Περιεχόμενα της σελίδας

Μαθήματα γαλλικών

 

Random: An Introduction to Probability – Μέρος 1 (ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΠΑΡΙΣΙ)

Η École Polytechnique, ένα διάσημο ίδρυμα, προσφέρει ένα συναρπαστικό μάθημα για το Coursera με τίτλο "Random: a introduction to probability - Part 1". Αυτό το μάθημα, διάρκειας περίπου 27 ωρών σε τρεις εβδομάδες, είναι μια εξαιρετική ευκαιρία για όποιον ενδιαφέρεται για τα θεμέλια των πιθανοτήτων. Σχεδιασμένο για να είναι ευέλικτο και να προσαρμόζεται στον ρυθμό κάθε μαθητή, αυτό το μάθημα προσφέρει μια εις βάθος και προσιτή προσέγγιση στη θεωρία πιθανοτήτων.

Το πρόγραμμα αποτελείται από 8 ελκυστικές ενότητες, καθεμία από τις οποίες εξετάζει βασικές πτυχές του χώρου πιθανοτήτων, ομοιόμορφους νόμους πιθανοτήτων, εξαρτήσεις, ανεξαρτησία και τυχαίες μεταβλητές. Κάθε ενότητα εμπλουτίζεται με επεξηγηματικά βίντεο, πρόσθετες αναγνώσεις και κουίζ για τη δοκιμή και την εμπέδωση των γνώσεων που αποκτήθηκαν. Οι φοιτητές έχουν επίσης την ευκαιρία να αποκτήσουν ένα κοινόχρηστο πιστοποιητικό μετά την ολοκλήρωση του μαθήματος, προσθέτοντας σημαντική αξία στο επαγγελματικό ή ακαδημαϊκό τους ταξίδι.

Οι εκπαιδευτές, Sylvie Méléard, Jean-René Chazottes και Carl Graham, όλοι συνδεδεμένοι με την École Polytechnique, φέρνουν την τεχνογνωσία και το πάθος τους για τα μαθηματικά, κάνοντας αυτό το μάθημα όχι μόνο εκπαιδευτικό, αλλά και εμπνευσμένο. Είτε είστε σπουδαστής μαθηματικών, είτε επαγγελματίας που θέλει να εμβαθύνει τις γνώσεις σας, είτε απλώς λάτρης της επιστήμης, αυτό το μάθημα προσφέρει μια μοναδική ευκαιρία να εμβαθύνετε στον συναρπαστικό κόσμο των πιθανοτήτων, με οδηγό μερικά από τα καλύτερα μυαλά της École Polytechnique.

 

Random: An Introduction to Probability – Μέρος 2 (ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΠΑΡΙΣΙ)

Συνεχίζοντας την εκπαιδευτική αριστεία της École Polytechnique, το μάθημα «Random: a introduction to probability – Part 2» στο Coursera αποτελεί μια άμεση και εμπλουτιστική συνέχεια του πρώτου μέρους. Αυτό το μάθημα, που εκτιμάται ότι θα διαρκέσει 17 ώρες σε τρεις εβδομάδες, βυθίζει τους μαθητές σε πιο προηγμένες έννοιες της θεωρίας πιθανοτήτων, παρέχοντας μια βαθύτερη κατανόηση και ευρύτερες εφαρμογές αυτού του συναρπαστικού κλάδου.

Με 6 καλά δομημένες ενότητες, το μάθημα καλύπτει θέματα όπως τυχαία διανύσματα, γενίκευση υπολογισμών νόμων, θεώρημα του νόμου των μεγάλων αριθμών, τη μέθοδο Monte Carlo και το θεώρημα κεντρικού ορίου. Κάθε ενότητα περιλαμβάνει εκπαιδευτικά βίντεο, αναγνώσεις και κουίζ, για μια καθηλωτική μαθησιακή εμπειρία. Αυτή η μορφή επιτρέπει στους μαθητές να ασχοληθούν ενεργά με το υλικό και να εφαρμόσουν τις έννοιες που έμαθαν με πρακτικό τρόπο.

Οι εκπαιδευτές, Sylvie Méléard, Jean-René Chazottes και Carl Graham συνεχίζουν να καθοδηγούν τους μαθητές σε αυτό το εκπαιδευτικό ταξίδι με την τεχνογνωσία και το πάθος τους για τα μαθηματικά. Η διδακτική τους προσέγγιση διευκολύνει την κατανόηση πολύπλοκων εννοιών και ενθαρρύνει μια βαθύτερη εξερεύνηση των πιθανοτήτων.

Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους έχουν ήδη μια σταθερή βάση στις πιθανότητες και θέλουν να διευρύνουν την κατανόησή τους και την ικανότητά τους να εφαρμόζουν αυτές τις έννοιες σε πιο σύνθετα προβλήματα. Με την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι μαθητές μπορούν επίσης να αποκτήσουν ένα κοινόχρηστο πιστοποιητικό, που αποδεικνύει τη δέσμευσή και την ικανότητά τους σε αυτόν τον εξειδικευμένο τομέα.

 

Εισαγωγή στη θεωρία διανομής (ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΠΑΡΙΣΙ)

Το μάθημα «Εισαγωγή στη θεωρία των κατανομών», που προσφέρεται από την École Polytechnique στο Coursera, αντιπροσωπεύει μια μοναδική και σε βάθος εξερεύνηση ενός προηγμένου μαθηματικού πεδίου. Αυτό το μάθημα, διάρκειας περίπου 15 ωρών σε τρεις εβδομάδες, έχει σχεδιαστεί για όσους αναζητούν να κατανοήσουν τις κατανομές, μια θεμελιώδη έννοια στα εφαρμοσμένα μαθηματικά και την ανάλυση.

Το πρόγραμμα αποτελείται από 9 ενότητες, καθεμία από τις οποίες προσφέρει ένα συνδυασμό εκπαιδευτικών βίντεο, αναγνώσεων και κουίζ. Αυτές οι ενότητες καλύπτουν διάφορες πτυχές της θεωρίας κατανομής, συμπεριλαμβανομένων πολύπλοκων ζητημάτων όπως ο ορισμός της παραγώγου μιας ασυνεχούς συνάρτησης και η εφαρμογή ασυνεχών συναρτήσεων ως λύσεις σε διαφορικές εξισώσεις. Αυτή η δομημένη προσέγγιση επιτρέπει στους μαθητές να εξοικειωθούν σταδιακά με έννοιες που μπορεί να φαίνονται τρομακτικές στην αρχή.

Οι καθηγητές François Golse και Yvan Martel, και οι δύο διακεκριμένα μέλη της École Polytechnique, φέρνουν σημαντική τεχνογνωσία σε αυτό το μάθημα. Η διδασκαλία τους συνδυάζει την ακαδημαϊκή αυστηρότητα και τις καινοτόμες διδακτικές προσεγγίσεις, καθιστώντας το περιεχόμενο προσβάσιμο και ελκυστικό για τους μαθητές.

Αυτό το μάθημα είναι ιδιαίτερα κατάλληλο για φοιτητές στα μαθηματικά, τη μηχανική ή συναφείς τομείς που θέλουν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους περίπλοκων μαθηματικών εφαρμογών. Ολοκληρώνοντας αυτό το μάθημα, οι συμμετέχοντες όχι μόνο θα έχουν αποκτήσει πολύτιμες γνώσεις, αλλά θα έχουν επίσης την ευκαιρία να αποκτήσουν ένα κοινόχρηστο πιστοποιητικό, προσθέτοντας σημαντική αξία στο επαγγελματικό ή ακαδημαϊκό προφίλ τους.

 

Εισαγωγή στη θεωρία Galois (SUPERIOR NORMAL SCHOOL PARIS)

Προσφέρεται από την École Normale Supérieure στο Coursera, το μάθημα «Εισαγωγή στη Θεωρία Galois» είναι μια συναρπαστική εξερεύνηση ενός από τους πιο βαθείς και σημαντικούς κλάδους των σύγχρονων μαθηματικών.Διάρκεια περίπου 12 ωρών, αυτό το μάθημα βυθίζει τους φοιτητές στον πολύπλοκο και σαγηνευτικό κόσμο της θεωρίας Galois, ενός κλάδου που έχει φέρει επανάσταση στην κατανόηση των σχέσεων μεταξύ πολυωνυμικών εξισώσεων και αλγεβρικών δομών.

Το μάθημα επικεντρώνεται στη μελέτη των ριζών των πολυωνύμων και στην έκφρασή τους από συντελεστές, ένα κεντρικό ερώτημα στην άλγεβρα. Εξερευνά την έννοια της ομάδας Galois, που εισήγαγε ο Évariste Galois, η οποία συσχετίζει κάθε πολυώνυμο με μια ομάδα μεταθέσεων των ριζών του. Αυτή η προσέγγιση μας επιτρέπει να κατανοήσουμε γιατί είναι αδύνατο να εκφράσουμε τις ρίζες ορισμένων πολυωνυμικών εξισώσεων με αλγεβρικούς τύπους, ιδιαίτερα για πολυώνυμα βαθμού μεγαλύτερου από τέσσερα.

Η αντιστοιχία Galois, βασικό στοιχείο του μαθήματος, συνδέει τη θεωρία πεδίου με τη θεωρία ομάδων, παρέχοντας μια μοναδική προοπτική για τη δυνατότητα επιλύσεως των ριζικών εξισώσεων. Το μάθημα χρησιμοποιεί βασικές έννοιες στη γραμμική άλγεβρα για να προσεγγίσει τη θεωρία των σωμάτων και να εισαγάγει την έννοια του αλγεβρικού αριθμού, ενώ διερευνά τις ομάδες μεταθέσεων που είναι απαραίτητες για τη μελέτη των ομάδων Galois.

Αυτό το μάθημα είναι ιδιαίτερα αξιοσημείωτο για την ικανότητά του να παρουσιάζει σύνθετες έννοιες άλγεβρας με προσιτό και απλοποιημένο τρόπο, επιτρέποντας στους μαθητές να επιτύχουν γρήγορα ουσιαστικά αποτελέσματα με ελάχιστο αφηρημένο φορμαλισμό. Είναι ιδανικό για φοιτητές μαθηματικών, φυσικής ή μηχανικής, καθώς και για λάτρεις των μαθηματικών που θέλουν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους για τις αλγεβρικές δομές και την εφαρμογή τους.

Ολοκληρώνοντας αυτό το μάθημα, οι συμμετέχοντες όχι μόνο θα αποκτήσουν μια βαθιά κατανόηση της θεωρίας Galois, αλλά θα έχουν επίσης την ευκαιρία να αποκτήσουν ένα κοινόχρηστο πιστοποιητικό, προσθέτοντας σημαντική αξία στο επαγγελματικό ή ακαδημαϊκό προφίλ τους.

 

Ανάλυση Ι (μέρος 1): Πρελούδιο, βασικές έννοιες, πραγματικοί αριθμοί (ΣΧΟΛΕΙΟ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Το μάθημα «Analysis I (μέρος 1): Πρελούδιο, βασικές έννοιες, πραγματικοί αριθμοί», που προσφέρεται από την École Polytechnique Fédérale de Lausanne στο edX, είναι μια εις βάθος εισαγωγή στις θεμελιώδεις έννοιες της πραγματικής ανάλυσης. Αυτό το μάθημα 5 εβδομάδων, που απαιτεί περίπου 4-5 ώρες μελέτης την εβδομάδα, έχει σχεδιαστεί για να ολοκληρώνεται με τον δικό σας ρυθμό.

Το περιεχόμενο του μαθήματος ξεκινά με ένα πρελούδιο που επανεξετάζει και εμβαθύνει βασικές μαθηματικές έννοιες όπως οι τριγωνομετρικές συναρτήσεις (sin, cos, tan), οι αμοιβαίες συναρτήσεις (exp, ln), καθώς και οι κανόνες υπολογισμού για τις δυνάμεις, τους λογάριθμους και τις ρίζες. Καλύπτει επίσης βασικά σύνολα και λειτουργίες.

Ο πυρήνας του μαθήματος επικεντρώνεται στα συστήματα αριθμών. Ξεκινώντας από τη διαισθητική έννοια των φυσικών αριθμών, το μάθημα ορίζει αυστηρά τους ρητούς αριθμούς και διερευνά τις ιδιότητές τους. Ιδιαίτερη προσοχή δίνεται στους πραγματικούς αριθμούς, που εισάγονται για να καλύψουν τα κενά στους ρητούς αριθμούς. Το μάθημα παρουσιάζει έναν αξιωματικό ορισμό των πραγματικών αριθμών και μελετά τις ιδιότητές τους λεπτομερώς, συμπεριλαμβανομένων εννοιών όπως infimum, supremum, απόλυτη τιμή και άλλες πρόσθετες ιδιότητες των πραγματικών αριθμών.

Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους έχουν βασικές γνώσεις μαθηματικών και θέλουν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους για την ανάλυση του πραγματικού κόσμου. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για σπουδαστές μαθηματικών, φυσικής ή μηχανικής, καθώς και για όσους ενδιαφέρονται για μια αυστηρή κατανόηση των θεμελίων των μαθηματικών.

Ολοκληρώνοντας αυτό το μάθημα, οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν μια σταθερή κατανόηση των πραγματικών αριθμών και της σημασίας τους στην ανάλυση, καθώς και την ευκαιρία να αποκτήσουν ένα κοινόχρηστο πιστοποιητικό, προσθέτοντας σημαντική αξία στο επαγγελματικό ή ακαδημαϊκό προφίλ τους.

 

Ανάλυση Ι (μέρος 2): Εισαγωγή στους μιγαδικούς αριθμούς (ΣΧΟΛΕΙΟ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Το μάθημα «Analysis I (μέρος 2): Εισαγωγή στους μιγαδικούς αριθμούς», που προσφέρεται από την École Polytechnique Fédérale de Lausanne στο edX, είναι μια συναρπαστική εισαγωγή στον κόσμο των μιγαδικών αριθμών.Αυτό το μάθημα 2 εβδομάδων, που απαιτεί περίπου 4-5 ώρες μελέτης την εβδομάδα, έχει σχεδιαστεί για να ολοκληρώνεται με τον δικό σας ρυθμό.

Το μάθημα ξεκινά με την αντιμετώπιση της εξίσωσης z^2 = -1, η οποία δεν έχει λύση στο σύνολο των πραγματικών αριθμών, R. Αυτό το πρόβλημα οδηγεί στην εισαγωγή μιγαδικών αριθμών, C, ένα πεδίο που περιέχει R και μας επιτρέπει να λύσουμε τέτοιους εξισώσεις. Το μάθημα διερευνά διαφορετικούς τρόπους αναπαράστασης ενός μιγαδικού αριθμού και συζητά λύσεις σε εξισώσεις της μορφής z^n = w, όπου το n ανήκει στο N* και το w στο C.

Αποκορύφωμα του μαθήματος είναι η μελέτη του θεμελιώδους θεωρήματος της άλγεβρας, το οποίο αποτελεί βασικό αποτέλεσμα στα μαθηματικά. Το μάθημα καλύπτει επίσης θέματα όπως η καρτεσιανή αναπαράσταση μιγαδικών αριθμών, οι στοιχειώδεις ιδιότητες τους, το αντίστροφο στοιχείο για τον πολλαπλασιασμό, ο τύπος Euler και de Moivre και η πολική μορφή ενός μιγαδικού αριθμού.

Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους έχουν ήδη κάποιες γνώσεις πραγματικών αριθμών και θέλουν να επεκτείνουν την κατανόησή τους σε μιγαδικούς αριθμούς. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για φοιτητές μαθηματικών, φυσικής ή μηχανικής, καθώς και για όσους ενδιαφέρονται για μια βαθύτερη κατανόηση της άλγεβρας και των εφαρμογών της.

Ολοκληρώνοντας αυτό το μάθημα, οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν μια σταθερή κατανόηση των μιγαδικών αριθμών και του κρίσιμου ρόλου τους στα μαθηματικά, καθώς και την ευκαιρία να αποκτήσουν ένα κοινόχρηστο πιστοποιητικό, προσθέτοντας σημαντική αξία στο επαγγελματικό ή ακαδημαϊκό προφίλ τους.

 

Ανάλυση Ι (μέρος 3): Ακολουθίες πραγματικών αριθμών I και II (ΣΧΟΛΕΙΟ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Το μάθημα «Analysis I (μέρος 3): Ακολουθίες πραγματικών αριθμών I και II», που προσφέρεται από την École Polytechnique Fédérale de Lausanne στο edX, εστιάζει σε ακολουθίες πραγματικών αριθμών. Αυτό το μάθημα 4 εβδομάδων, που απαιτεί περίπου 4-5 ώρες μελέτης την εβδομάδα, έχει σχεδιαστεί για να ολοκληρώνεται με τον δικό σας ρυθμό.

Η κεντρική ιδέα αυτού του μαθήματος είναι το όριο μιας ακολουθίας πραγματικών αριθμών. Ξεκινά ορίζοντας μια ακολουθία πραγματικών αριθμών ως συνάρτηση από το N έως το R. Για παράδειγμα, διερευνάται η ακολουθία a_n = 1/2^n, δείχνοντας πώς πλησιάζει το μηδέν. Το μάθημα εξετάζει αυστηρά τον ορισμό του ορίου μιας ακολουθίας και αναπτύσσει μεθόδους για να καθορίσει την ύπαρξη ενός ορίου.

Επιπλέον, το μάθημα δημιουργεί μια σύνδεση μεταξύ της έννοιας του ορίου και της έννοιας του infimum και του supremum ενός συνόλου. Μια σημαντική εφαρμογή των ακολουθιών πραγματικών αριθμών απεικονίζεται από το γεγονός ότι κάθε πραγματικός αριθμός μπορεί να θεωρηθεί ως το όριο μιας ακολουθίας ρητών αριθμών. Το μάθημα διερευνά επίσης ακολουθίες και ακολουθίες Cauchy που ορίζονται με γραμμική επαγωγή, καθώς και το θεώρημα Bolzano-Weierstrass.

Οι συμμετέχοντες θα μάθουν επίσης για τις αριθμητικές σειρές, με μια εισαγωγή σε διαφορετικά παραδείγματα και κριτήρια σύγκλισης, όπως το κριτήριο d'Alembert, το κριτήριο Cauchy και το κριτήριο Leibniz. Το μάθημα τελειώνει με τη μελέτη αριθμητικών σειρών με μια παράμετρο.

Αυτό το μάθημα είναι ιδανικό για όσους έχουν βασικές γνώσεις μαθηματικών και θέλουν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους για τις ακολουθίες πραγματικών αριθμών. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για φοιτητές μαθηματικών, φυσικής ή μηχανικής. Ολοκληρώνοντας αυτό το μάθημα, οι συμμετέχοντες θα εμπλουτίσουν την κατανόησή τους στα μαθηματικά και μπορούν να αποκτήσουν ένα κοινόχρηστο πιστοποιητικό, ένα πλεονέκτημα για την επαγγελματική ή ακαδημαϊκή τους εξέλιξη.

 

Ανακάλυψη πραγματικών και συνεχών συναρτήσεων: Ανάλυση Ι (μέρος 4)  (ΣΧΟΛΕΙΟ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Στο «Analysis I (μέρος 4): Όριο συνάρτησης, συνεχείς συναρτήσεις», η École Polytechnique Fédérale de Lausanne προσφέρει ένα συναρπαστικό ταξίδι στη μελέτη των πραγματικών συναρτήσεων μιας πραγματικής μεταβλητής.Αυτό το μάθημα, διάρκειας 4 εβδομάδων με 4 έως 5 ώρες εβδομαδιαίας μελέτης, είναι διαθέσιμο στο edX και επιτρέπει την εξέλιξη με τον δικό σας ρυθμό.

Αυτό το τμήμα του μαθήματος ξεκινά με την εισαγωγή πραγματικών συναρτήσεων, δίνοντας έμφαση στις ιδιότητές τους όπως η μονοτονία, η ισοτιμία και η περιοδικότητα. Διερευνά επίσης πράξεις μεταξύ συναρτήσεων και εισάγει συγκεκριμένες συναρτήσεις όπως οι υπερβολικές συναρτήσεις. Ιδιαίτερη προσοχή δίνεται στις λειτουργίες που ορίζονται σταδιακά, συμπεριλαμβανομένων των συναρτήσεων Signum και Heaviside, καθώς και μετασχηματισμών συγγενών.

Ο πυρήνας του μαθήματος εστιάζει στο απότομο όριο μιας συνάρτησης σε ένα σημείο, παρέχοντας συγκεκριμένα παραδείγματα ορίων συναρτήσεων. Καλύπτει επίσης τις έννοιες των αριστερών και δεξιών ορίων. Στη συνέχεια, το μάθημα εξετάζει άπειρα όρια συναρτήσεων και παρέχει βασικά εργαλεία για τον υπολογισμό των ορίων, όπως το θεώρημα cop.

Βασική πτυχή του μαθήματος είναι η εισαγωγή της έννοιας της συνέχειας, που ορίζεται με δύο διαφορετικούς τρόπους, και η χρήση της για την επέκταση ορισμένων λειτουργιών. Το μάθημα τελειώνει με μελέτη της συνέχειας σε ανοιχτά διαστήματα.

Αυτό το μάθημα είναι μια πλούσια ευκαιρία για όσους θέλουν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους για πραγματικές και συνεχείς λειτουργίες. Είναι ιδανικό για φοιτητές μαθηματικών, φυσικής ή μηχανικής. Ολοκληρώνοντας αυτό το μάθημα, οι συμμετέχοντες όχι μόνο θα διευρύνουν τους μαθηματικούς τους ορίζοντες, αλλά θα έχουν επίσης την ευκαιρία να αποκτήσουν ένα πιστοποιητικό επιβράβευσης, ανοίγοντας την πόρτα σε νέες ακαδημαϊκές ή επαγγελματικές προοπτικές.

 

Εξερεύνηση διαφοροποιήσιμων συναρτήσεων: Ανάλυση I (μέρος 5) (ΣΧΟΛΕΙΟ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Η École Polytechnique Fédérale de Lausanne, στην εκπαιδευτική της προσφορά στο edX, παρουσιάζει την «Ανάλυση I (μέρος 5): Συνεχείς συναρτήσεις και διαφοροποιήσιμες συναρτήσεις, η παράγωγη συνάρτηση». Αυτό το μάθημα τεσσάρων εβδομάδων, που απαιτεί περίπου 4-5 ώρες μελέτης την εβδομάδα, είναι μια εις βάθος διερεύνηση των εννοιών της διαφοροποίησης και της συνέχειας των συναρτήσεων.

Το μάθημα ξεκινά με μια εις βάθος μελέτη των συνεχών συναρτήσεων, εστιάζοντας στις ιδιότητές τους σε κλειστά διαστήματα. Αυτή η ενότητα βοηθά τους μαθητές να κατανοήσουν το μέγιστο και το ελάχιστο των συνεχών συναρτήσεων. Στη συνέχεια, το μάθημα εισάγει τη μέθοδο διχοτόμησης και παρουσιάζει σημαντικά θεωρήματα όπως το θεώρημα της ενδιάμεσης τιμής και το θεώρημα σταθερού σημείου.

Το κεντρικό μέρος του μαθήματος είναι αφιερωμένο στη διαφοροποίηση και διαφοροποίηση των συναρτήσεων. Οι μαθητές μαθαίνουν να ερμηνεύουν αυτές τις έννοιες και να κατανοούν την ισοδυναμία τους. Στη συνέχεια, το μάθημα εξετάζει την κατασκευή της παραγώγου συνάρτησης και εξετάζει τις ιδιότητές της λεπτομερώς, συμπεριλαμβανομένων αλγεβρικών πράξεων σε συναρτήσεις παραγώγων.

Μια σημαντική πτυχή του μαθήματος είναι η μελέτη των ιδιοτήτων των διαφοροποιήσιμων συναρτήσεων, όπως η παράγωγος σύνθεσης συνάρτησης, το θεώρημα του Rolle και το θεώρημα της πεπερασμένης αύξησης. Το μάθημα διερευνά επίσης τη συνέχεια της παραγώγου συνάρτησης και τις επιπτώσεις της στη μονοτονία μιας διαφοροποιήσιμης συνάρτησης.

Αυτό το μάθημα είναι μια εξαιρετική ευκαιρία για όσους θέλουν να εμβαθύνουν στην κατανόηση των διαφοροποιήσιμων και συνεχών συναρτήσεων. Είναι ιδανικό για φοιτητές μαθηματικών, φυσικής ή μηχανικής. Ολοκληρώνοντας αυτό το μάθημα, οι συμμετέχοντες όχι μόνο θα διευρύνουν την κατανόησή τους για τις θεμελιώδεις μαθηματικές έννοιες, αλλά θα έχουν επίσης την ευκαιρία να κερδίσουν ένα πιστοποιητικό επιβράβευσης, ανοίγοντας την πόρτα σε νέες ακαδημαϊκές ή επαγγελματικές ευκαιρίες.

 

Εμβάθυνση στη Μαθηματική Ανάλυση: Ανάλυση Ι (μέρος 6) (ΣΧΟΛΕΙΟ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Το μάθημα «Analysis I (μέρος 6): Μελέτες συναρτήσεων, περιορισμένες εξελίξεις», που προσφέρεται από την École Polytechnique Fédérale de Lausanne στο edX, είναι μια εις βάθος εξερεύνηση των συναρτήσεων και των περιορισμένων εξελίξεων τους. Αυτό το μάθημα τεσσάρων εβδομάδων, με φόρτο εργασίας από 4 έως 5 ώρες την εβδομάδα, επιτρέπει στους μαθητές να προοδεύουν με τον δικό τους ρυθμό.

Αυτό το κεφάλαιο του μαθήματος εστιάζει στη εις βάθος μελέτη των συναρτήσεων, χρησιμοποιώντας θεωρήματα για την εξέταση των παραλλαγών τους. Μετά την αντιμετώπιση του θεωρήματος της πεπερασμένης αύξησης, το μάθημα εξετάζει τη γενίκευσή του. Μια κρίσιμη πτυχή της μελέτης των συναρτήσεων είναι η κατανόηση της συμπεριφοράς τους στο άπειρο. Για να γίνει αυτό, το μάθημα εισάγει τον κανόνα Bernoulli-l'Hospital, ένα ουσιαστικό εργαλείο για τον προσδιορισμό των μιγαδικών ορίων ορισμένων πηλίκων.

Το μάθημα διερευνά επίσης τη γραφική αναπαράσταση συναρτήσεων, εξετάζοντας ερωτήματα όπως η ύπαρξη τοπικών ή καθολικών μεγίστων ή ελαχίστων, καθώς και η κυρτότητα ή η κοιλότητα των συναρτήσεων. Οι μαθητές θα μάθουν να αναγνωρίζουν τις διαφορετικές ασύμπτωτες μιας συνάρτησης.

Ένα άλλο δυνατό σημείο του μαθήματος είναι η εισαγωγή περιορισμένων επεκτάσεων μιας συνάρτησης, οι οποίες παρέχουν μια πολυωνυμική προσέγγιση κοντά σε ένα δεδομένο σημείο. Αυτές οι εξελίξεις είναι απαραίτητες για την απλοποίηση του υπολογισμού των ορίων και της μελέτης των ιδιοτήτων των συναρτήσεων. Το μάθημα καλύπτει επίσης ακέραιες σειρές και την ακτίνα σύγκλισής τους, καθώς και τη σειρά Taylor, ένα ισχυρό εργαλείο για την αναπαράσταση αόριστων διαφοροποιήσιμων συναρτήσεων.

Αυτό το μάθημα είναι μια πολύτιμη πηγή για όσους θέλουν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους για τις συναρτήσεις και τις εφαρμογές τους στα μαθηματικά. Προσφέρει μια εμπλουτισμένη και λεπτομερή προοπτική σε βασικές έννοιες στη μαθηματική ανάλυση.

 

Master of Integration: Analysis I (μέρος 7) (ΣΧΟΛΕΙΟ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

Το μάθημα «Analysis I (μέρος 7): Αόριστα και οριστικά ολοκληρώματα, ολοκλήρωση (επιλεγμένα κεφάλαια)», που προσφέρεται από την École Polytechnique Fédérale de Lausanne στο edX, είναι μια λεπτομερής εξερεύνηση της ολοκλήρωσης των συναρτήσεων. Αυτή η ενότητα, διάρκειας τεσσάρων εβδομάδων με συμμετοχή 4 έως 5 ωρών την εβδομάδα, επιτρέπει στους μαθητές να ανακαλύψουν τις λεπτές αποχρώσεις της ολοκλήρωσης με τον δικό τους ρυθμό.

Το μάθημα ξεκινά με τον ορισμό του αόριστου ολοκληρώματος και του οριστικού ολοκληρώματος, εισάγοντας το οριστικό ολοκλήρωμα μέσω των αθροισμάτων Riemann και των άνω και κάτω αθροισμάτων. Στη συνέχεια συζητά τρεις βασικές ιδιότητες ορισμένων ολοκληρωμάτων: τη γραμμικότητα του ολοκληρώματος, την υποδιαίρεση του πεδίου ολοκλήρωσης και τη μονοτονία του ολοκληρώματος.

Κεντρικό σημείο του μαθήματος είναι το θεώρημα του μέσου όρου για συνεχείς συναρτήσεις σε ένα τμήμα, το οποίο αποδεικνύεται λεπτομερώς. Το μάθημα φτάνει στο αποκορύφωμά του με το θεμελιώδες θεώρημα του ολοκληρωτικού λογισμού, εισάγοντας την έννοια της αντιπαράγωγης μιας συνάρτησης. Οι μαθητές μαθαίνουν διάφορες τεχνικές ολοκλήρωσης, όπως η ολοκλήρωση με μέρη, η αλλαγή μεταβλητών και η ολοκλήρωση μέσω επαγωγής.

Το μάθημα ολοκληρώνεται με τη μελέτη της ολοκλήρωσης συγκεκριμένων συναρτήσεων, συμπεριλαμβανομένης της ολοκλήρωσης της περιορισμένης επέκτασης μιας συνάρτησης, της ολοκλήρωσης ακέραιων σειρών και της ολοκλήρωσης τμηματικών συνεχών συναρτήσεων. Αυτές οι τεχνικές επιτρέπουν τον πιο αποτελεσματικό υπολογισμό των ολοκληρωμάτων των συναρτήσεων με ειδικές φόρμες. Τέλος, το μάθημα διερευνά γενικευμένα ολοκληρώματα, που ορίζονται περνώντας το όριο σε ολοκληρώματα, και παρουσιάζει συγκεκριμένα παραδείγματα.

Αυτό το μάθημα είναι μια πολύτιμη πηγή για όσους επιδιώκουν να κατακτήσουν την ολοκλήρωση, ένα θεμελιώδες εργαλείο στα μαθηματικά. Παρέχει μια ολοκληρωμένη και πρακτική προοπτική για την ένταξη, εμπλουτίζοντας τις μαθηματικές δεξιότητες των μαθητών.

 

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.