અંગ્રેજીમાં અભ્યાસક્રમો
લીનિયર મોડલ્સ અને મેટ્રિક્સ બીજગણિતનો પરિચય (હાર્વર્ડ)
હાર્વર્ડ યુનિવર્સિટી, edX પર તેના HarvardX પ્લેટફોર્મ દ્વારા, "ઈન્ટ્રોડક્શન ટુ લીનિયર મોડલ્સ અને મેટ્રિક્સ બીજગણિત" કોર્સ ઓફર કરે છે.. જો કે આ કોર્સ અંગ્રેજીમાં શીખવવામાં આવે છે, તે મેટ્રિક્સ બીજગણિત અને રેખીય મોડલ્સના પાયા, ઘણા વૈજ્ઞાનિક ક્ષેત્રોમાં આવશ્યક કુશળતા શીખવાની અનન્ય તક આપે છે.
આ ચાર-અઠવાડિયાનો અભ્યાસક્રમ, દર અઠવાડિયે 2 થી 4 કલાકનો અભ્યાસ જરૂરી છે, તે તમારી પોતાની ગતિએ પૂર્ણ કરવા માટે રચાયેલ છે. તે ડેટા વિશ્લેષણમાં, ખાસ કરીને જીવન વિજ્ઞાનમાં રેખીય મોડલ લાગુ કરવા માટે આર પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. વિદ્યાર્થીઓ મેટ્રિક્સ બીજગણિતમાં ચાલાકી કરવાનું શીખશે અને પ્રાયોગિક ડિઝાઇન અને ઉચ્ચ-પરિમાણીય ડેટા વિશ્લેષણમાં તેની એપ્લિકેશનને સમજશે.
આ પ્રોગ્રામ મેટ્રિક્સ બીજગણિત સંકેત, મેટ્રિક્સ ઓપરેશન્સ, ડેટા વિશ્લેષણ માટે મેટ્રિક્સ બીજગણિતનો ઉપયોગ, રેખીય મોડલ્સ અને QR વિઘટનનો પરિચય આવરી લે છે. આ કોર્સ સાત અભ્યાસક્રમોની શ્રેણીનો એક ભાગ છે, જે વ્યક્તિગત રીતે અથવા જીવન વિજ્ઞાન અને જીનોમિક ડેટા વિશ્લેષણ માટે ડેટા વિશ્લેષણમાં બે વ્યાવસાયિક પ્રમાણપત્રોના ભાગ રૂપે લઈ શકાય છે.
આ અભ્યાસક્રમ એવા લોકો માટે આદર્શ છે જેઓ આંકડાકીય મોડેલિંગ અને ડેટા વિશ્લેષણમાં કુશળતા મેળવવા માંગતા હોય, ખાસ કરીને જીવન વિજ્ઞાનના સંદર્ભમાં. જેઓ મેટ્રિક્સ બીજગણિત અને વિવિધ વૈજ્ઞાનિક અને સંશોધન ક્ષેત્રોમાં તેના ઉપયોગને વધુ અન્વેષણ કરવા ઈચ્છે છે તેમના માટે તે નક્કર પાયો પૂરો પાડે છે.
માસ્ટર પ્રોબેબિલિટી (હાર્વર્ડ)
Lહાર્વર્ડ યુનિવર્સિટીના જૉ બ્લિટ્ઝસ્ટેઇન દ્વારા અંગ્રેજીમાં શીખવવામાં આવેલ YouTube પર "સ્ટેટિસ્ટિક્સ 110: પ્રોબેબિલિટી" પ્લેલિસ્ટ, જેઓ સંભવિતતાના તેમના જ્ઞાનને વધુ ઊંડું કરવા માગે છે તેમના માટે એક અમૂલ્ય સ્ત્રોત છે.. પ્લેલિસ્ટમાં પાઠ વિડીયો, સમીક્ષા સામગ્રી અને વિગતવાર ઉકેલો સાથે 250 થી વધુ પ્રેક્ટિસ એક્સરસાઇઝનો સમાવેશ થાય છે.
આ અંગ્રેજી અભ્યાસક્રમ સંભવિતતાનો વ્યાપક પરિચય છે, જે એક આવશ્યક ભાષા તરીકે પ્રસ્તુત છે અને આંકડા, વિજ્ઞાન, જોખમ અને રેન્ડમનેસને સમજવા માટેના સાધનોનો સમૂહ છે. શીખવવામાં આવતી વિભાવનાઓ આંકડાશાસ્ત્ર, વિજ્ઞાન, એન્જિનિયરિંગ, અર્થશાસ્ત્ર, નાણા અને દૈનિક જીવન જેવા વિવિધ ક્ષેત્રોમાં લાગુ પડે છે.
આવરી લેવામાં આવેલા વિષયોમાં સંભાવનાની મૂળભૂત બાબતો, રેન્ડમ ચલ અને તેમના વિતરણ, અવિભાજ્ય અને બહુવિધ વિતરણો, મર્યાદા પ્રમેય અને માર્કોવ સાંકળોનો સમાવેશ થાય છે. કોર્સ માટે એક-ચલ કલનનું પૂર્વ જ્ઞાન અને મેટ્રિસીસ સાથે પરિચિતતા જરૂરી છે.
જેઓ અંગ્રેજી સાથે આરામદાયક છે અને સંભવિતતાની દુનિયાને ઊંડાણપૂર્વક અન્વેષણ કરવા આતુર છે, તેમના માટે આ હાર્વર્ડ કોર્સ શ્રેણી એક સમૃદ્ધ શીખવાની તક આપે છે. તમે YouTube પર સીધા જ પ્લેલિસ્ટ અને તેની વિગતવાર સામગ્રીને ઍક્સેસ કરી શકો છો.
સંભાવના સમજાવી. ફ્રેન્ચ સબટાઈટલ સાથેનો કોર્સ (હાર્વર્ડ)
હાર્વર્ડએક્સ દ્વારા edX પર ઓફર કરવામાં આવેલ "ફેટ ચાન્સ: પ્રોબેબિલિટી ફ્રોમ ધ ગ્રાઉન્ડ અપ" કોર્સ, સંભાવના અને આંકડાઓનો રસપ્રદ પરિચય છે. જો કે કોર્સ અંગ્રેજીમાં શીખવવામાં આવે છે, તે ફ્રેન્ચ-ભાષી પ્રેક્ષકો માટે સુલભ છે, ઉપલબ્ધ ફ્રેન્ચ ઉપશીર્ષકોને કારણે.
દર અઠવાડિયે 3 થી 5 કલાકના અભ્યાસની આવશ્યકતા ધરાવતો આ સાત-અઠવાડિયાનો અભ્યાસક્રમ એવા લોકો માટે રચાયેલ છે કે જેઓ સંભાવનાના અભ્યાસમાં નવા છે અથવા આંકડાશાસ્ત્રના અભ્યાસક્રમમાં પ્રવેશ લેતા પહેલા મુખ્ય ખ્યાલોની સુલભ સમીક્ષા મેળવવા માંગતા હોય છે. યુનિવર્સિટી સ્તર. "ફેટ ચાન્સ" શબ્દો અને સૂત્રોને યાદ રાખવાને બદલે ગાણિતિક વિચારસરણી વિકસાવવા પર ભાર મૂકે છે.
પ્રારંભિક મોડ્યુલો મૂળભૂત ગણતરી કૌશલ્યોનો પરિચય આપે છે, જે પછી સરળ સંભાવના સમસ્યાઓ પર લાગુ થાય છે. અનુગામી મોડ્યુલો આ વિચારો અને તકનીકોને સંભવિત સમસ્યાઓની વિશાળ શ્રેણીને સંબોધવા માટે કેવી રીતે અનુકૂલિત કરી શકાય તે શોધે છે. અભ્યાસક્રમ અપેક્ષિત મૂલ્ય, વિભિન્નતા અને સામાન્ય વિતરણની કલ્પનાઓ દ્વારા આંકડાઓના પરિચય સાથે સમાપ્ત થાય છે.
આ કોર્સ તેમની જથ્થાત્મક તર્ક કુશળતા વધારવા અને સંભાવના અને આંકડાઓના પાયાને સમજવા માંગતા લોકો માટે આદર્શ છે. તે ગણિતની સંચિત પ્રકૃતિ અને તે કેવી રીતે જોખમ અને અવ્યવસ્થિતતાને સમજવા માટે લાગુ પડે છે તેના પર એક સમૃદ્ધ પરિપ્રેક્ષ્ય પ્રદાન કરે છે.
ઉચ્ચ-થ્રુપુટ પ્રયોગો (હાર્વર્ડ) માટે આંકડાકીય અનુમાન અને મોડેલિંગ
અંગ્રેજીમાં "સ્ટેટિસ્ટિકલ ઇન્ફરન્સ એન્ડ મોડેલિંગ ફોર હાઇ-થ્રુપુટ પ્રયોગો" કોર્સ ઉચ્ચ-થ્રુપુટ ડેટા પર આંકડાકીય અનુમાન કરવા માટે વપરાતી તકનીકો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. દર અઠવાડિયે 2-4 કલાક અભ્યાસની આવશ્યકતા ધરાવતો આ ચાર-અઠવાડિયાનો અભ્યાસક્રમ, ડેટા-સઘન સંશોધન સેટિંગ્સમાં અદ્યતન આંકડાકીય પદ્ધતિઓ સમજવા અને લાગુ કરવા માંગતા લોકો માટે મૂલ્યવાન સ્ત્રોત છે.
પ્રોગ્રામ વિવિધ વિષયોને આવરી લે છે, જેમાં બહુવિધ સરખામણી સમસ્યા, ભૂલ દર, ભૂલ દર નિયંત્રણ પ્રક્રિયાઓ, ખોટા શોધ દરો, q-મૂલ્યો અને સંશોધનાત્મક ડેટા વિશ્લેષણનો સમાવેશ થાય છે. તે આંકડાકીય મોડેલિંગ અને ઉચ્ચ-થ્રુપુટ ડેટા પર તેની એપ્લિકેશનનો પણ પરિચય આપે છે, દ્વિપદી, ઘાતાંકીય અને ગામા જેવા પેરામેટ્રિક વિતરણોની ચર્ચા કરે છે અને મહત્તમ સંભાવના અંદાજનું વર્ણન કરે છે.
વિદ્યાર્થીઓ શીખશે કે આ ખ્યાલો નેક્સ્ટ જનરેશન સિક્વન્સિંગ અને માઇક્રોએરે ડેટા જેવા સંદર્ભોમાં કેવી રીતે લાગુ કરવામાં આવે છે. આ કોર્સમાં તેમના ઉપયોગના વ્યવહારુ ઉદાહરણો સાથે અધિક્રમિક મોડલ અને બેયેશિયન એમ્પિરિક્સ પણ આવરી લેવામાં આવ્યા છે.
આધુનિક વૈજ્ઞાનિક સંશોધનમાં આંકડાકીય અનુમાન અને મોડેલિંગની તેમની સમજને વધુ ઊંડી બનાવવા માંગતા લોકો માટે આ કોર્સ આદર્શ છે. તે જટિલ ડેટાના આંકડાકીય પૃથ્થકરણ પર ગહન પરિપ્રેક્ષ્ય પ્રદાન કરે છે અને જીવન વિજ્ઞાન, બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ અને આંકડાશાસ્ત્રના ક્ષેત્રોમાં સંશોધકો, વિદ્યાર્થીઓ અને વ્યાવસાયિકો માટે ઉત્તમ સંસાધન છે.
સંભાવનાનો પરિચય (હાર્વર્ડ)
EDX પર હાર્વર્ડએક્સ દ્વારા ઓફર કરવામાં આવેલ “સંભાવનાનો પરિચય” અભ્યાસક્રમ, સંભાવનાનું ઊંડાણપૂર્વકનું સંશોધન છે, ડેટા, તક અને અનિશ્ચિતતાને સમજવા માટે આવશ્યક ભાષા અને ટૂલસેટ છે. જો કે કોર્સ અંગ્રેજીમાં શીખવવામાં આવે છે, તે ફ્રેન્ચ-ભાષી પ્રેક્ષકો માટે સુલભ છે, ઉપલબ્ધ ફ્રેન્ચ ઉપશીર્ષકોને કારણે.
આ દસ-અઠવાડિયાનો અભ્યાસક્રમ, દર અઠવાડિયે 5-10 કલાકનો અભ્યાસ જરૂરી છે, તેનો હેતુ તક અને અનિશ્ચિતતાથી ભરેલી દુનિયામાં તર્ક લાવવાનો છે. તે ડેટા, વિજ્ઞાન, ફિલસૂફી, એન્જિનિયરિંગ, અર્થશાસ્ત્ર અને નાણાને સમજવા માટે જરૂરી સાધનો પ્રદાન કરશે. તમે માત્ર જટિલ તકનીકી સમસ્યાઓને કેવી રીતે હલ કરવી તે શીખી શકશો નહીં, પરંતુ આ ઉકેલોને રોજિંદા જીવનમાં કેવી રીતે લાગુ કરવા તે પણ શીખી શકશો.
તબીબી પરીક્ષણથી લઈને રમતગમતની આગાહીઓ સુધીના ઉદાહરણો સાથે, તમે આંકડાકીય અનુમાન, સ્ટોકેસ્ટિક પ્રક્રિયાઓ, રેન્ડમ અલ્ગોરિધમ્સ અને અન્ય વિષયોના અભ્યાસ માટે મજબૂત પાયો મેળવશો જ્યાં સંભાવના જરૂરી છે.
આ અભ્યાસક્રમ એવા લોકો માટે આદર્શ છે જેઓ અનિશ્ચિતતા અને તકની તેમની સમજણ વધારવા, સારી આગાહીઓ કરવા અને રેન્ડમ ચલોને સમજવા માંગતા હોય. તે આંકડા અને ડેટા વિજ્ઞાનમાં ઉપયોગમાં લેવાતા સામાન્ય સંભાવના વિતરણો પર એક સમૃદ્ધ પરિપ્રેક્ષ્ય પ્રદાન કરે છે.
એપ્લાઇડ કેલ્ક્યુલસ (હાર્વર્ડ)
EDX પર હાર્વર્ડ દ્વારા ઓફર કરવામાં આવેલ “કેલ્ક્યુલસ એપ્લાઇડ!” કોર્સ એ સામાજિક, જીવન અને ભૌતિક વિજ્ઞાનમાં સિંગલ-વેરિયેબલ કેલ્ક્યુલસની એપ્લિકેશનનું ઊંડાણપૂર્વકનું સંશોધન છે. આ કોર્સ, સંપૂર્ણ રીતે અંગ્રેજીમાં, વાસ્તવિક-વિશ્વના વ્યાવસાયિક સંદર્ભોમાં કેલ્ક્યુલસ કેવી રીતે લાગુ કરવામાં આવે છે તે સમજવા માંગતા લોકો માટે એક ઉત્તમ તક છે.
દસ અઠવાડિયા સુધી ચાલે છે અને દર અઠવાડિયે 3 થી 6 કલાકનો અભ્યાસ જરૂરી છે, આ કોર્સ પરંપરાગત પાઠ્યપુસ્તકોથી આગળ વધે છે. વાસ્તવિક દુનિયાની સમસ્યાઓનું વિશ્લેષણ કરવા અને ઉકેલવા માટે કેલ્ક્યુલસનો ઉપયોગ કેવી રીતે થાય છે તે બતાવવા માટે તે વિવિધ ક્ષેત્રોના વ્યાવસાયિકો સાથે સહયોગ કરે છે. વિદ્યાર્થીઓ આર્થિક પૃથ્થકરણથી લઈને જૈવિક મોડેલિંગ સુધીની વિવિધ એપ્લિકેશનોનું અન્વેષણ કરશે.
આ પ્રોગ્રામ ડેરિવેટિવ્ઝ, ઇન્ટિગ્રલ્સ, ડિફરન્સિયલ સમીકરણોના ઉપયોગને આવરી લે છે અને ગાણિતિક મોડલ્સ અને પરિમાણોના મહત્વ પર ભાર મૂકે છે. તે એવા લોકો માટે રચાયેલ છે જેમને એક-ચલ કલનની મૂળભૂત સમજ છે અને વિવિધ ક્ષેત્રોમાં તેના વ્યવહારિક ઉપયોગોમાં રસ છે.
આ કોર્સ વિદ્યાર્થીઓ, શિક્ષકો અને વ્યાવસાયિકો માટે યોગ્ય છે કે જેઓ કેલ્ક્યુલસની તેમની સમજને વધુ ઊંડી બનાવવા અને તેની વાસ્તવિક-વિશ્વની એપ્લિકેશનો શોધવા માંગતા હોય.
ગાણિતિક તર્કનો પરિચય (સ્ટેનફોર્ડ)
સ્ટેનફોર્ડ યુનિવર્સિટી દ્વારા કોર્સેરા પર ઓફર કરવામાં આવેલ "ગાણિતિક વિચારસરણીનો પરિચય" અભ્યાસક્રમ, ગાણિતિક તર્કની દુનિયામાં ડૂબકી મારવાનો છે. જો કે કોર્સ અંગ્રેજીમાં શીખવવામાં આવે છે, તે ફ્રેન્ચ-ભાષી પ્રેક્ષકો માટે સુલભ છે, ઉપલબ્ધ ફ્રેન્ચ ઉપશીર્ષકોને કારણે.
આ સાત-અઠવાડિયાનો અભ્યાસક્રમ, જેમાં કુલ અંદાજે 38 કલાક અથવા દર અઠવાડિયે અંદાજે 12 કલાકની જરૂર પડે છે, જેઓ ગાણિતિક વિચારસરણી વિકસાવવા ઈચ્છે છે, જે ગણિતની પ્રેક્ટિસ કરતા અલગ છે, કારણ કે તે ઘણીવાર શાળા પ્રણાલીમાં રજૂ કરવામાં આવે છે. આ કોર્સ "બૉક્સની બહાર" વિચારવાની રીત વિકસાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જે આજના વિશ્વમાં મૂલ્યવાન કૌશલ્ય છે.
વિદ્યાર્થીઓ અન્વેષણ કરશે કે વ્યાવસાયિક ગણિતશાસ્ત્રીઓ વાસ્તવિક-દુનિયાની સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે કેવી રીતે વિચારે છે, પછી ભલે તે રોજિંદા વિશ્વમાંથી ઉદ્ભવે છે, વિજ્ઞાનમાંથી અથવા ગણિતમાંથી જ. અભ્યાસક્રમ સ્ટીરિયોટાઇપિકલ સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે શીખવાની પ્રક્રિયાઓથી આગળ વધીને વિચારવાની આ નિર્ણાયક રીતને વિકસાવવામાં મદદ કરે છે.
આ કોર્સ તેમના જથ્થાત્મક તર્કને મજબૂત કરવા અને ગાણિતિક તર્કના પાયાને સમજવા માંગતા લોકો માટે આદર્શ છે. તે ગણિતની સંચિત પ્રકૃતિ અને જટિલ સમસ્યાઓને સમજવા માટે તેના ઉપયોગ પર એક સમૃદ્ધ પરિપ્રેક્ષ્ય પ્રદાન કરે છે.
R (સ્ટેનફોર્ડ) સાથે આંકડાકીય શિક્ષણ
સ્ટેનફોર્ડ દ્વારા ઓફર કરવામાં આવેલ “સ્ટેટિસ્ટિકલ લર્નિંગ વિથ આર” કોર્સ, રીગ્રેશન અને વર્ગીકરણ પદ્ધતિઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને, નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણનો મધ્યવર્તી-સ્તરનો પરિચય છે. આ કોર્સ, સંપૂર્ણ રીતે અંગ્રેજીમાં, ડેટા સાયન્સના ક્ષેત્રમાં આંકડાકીય પદ્ધતિઓ સમજવા અને લાગુ કરવા માંગતા લોકો માટે એક મૂલ્યવાન સંસાધન છે.
અગિયાર અઠવાડિયા સુધી ચાલે છે અને દર અઠવાડિયે 3-5 કલાકના અભ્યાસની જરૂર પડે છે, અભ્યાસક્રમ આંકડાકીય મોડેલિંગમાં પરંપરાગત અને આકર્ષક નવી પદ્ધતિઓ અને R પ્રોગ્રામિંગ ભાષામાં તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે આવરી લે છે. કોર્સની બીજી આવૃત્તિ માટે 2021 માં અપડેટ કરવામાં આવ્યો હતો. કોર્સ મેન્યુઅલ.
વિષયોમાં રેખીય અને બહુપદી રીગ્રેસન, લોજિસ્ટિક રીગ્રેસન અને રેખીય ભેદભાવ વિશ્લેષણ, ક્રોસ-વેલિડેશન અને બુટસ્ટ્રેપિંગ, મોડેલ પસંદગી અને નિયમિતીકરણ પદ્ધતિઓ (રિજ અને લાસો), બિનરેખીય મોડેલ્સ, સ્પ્લાઇન્સ અને સામાન્યીકૃત એડિટિવ મોડલ્સ, વૃક્ષ-આધારિત પદ્ધતિઓ, રેન્ડમ ફોરેસ્ટ્સ અને બુસ્ટિંગનો સમાવેશ થાય છે. વેક્ટર મશીનો, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને ડીપ લર્નિંગ, સર્વાઇવલ મોડલ્સ અને બહુવિધ પરીક્ષણોને સમર્થન આપે છે.
આંકડાશાસ્ત્ર, રેખીય બીજગણિત અને કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનનું મૂળભૂત જ્ઞાન ધરાવતા લોકો માટે આ કોર્સ આદર્શ છે અને જેઓ આંકડાકીય શિક્ષણ અને ડેટા સાયન્સમાં તેના ઉપયોગ અંગેની તેમની સમજને વધુ ઊંડી બનાવવા માગે છે.
ગણિત કેવી રીતે શીખવું: દરેક માટે એક અભ્યાસક્રમ (સ્ટેનફોર્ડ)
સ્ટેનફોર્ડ દ્વારા ઓફર કરાયેલ "ગણિત કેવી રીતે શીખવું: વિદ્યાર્થીઓ માટે" અભ્યાસક્રમ. ગણિતના તમામ સ્તરના શીખનારાઓ માટે એક નિઃશુલ્ક ઑનલાઇન અભ્યાસક્રમ છે. સંપૂર્ણ રીતે અંગ્રેજીમાં, તે મગજ વિશેની મહત્વની માહિતીને ગણિતનો સંપર્ક કરવાની શ્રેષ્ઠ રીતો વિશે નવા પુરાવા સાથે જોડે છે.
છ અઠવાડિયા સુધી ચાલે છે અને દર અઠવાડિયે 1 થી 3 કલાક અભ્યાસની જરૂર છે. અભ્યાસક્રમ ગણિત સાથે શીખનારાઓના સંબંધને બદલવા માટે રચાયેલ છે. ઘણા લોકોને ગણિત સાથેના નકારાત્મક અનુભવો થયા છે, જે અણગમો અથવા નિષ્ફળતા તરફ દોરી જાય છે. આ કોર્સનો હેતુ વિદ્યાર્થીઓને ગણિતનો આનંદ માણવા માટે જરૂરી માહિતી આપવાનો છે.
મગજ અને શીખવાનું ગણિત જેવા વિષયો આવરી લેવામાં આવ્યા છે. ગણિત, માનસિકતા, ભૂલો અને ઝડપ વિશેની માન્યતાઓ પણ આવરી લેવામાં આવી છે. સંખ્યાત્મક સુગમતા, ગાણિતિક તર્ક, જોડાણો, સંખ્યાત્મક મોડેલો પણ પ્રોગ્રામનો ભાગ છે. જીવનમાં ગણિતની રજૂઆતો, પણ પ્રકૃતિ અને કાર્યસ્થળમાં પણ ભૂલાતી નથી. અભ્યાસક્રમ સક્રિય સંલગ્ન શિક્ષણ શાસ્ત્ર સાથે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યો છે, જે શિક્ષણને અરસપરસ અને ગતિશીલ બનાવે છે.
ગણિતને અલગ રીતે જોવા માંગતી કોઈપણ વ્યક્તિ માટે તે મૂલ્યવાન સંસાધન છે. આ શિસ્તની ઊંડી અને હકારાત્મક સમજણ વિકસાવો. તે ખાસ કરીને એવા લોકો માટે યોગ્ય છે જેમને ભૂતકાળમાં ગણિત સાથે નકારાત્મક અનુભવો થયા છે અને તેઓ આ ધારણાને બદલવાનું વિચારી રહ્યા છે.
સંભાવના વ્યવસ્થાપન (સ્ટેનફોર્ડ)
સ્ટેનફોર્ડ દ્વારા ઓફર કરવામાં આવેલ "સંભાવના વ્યવસ્થાપનનો પરિચય" અભ્યાસક્રમ, સંભાવના વ્યવસ્થાપનની શિસ્તનો પરિચય છે. આ ક્ષેત્ર સ્ટોકેસ્ટિક ઇન્ફોર્મેશન પેકેટ્સ (SIPs) તરીકે ઓળખાતા ઓડિટેબલ ડેટા કોષ્ટકોના સ્વરૂપમાં અનિશ્ચિતતાઓની વાતચીત અને ગણતરી પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. આ દસ-અઠવાડિયાના અભ્યાસક્રમ માટે દર અઠવાડિયે 1 થી 5 કલાકનો અભ્યાસ જરૂરી છે. ડેટા વિજ્ઞાનના ક્ષેત્રમાં આંકડાકીય પદ્ધતિઓ સમજવા અને લાગુ કરવા માંગતા લોકો માટે તે નિઃશંકપણે એક મૂલ્યવાન સ્ત્રોત છે.
અભ્યાસક્રમના અભ્યાસક્રમમાં "સરેરાશની ખામી"ને ઓળખવા જેવા વિષયો આવરી લેવામાં આવ્યા છે, જે વ્યવસ્થિત ભૂલોનો સમૂહ છે જે જ્યારે અનિશ્ચિતતાઓને એક નંબર દ્વારા દર્શાવવામાં આવે છે, સામાન્ય રીતે સરેરાશ. તે સમજાવે છે કે શા માટે ઘણા પ્રોજેક્ટ મોડા, ઓવર બજેટ અને ઓછા બજેટ છે. આ કોર્સ અનિશ્ચિતતા અંકગણિત પણ શીખવે છે, જે અનિશ્ચિત ઇનપુટ્સ સાથે ગણતરીઓ કરે છે, જેના પરિણામે અનિશ્ચિત આઉટપુટ મળે છે જેમાંથી તમે સાચા સરેરાશ પરિણામોની ગણતરી કરી શકો છો અને નિર્દિષ્ટ લક્ષ્યો હાંસલ કરવાની તકો મેળવી શકો છો.
વિદ્યાર્થીઓ ઇન્ટરેક્ટિવ સિમ્યુલેશન કેવી રીતે બનાવવું તે શીખશે જે કોઈપણ એક્સેલ વપરાશકર્તા સાથે એડ-ઈન્સ અથવા મેક્રોની જરૂર વગર શેર કરી શકાય. આ અભિગમ પાયથોન અથવા કોઈપણ પ્રોગ્રામિંગ પર્યાવરણ માટે સમાન રીતે યોગ્ય છે જે એરેને સપોર્ટ કરે છે.
આ કોર્સ તે લોકો માટે આદર્શ છે જેઓ Microsoft Excel સાથે આરામદાયક છે અને સંભવિતતા વ્યવસ્થાપન અને ડેટા વિજ્ઞાનમાં તેની એપ્લિકેશન વિશેની તેમની સમજને વધુ ઊંડી બનાવવા માગે છે.
અનિશ્ચિતતા અને ડેટાનું વિજ્ઞાન (MIT)
મેસેચ્યુસેટ્સ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ ટેક્નોલોજી (MIT) દ્વારા ઓફર કરાયેલ કોર્સ "સંભાવના - અનિશ્ચિતતા અને ડેટાનું વિજ્ઞાન" સંભવિત મોડેલો દ્વારા ડેટા વિજ્ઞાનનો મૂળભૂત પરિચય છે. આ સોળ-અઠવાડિયાનો અભ્યાસક્રમ, દર અઠવાડિયે 10 થી 14 કલાકનો અભ્યાસ જરૂરી છે. તે આંકડા અને ડેટા વિજ્ઞાનમાં MIT માઇક્રોમાસ્ટર્સ પ્રોગ્રામના ભાગને અનુરૂપ છે.
આ કોર્સ અનિશ્ચિતતાની દુનિયાની શોધ કરે છે: અણધારી નાણાકીય બજારોમાં અકસ્માતોથી લઈને સંદેશાવ્યવહાર સુધી. સંભવિત મોડેલિંગ અને આંકડાકીય અનુમાનનું સંબંધિત ક્ષેત્ર. આ ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરવા અને વૈજ્ઞાનિક રીતે સાઉન્ડ આગાહીઓ કરવા માટેની બે ચાવીઓ છે.
વિદ્યાર્થીઓ સંભવિત મોડલની રચના અને મૂળભૂત તત્વોની શોધ કરશે. રેન્ડમ ચલો, તેમના વિતરણો, અર્થ અને ભિન્નતા સહિત. અભ્યાસક્રમમાં અનુમાન પદ્ધતિઓ પણ આવરી લેવામાં આવી છે. મોટી સંખ્યાના કાયદા અને તેમની અરજીઓ તેમજ રેન્ડમ પ્રક્રિયાઓ.
ડેટા સાયન્સમાં મૂળભૂત જ્ઞાન ઇચ્છતા લોકો માટે આ કોર્સ યોગ્ય છે. તે સંભવિત મોડેલો પર વ્યાપક પરિપ્રેક્ષ્ય પ્રદાન કરે છે. મૂળભૂત તત્વોથી રેન્ડમ પ્રક્રિયાઓ અને આંકડાકીય અનુમાન સુધી. આ બધું ખાસ કરીને વ્યાવસાયિકો અને વિદ્યાર્થીઓ માટે ઉપયોગી છે. ખાસ કરીને ડેટા સાયન્સ, એન્જિનિયરિંગ અને આંકડાશાસ્ત્રના ક્ષેત્રોમાં.
કોમ્પ્યુટેશનલ પ્રોબેબિલિટી એન્ડ ઇન્ફરન્સ (MIT)
મેસેચ્યુસેટ્સ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઑફ ટેક્નોલોજી (MIT) અંગ્રેજીમાં "કમ્પ્યુટેશનલ પ્રોબેબિલિટી એન્ડ ઇન્ફરન્સ" કોર્સ રજૂ કરે છે. પ્રોગ્રામ પર, સંભવિત વિશ્લેષણ અને અનુમાન માટે મધ્યવર્તી-સ્તરનો પરિચય. દર અઠવાડિયે 4-6 કલાકના અભ્યાસની આવશ્યકતા ધરાવતો આ બાર-અઠવાડિયાનો અભ્યાસક્રમ, સ્પામ ફિલ્ટરિંગ, મોબાઇલ બૉટ નેવિગેશન અથવા તો Jeopardy અને Go જેવી વ્યૂહરચના રમતોમાં પણ સંભવિતતા અને અનુમાનનો ઉપયોગ કેવી રીતે થાય છે તેનું રસપ્રદ સંશોધન છે.
આ કોર્સમાં, તમે સંભવિતતા અને અનુમાનના સિદ્ધાંતો અને અનિશ્ચિતતાનું કારણ આપતા અને આગાહીઓ કરતા કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સમાં તેનો અમલ કેવી રીતે કરવો તે શીખી શકશો. તમે સંભાવના વિતરણોને સંગ્રહિત કરવા માટે વિવિધ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ વિશે શીખી શકશો, જેમ કે સંભવિત ગ્રાફિકલ મોડલ્સ, અને આ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ સાથે તર્ક માટે કાર્યક્ષમ અલ્ગોરિધમ્સ વિકસિત કરો.
આ કોર્સના અંત સુધીમાં, તમે જાણશો કે વાસ્તવિક દુનિયાની સમસ્યાઓને સંભવિતતા સાથે કેવી રીતે બનાવવી અને પરિણામી મોડલનો અનુમાન માટે કેવી રીતે ઉપયોગ કરવો. તમારી પાસે સંભાવના અથવા અનુમાનમાં અગાઉનો અનુભવ હોવો જરૂરી નથી, પરંતુ તમારે મૂળભૂત પાયથોન પ્રોગ્રામિંગ અને કેલ્ક્યુલસ સાથે આરામદાયક હોવું જોઈએ.
ડેટા વિજ્ઞાનના ક્ષેત્રમાં આંકડાકીય પદ્ધતિઓ સમજવા અને લાગુ કરવા માંગતા લોકો માટે આ અભ્યાસક્રમ એક મૂલ્યવાન સંસાધન છે, જે સંભવિત મોડેલો અને આંકડાકીય અનુમાન પર વ્યાપક પરિપ્રેક્ષ્ય પ્રદાન કરે છે.
અનિશ્ચિતતાના હાર્દ પર: MIT સંભાવનાને અસ્પષ્ટ કરે છે
કોર્સમાં "સંભાવના ભાગ II: અનુમાન પ્રક્રિયાઓ" નો પરિચય, મેસેચ્યુસેટ્સ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ ટેકનોલોજી (MIT) સંભાવના અને અનુમાનની દુનિયામાં અદ્યતન નિમજ્જન પ્રદાન કરે છે. આ કોર્સ, સંપૂર્ણ રીતે અંગ્રેજીમાં, પ્રથમ ભાગનું તાર્કિક ચાલુ છે, જે ડેટા વિશ્લેષણ અને અનિશ્ચિતતાના વિજ્ઞાનમાં ઊંડાણપૂર્વક ડૂબકી મારશે.
સોળ અઠવાડિયાના સમયગાળામાં, દર અઠવાડિયે 6 કલાકની પ્રતિબદ્ધતા સાથે, આ કોર્સ મોટી સંખ્યામાં કાયદાઓ, બેયેસિયન અનુમાન પદ્ધતિઓ, શાસ્ત્રીય આંકડાઓ અને રેન્ડમ પ્રક્રિયાઓ જેમ કે પોઈસન પ્રક્રિયાઓ અને માર્કોવની સાંકળોની શોધ કરે છે. આ એક સખત અન્વેષણ છે, જેનો હેતુ એવા લોકો માટે છે જેમની પાસે પહેલેથી જ સંભાવનામાં મજબૂત પાયો છે.
આ કોર્સ ગાણિતિક કઠોરતાને જાળવી રાખીને તેના સાહજિક અભિગમ માટે અલગ છે. તે માત્ર પ્રમેય અને પુરાવાઓ રજૂ કરતું નથી, પરંતુ નક્કર એપ્લિકેશન દ્વારા ખ્યાલોની ઊંડી સમજ વિકસાવવાનો હેતુ ધરાવે છે. વિદ્યાર્થીઓ જટિલ ઘટનાઓને મોડેલ કરવાનું અને વાસ્તવિક-વિશ્વના ડેટાનું અર્થઘટન કરવાનું શીખશે.
ડેટા સાયન્સ પ્રોફેશનલ્સ, સંશોધકો અને વિદ્યાર્થીઓ માટે આદર્શ, આ કોર્સ સંભવિતતા અને અનુમાન વિશ્વ વિશેની આપણી સમજને કેવી રીતે આકાર આપે છે તેના પર એક અનન્ય પરિપ્રેક્ષ્ય આપે છે. ડેટા વિજ્ઞાન અને આંકડાકીય વિશ્લેષણની તેમની સમજને વધુ ઊંડી બનાવવા માંગતા લોકો માટે યોગ્ય છે.
એનાલિટીકલ કોમ્બીનેટરિક્સ: એ પ્રિન્સટન કોર્સ ફોર ડિસિફરીંગ કોમ્પ્લેક્સ સ્ટ્રક્ચર્સ (પ્રિન્સટન)
પ્રિન્સટન યુનિવર્સિટી દ્વારા ઓફર કરવામાં આવેલ એનાલિટીક કોમ્બીનેટોરિક્સ કોર્સ એ વિશ્લેષણાત્મક કોમ્બીનેટોરિક્સનું રસપ્રદ સંશોધન છે, એક એવી શિસ્ત છે જે જટિલ કોમ્બીનેટોરિયલ સ્ટ્રક્ચર્સની ચોક્કસ માત્રાત્મક આગાહીઓને સક્ષમ કરે છે. આ કોર્સ, સંપૂર્ણપણે અંગ્રેજીમાં, સંયોજનશાસ્ત્રના ક્ષેત્રમાં અદ્યતન પદ્ધતિઓ સમજવા અને લાગુ કરવા માંગતા લોકો માટે એક મૂલ્યવાન સંસાધન છે.
ત્રણ અઠવાડિયા સુધી ચાલે છે અને કુલ અંદાજે 16 કલાક અથવા દર અઠવાડિયે આશરે 5 કલાકની જરૂર પડે છે, આ કોર્સ સામાન્ય, ઘાતાંકીય અને મલ્ટિવેરિયેટ જનરેટિંગ ફંક્શન્સ વચ્ચેના કાર્યાત્મક સંબંધો મેળવવા માટેની સાંકેતિક પદ્ધતિનો પરિચય આપે છે. તે જનરેટીંગ ફંક્શન્સના સમીકરણોમાંથી ચોક્કસ એસિમ્પ્ટોટીક્સ મેળવવા માટે જટિલ વિશ્લેષણની પદ્ધતિઓની પણ શોધ કરે છે.
વિદ્યાર્થીઓ શોધશે કે કેવી રીતે વિશ્લેષણાત્મક સંયોજનશાસ્ત્રનો ઉપયોગ મોટા સંયુક્ત માળખામાં ચોક્કસ માત્રાની આગાહી કરવા માટે થઈ શકે છે. તેઓ કોમ્બિનેટરીયલ સ્ટ્રક્ચર્સમાં ચાલાકી કરવાનું શીખશે અને આ રચનાઓનું વિશ્લેષણ કરવા માટે જટિલ વિશ્લેષણ તકનીકોનો ઉપયોગ કરશે.
જટિલ સમસ્યાઓના નિરાકરણમાં સંયોજનશાસ્ત્ર અને તેના ઉપયોગની તેમની સમજને વધુ ઊંડી બનાવવા માંગતા લોકો માટે આ કોર્સ આદર્શ છે. તે એક અનન્ય પરિપ્રેક્ષ્ય પ્રદાન કરે છે કે કેવી રીતે વિશ્લેષણાત્મક સંયોજનો ગાણિતિક અને સંયુક્ત માળખાંની અમારી સમજણને આકાર આપે છે.