσους αναζητούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν στατιστικές μεθόδους στον τομέα της επιστήμης δεδομένων.
Το πρόγραμμα σπουδών του μαθήματος καλύπτει θέματα όπως η αναγνώριση του «ελαττώματος των μέσων τιμών», ένα σύνολο συστηματικών σφαλμάτων που προκύπτουν όταν οι αβεβαιότητες αντιπροσωπεύονται από μεμονωμένους αριθμούς, συνήθως έναν μέσο όρο. Εξηγεί γιατί πολλά έργα καθυστερούν, υπερβαίνουν τον προϋπολογισμό και τον προϋπολογισμό. Το μάθημα διδάσκει επίσης Αριθμητική Αβεβαιότητας, η οποία εκτελεί υπολογισμούς με αβέβαιες εισόδους, με αποτέλεσμα αβέβαια αποτελέσματα από τα οποία μπορείτε να υπολογίσετε τα πραγματικά μέσα αποτελέσματα και τις πιθανότητες επίτευξης καθορισμένων στόχων.
Οι μαθητές θα μάθουν πώς να δημιουργούν διαδραστικές προσομοιώσεις που μπορούν να κοινοποιηθούν με οποιονδήποτε χρήστη του Excel χωρίς να απαιτούνται πρόσθετα ή μακροεντολές. Αυτή η προσέγγιση είναι εξίσου κατάλληλη για Python ή οποιοδήποτε περιβάλλον προγραμματισμού που υποστηρίζει πίνακες.
Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους αισθάνονται άνετα με το Microsoft Excel και θέλουν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους σχετικά με τη διαχείριση πιθανοτήτων και την εφαρμογή της στην επιστήμη δεδομένων.
Η Επιστήμη της Αβεβαιότητας και των Δεδομένων (MIT)
Το μάθημα «Πιθανότητα – Η Επιστήμη της Αβεβαιότητας και των Δεδομένων», που προσφέρεται από το Τεχνολογικό Ινστιτούτο της Μασαχουσέτης (MIT). Είναι μια θεμελιώδης εισαγωγή στην επιστήμη των δεδομένων μέσω πιθανοτικών μοντέλων. Αυτό το μάθημα δεκαέξι εβδομάδων, που απαιτεί 10 έως 14 ώρες μελέτης την εβδομάδα. Αντιστοιχεί σε μέρος του προγράμματος MIT MicroMasters στη στατιστική και την επιστήμη δεδομένων.
Αυτό το μάθημα διερευνά τον κόσμο της αβεβαιότητας: από τα ατυχήματα σε απρόβλεπτες χρηματοπιστωτικές αγορές έως τις επικοινωνίες. Πιθανοτική μοντελοποίηση και το σχετικό πεδίο στατιστικών συμπερασμάτων. Είναι δύο κλειδιά για την ανάλυση αυτών των δεδομένων και την πραγματοποίηση επιστημονικά έγκυρων προβλέψεων.
Οι μαθητές θα ανακαλύψουν τη δομή και τα βασικά στοιχεία των πιθανοτικών μοντέλων. Συμπεριλαμβανομένων των τυχαίων μεταβλητών, των κατανομών, των μέσων και των διακυμάνσεων τους. Το μάθημα καλύπτει επίσης μεθόδους εξαγωγής συμπερασμάτων. Οι νόμοι των μεγάλων αριθμών και οι εφαρμογές τους, καθώς και οι τυχαίες διαδικασίες.
Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους θέλουν θεμελιώδεις γνώσεις στην επιστήμη των δεδομένων. Παρέχει μια ολοκληρωμένη προοπτική για πιθανοτικά μοντέλα. Από βασικά στοιχεία έως τυχαίες διαδικασίες και στατιστικά συμπεράσματα. Όλα αυτά είναι ιδιαίτερα χρήσιμα για επαγγελματίες και φοιτητές. Ιδιαίτερα στους τομείς της επιστήμης δεδομένων, της μηχανικής και της στατιστικής.
Υπολογιστική πιθανότητα και συμπέρασμα (MIT)
Το Ινστιτούτο Τεχνολογίας της Μασαχουσέτης (MIT) παρουσιάζει το μάθημα «Υπολογιστική πιθανότητα και συμπέρασμα» στα αγγλικά. Στο πρόγραμμα, μια μεσαίου επιπέδου εισαγωγή στην πιθανοτική ανάλυση και συμπέρασμα. Αυτό το μάθημα διάρκειας δώδεκα εβδομάδων, που απαιτεί 4-6 ώρες μελέτης την εβδομάδα, είναι μια συναρπαστική εξερεύνηση του τρόπου με τον οποίο χρησιμοποιούνται οι πιθανότητες και τα συμπεράσματα σε τομείς τόσο διαφορετικούς όπως το φιλτράρισμα ανεπιθύμητων μηνυμάτων, η πλοήγηση με ρομπότ για κινητά ή ακόμα και σε παιχνίδια στρατηγικής όπως το Jeopardy και το Go.
Σε αυτό το μάθημα, θα μάθετε τις αρχές της πιθανότητας και του συμπεράσματος και πώς να τις εφαρμόσετε σε προγράμματα υπολογιστών που προκαλούν αβεβαιότητα και κάνουν προβλέψεις. Θα μάθετε για διαφορετικές δομές δεδομένων για την αποθήκευση κατανομών πιθανοτήτων, όπως πιθανολογικά γραφικά μοντέλα, και θα αναπτύξετε αποτελεσματικούς αλγόριθμους για συλλογισμό με αυτές τις δομές δεδομένων.
Μέχρι το τέλος αυτού του μαθήματος, θα γνωρίζετε πώς να μοντελοποιείτε προβλήματα του πραγματικού κόσμου με πιθανότητα και πώς να χρησιμοποιείτε τα μοντέλα που προκύπτουν για συμπέρασμα. Δεν χρειάζεται να έχετε προηγούμενη εμπειρία σε πιθανότητες ή συμπεράσματα, αλλά θα πρέπει να είστε άνετοι με τον βασικό προγραμματισμό και τον λογισμό Python.
Αυτό το μάθημα είναι μια πολύτιμη πηγή για όσους αναζητούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν στατιστικές μεθόδους στον τομέα της επιστήμης δεδομένων, παρέχοντας μια ολοκληρωμένη προοπτική σχετικά με πιθανολογικά μοντέλα και στατιστικά συμπεράσματα.
Στην καρδιά της αβεβαιότητας: MIT απομυθοποιεί την πιθανότητα
Στο μάθημα «Εισαγωγή στην Πιθανότητα Μέρος ΙΙ: Διαδικασίες συμπερασμάτων», το Ινστιτούτο Τεχνολογίας της Μασαχουσέτης (MIT) προσφέρει μια προηγμένη εμβάπτιση στον κόσμο των πιθανοτήτων και των συμπερασμάτων. Αυτό το μάθημα, εξ ολοκλήρου στα αγγλικά, είναι μια λογική συνέχεια του πρώτου μέρους, εμβαθύνοντας στην ανάλυση δεδομένων και στην επιστήμη της αβεβαιότητας.
Σε μια περίοδο δεκαέξι εβδομάδων, με δέσμευση 6 ωρών την εβδομάδα, αυτό το μάθημα διερευνά τους νόμους των μεγάλων αριθμών, τις μεθόδους συμπερασμάτων Bayes, την κλασική στατιστική και τις τυχαίες διαδικασίες όπως οι διαδικασίες Poisson και οι αλυσίδες του Markov. Αυτή είναι μια αυστηρή εξερεύνηση, που προορίζεται για όσους έχουν ήδη γερές βάσεις κατά πιθανότητες.
Αυτό το μάθημα ξεχωρίζει για τη διαισθητική του προσέγγιση, διατηρώντας παράλληλα τη μαθηματική αυστηρότητα. Δεν παρουσιάζει απλώς θεωρήματα και αποδείξεις, αλλά στοχεύει να αναπτύξει μια βαθιά κατανόηση των εννοιών μέσω συγκεκριμένων εφαρμογών. Οι μαθητές θα μάθουν να μοντελοποιούν πολύπλοκα φαινόμενα και να ερμηνεύουν δεδομένα του πραγματικού κόσμου.
Ιδανικό για επαγγελματίες της επιστήμης δεδομένων, ερευνητές και φοιτητές, αυτό το μάθημα προσφέρει μια μοναδική προοπτική για το πώς οι πιθανότητες και τα συμπεράσματα διαμορφώνουν την κατανόησή μας για τον κόσμο. Ιδανικό για όσους θέλουν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους για την επιστήμη των δεδομένων και τη στατιστική ανάλυση.
Analytical Combinatorics: A Princeton Course for Deciphering Complex Structures (Πρίνσετον)
Το μάθημα Αναλυτικής Συνδυαστικής, που προσφέρεται από το Πανεπιστήμιο του Πρίνστον, είναι μια συναρπαστική εξερεύνηση της αναλυτικής συνδυαστικής, μια πειθαρχία που επιτρέπει ακριβείς ποσοτικές προβλέψεις πολύπλοκων συνδυαστικών δομών. Αυτό το μάθημα, εξ ολοκλήρου στα αγγλικά, είναι μια πολύτιμη πηγή για όσους αναζητούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν προηγμένες μεθόδους στον τομέα της συνδυαστικής.
Διαρκεί τρεις εβδομάδες και απαιτεί περίπου 16 ώρες συνολικά ή περίπου 5 ώρες την εβδομάδα, αυτό το μάθημα εισάγει τη συμβολική μέθοδο για την εξαγωγή συναρτησιακών σχέσεων μεταξύ συνηθισμένων, εκθετικών και πολυμεταβλητών συναρτήσεων παραγωγής. Διερευνά επίσης μεθόδους σύνθετης ανάλυσης για την εξαγωγή ακριβών ασυμπτωτικών από τις εξισώσεις των συναρτήσεων παραγωγής.
Οι μαθητές θα ανακαλύψουν πώς η αναλυτική συνδυαστική μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη ακριβών ποσοτήτων σε μεγάλες συνδυαστικές δομές. Θα μάθουν να χειρίζονται συνδυαστικές δομές και να χρησιμοποιούν πολύπλοκες τεχνικές ανάλυσης για να αναλύσουν αυτές τις δομές.
Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους θέλουν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους της συνδυαστικής και της εφαρμογής της στην επίλυση σύνθετων προβλημάτων. Προσφέρει μια μοναδική προοπτική για το πώς η αναλυτική συνδυαστική διαμορφώνει την κατανόησή μας για τις μαθηματικές και τις συνδυαστικές δομές.