Էջի բովանդակությունը

Դասընթացներ ֆրանսերենի

 

Պատահական. Հավանականության ներածություն – Մաս 1 (ՓԱՐԻԶԻ ՊՈԼԻՏԵԽՆԻԿԱ)

École Polytechnique-ը, հայտնի հաստատությունը, առաջարկում է հետաքրքիր դասընթաց Coursera-ի վերաբերյալ՝ «Պատահական. ներածություն հավանականությանը – Մաս 1» վերնագրով:. Այս դասընթացը, որը տևում է մոտավորապես 27 ժամ, որը տարածվում է երեք շաբաթվա ընթացքում, բացառիկ հնարավորություն է բոլոր նրանց համար, ովքեր հետաքրքրված են հավանականության հիմունքներով: Նախագծված լինելով ճկուն և հարմարվելու յուրաքանչյուր սովորողի տեմպերին, այս դասընթացը առաջարկում է հավանականությունների տեսության խորը և մատչելի մոտեցում:

Ծրագիրը բաղկացած է 8 գրավիչ մոդուլներից, որոնցից յուրաքանչյուրն անդրադառնում է հավանականության տարածության հիմնական ասպեկտներին, հավանականության միատեսակ օրենքներին, պայմանավորվածությանը, անկախությանը և պատահական փոփոխականներին: Յուրաքանչյուր մոդուլ հարստացված է բացատրական տեսանյութերով, լրացուցիչ ընթերցումներով և վիկտորինաներով՝ ձեռք բերված գիտելիքները ստուգելու և համախմբելու համար: Ուսանողները նաև հնարավորություն ունեն դասընթացն ավարտելուց հետո ստանալ համօգտագործվող վկայական՝ զգալի արժեք ավելացնելով նրանց մասնագիտական ​​կամ ակադեմիական ճանապարհորդությանը:

Ուսուցիչները՝ Սիլվի Մելեարդը, Ժան-Ռենե Շազոտը և Կառլ Գրեհեմը, բոլորը կապված École Polytechnique-ի հետ, բերում են իրենց փորձն ու կիրքը մաթեմատիկայի նկատմամբ՝ դարձնելով այս դասընթացը ոչ միայն կրթական, այլև ոգեշնչող: Անկախ նրանից՝ դուք մաթեմատիկայի ուսանող եք, ձեր գիտելիքները խորացնելու մասնագետ կամ պարզապես գիտության սիրահար, այս դասընթացը եզակի հնարավորություն է տալիս խորանալու հավանականությունների հետաքրքրաշարժ աշխարհը՝ առաջնորդվելով École Polytechnique-ի լավագույն մտքերով:

 

Պատահական. Հավանականության ներածություն – Մաս 2 (ՓԱՐԻԶԻ ՊՈԼԻՏԵԽՆԻԿԱ)

Շարունակելով École Polytechnique-ի կրթական գերազանցությունը՝ Coursera-ի «Պատահական. ներածություն հավանականությանը – Մաս 2» դասընթացը առաջին մասի անմիջական և հարստացնող շարունակությունն է: Այս դասընթացը, որը կտևի 17 ժամ, որը տարածվում է երեք շաբաթվա ընթացքում, ուսանողներին ընկղմում է հավանականությունների տեսության ավելի առաջադեմ հասկացությունների մեջ՝ ապահովելով այս հետաքրքրաշարժ առարկայի ավելի խորը ըմբռնում և ավելի լայն կիրառություն:

6 լավ կառուցված մոդուլներով դասընթացն ընդգրկում է այնպիսի թեմաներ, ինչպիսիք են պատահական վեկտորները, օրենքի հաշվարկների ընդհանրացումը, մեծ թվերի օրենքի թեորեմը, Մոնտե Կառլոյի մեթոդը և կենտրոնական սահմանային թեորեմը: Յուրաքանչյուր մոդուլ ներառում է ուսումնական տեսանյութեր, ընթերցումներ և վիկտորինաներ՝ ուսուցման խորը փորձի համար: Այս ձևաչափը թույլ է տալիս ուսանողներին ակտիվորեն ներգրավվել նյութի հետ և գործնականում կիրառել սովորած հասկացությունները:

Ուսուցիչները՝ Սիլվի Մելեարդը, Ժան-Ռենե Շազոտը և Կարլ Գրեհեմը շարունակում են ուսանողներին ուղղորդել այս կրթական ճանապարհորդության ընթացքում՝ իրենց փորձով և մաթեմատիկայի հանդեպ կիրքով: Նրանց ուսուցման մոտեցումը հեշտացնում է բարդ հասկացությունների ըմբռնումը և խրախուսում հավանականության ավելի խորը ուսումնասիրությունը:

Այս դասընթացը իդեալական է նրանց համար, ովքեր արդեն ունեն հավանականության ամուր հիմք և ցանկանում են ընդլայնել իրենց հասկացողությունն ու կարողությունը կիրառել այս հասկացությունները ավելի բարդ խնդիրների համար: Ավարտելով այս դասընթացը՝ ուսանողները կարող են նաև ստանալ համօգտագործվող վկայական՝ ցույց տալով իրենց նվիրվածությունն ու իրավասությունը այս մասնագիտացված ոլորտում:

 

Բաշխման տեսության ներածություն (ՓԱՐԻԶԻ ՊՈԼԻՏԵԽՆԻԿԱ)

Coursera-ում École Polytechnique-ի կողմից առաջարկված «Բաշխումների տեսության ներածություն» դասընթացը ներկայացնում է առաջադեմ մաթեմատիկական ոլորտի եզակի և խորը հետազոտություն: Այս դասընթացը, որը տևում է մոտավորապես 15 ժամ, որը տարածվում է երեք շաբաթվա ընթացքում, նախատեսված է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են հասկանալ բաշխումները, որոնք հիմնարար հայեցակարգ են կիրառական մաթեմատիկայի և վերլուծության մեջ:

Ծրագիրը բաղկացած է 9 մոդուլից, որոնցից յուրաքանչյուրն առաջարկում է ուսումնական տեսանյութերի, ընթերցանության և վիկտորինաների միքս: Այս մոդուլներն ընդգրկում են բաշխման տեսության տարբեր ասպեկտներ, ներառյալ այնպիսի բարդ խնդիրներ, ինչպիսիք են՝ ընդհատվող ֆունկցիայի ածանցյալի սահմանումը և որպես դիֆերենցիալ հավասարումների լուծումների կիրառումը ընդհատվող ֆունկցիաների: Այս կառուցվածքային մոտեցումը ուսանողներին թույլ է տալիս աստիճանաբար ծանոթանալ այն հասկացություններին, որոնք սկզբում կարող են վախեցնել:

Պրոֆեսորներ Ֆրանսուա Գոլզեն և Իվան Մարթելը, երկուսն էլ École Polytechnique-ի վաստակաշատ անդամներ, զգալի գիտելիքներ են բերում այս դասընթացին: Նրանց ուսուցումը համատեղում է ակադեմիական խստությունը և դասավանդման նորարարական մոտեցումները՝ բովանդակությունը դարձնելով մատչելի և գրավիչ ուսանողների համար:

Այս դասընթացը հատկապես հարմար է մաթեմատիկայի, ճարտարագիտության կամ հարակից ոլորտների ուսանողների համար, ովքեր ցանկանում են խորացնել բարդ մաթեմատիկական կիրառությունների իրենց ըմբռնումը: Ավարտելով այս դասընթացը՝ մասնակիցները ոչ միայն ձեռք կբերեն արժեքավոր գիտելիքներ, այլև հնարավորություն կունենան ստանալ համօգտագործվող վկայական՝ զգալի արժեք ավելացնելով նրանց մասնագիտական ​​կամ ակադեմիական նկարագիրը:

 

Գալուայի տեսության ներածություն (ՓԱՐԻԶԻ ԳԵՐԱԳՈՒՅՆ ՆՈՐՄԱԼ ԴՊՐՈՑ)

Coursera-ի վրա École normale supérieure-ի կողմից առաջարկվող «Գալուայի տեսության ներածություն» դասընթացը ժամանակակից մաթեմատիկայի ամենախոր և ազդեցիկ ճյուղերից մեկի հետաքրքրաշարժ ուսումնասիրություն է:Մոտ 12 ժամ տևողությամբ այս դասընթացը ուսանողներին խորասուզում է Գալուայի տեսության բարդ և գրավիչ աշխարհում, մի առարկա, որը հեղափոխություն է արել բազմանդամ հավասարումների և հանրահաշվական կառուցվածքների միջև փոխհարաբերությունների ըմբռնման մեջ:

Դասընթացը կենտրոնացած է բազմանդամների արմատների և գործակիցներից դրանց արտահայտման ուսումնասիրության վրա, որը կենտրոնական հարց է հանրահաշվում: Այն ուսումնասիրում է Էվարիստ Գալուայի կողմից ներկայացված Galois խմբի հասկացությունը, որը յուրաքանչյուր բազմանդամի հետ կապում է իր արմատների փոխակերպումների խումբը: Այս մոտեցումը թույլ է տալիս հասկանալ, թե ինչու անհնար է արտահայտել որոշ բազմանդամ հավասարումների արմատները հանրահաշվական բանաձևերով, մասնավորապես չորսից մեծ աստիճանի բազմանդամների համար։

Գալուայի նամակագրությունը, որը դասընթացի հիմնական տարրն է, դաշտի տեսությունը կապում է խմբային տեսության հետ՝ ապահովելով արմատական ​​հավասարումների լուծելիության եզակի հեռանկար: Դասընթացը օգտագործում է գծային հանրահաշվի հիմնական հասկացությունները՝ մոտենալու մարմինների տեսությանը և ներկայացնելու հանրահաշվական թվի հասկացությունը՝ միաժամանակ ուսումնասիրելով Գալուա խմբերի ուսումնասիրության համար անհրաժեշտ փոխակերպումների խմբերը:

Այս դասընթացը հատկապես աչքի է ընկնում հանրահաշվի բարդ հասկացությունները մատչելի և պարզեցված ներկայացնելու ունակությամբ, ինչը թույլ է տալիս ուսանողներին արագ հասնել իմաստալից արդյունքների նվազագույն վերացական ձևականությամբ: Այն իդեալական է մաթեմատիկայի, ֆիզիկայի կամ ճարտարագիտության ուսանողների, ինչպես նաև մաթեմատիկայի էնտուզիաստների համար, ովքեր ցանկանում են խորացնել հանրահաշվական կառուցվածքների և դրանց կիրառման իրենց ըմբռնումը:

Ավարտելով այս դասընթացը՝ մասնակիցները ոչ միայն ձեռք կբերեն Գալուայի տեսության խորը պատկերացում, այլև հնարավորություն կունենան ստանալ համօգտագործվող վկայական՝ զգալի արժեք ավելացնելով իրենց մասնագիտական ​​կամ ակադեմիական պրոֆիլին:

 

Վերլուծություն I (մաս 1) Նախերգանք, հիմնական հասկացություններ, իրական թվեր (ԴՊՐՈՑ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

«Վերլուծություն I (մաս 1). Նախերգանք, հիմնական հասկացություններ, իրական թվեր» դասընթացը, որը առաջարկվել է École Polytechnique Fédérale de Lausanne-ի կողմից edX-ում, իրական վերլուծության հիմնարար հասկացությունների խորը ներածություն է: Այս 5-շաբաթյա դասընթացը, որը պահանջում է շաբաթական մոտավորապես 4-5 ժամ ուսումնասիրություն, նախատեսված է ձեր սեփական տեմպերով ավարտելու համար:

Դասընթացի բովանդակությունը սկսվում է նախերգանքով, որը վերանայում և խորացնում է էական մաթեմատիկական հասկացությունները, ինչպիսիք են եռանկյունաչափական ֆունկցիաները (sin, cos, tan), փոխադարձ ֆունկցիաները (exp, ln), ինչպես նաև հզորությունների, լոգարիթմների և արմատների հաշվարկման կանոնները: Այն նաև ներառում է հիմնական հավաքածուները և գործառույթները:

Դասընթացի առանցքը կենտրոնանում է թվային համակարգերի վրա: Սկսելով բնական թվերի ինտուիտիվ հասկացությունից՝ դասընթացը խստորեն սահմանում է ռացիոնալ թվերը և ուսումնասիրում դրանց հատկությունները: Առանձնահատուկ ուշադրություն է դարձվում իրական թվերին, որոնք ներկայացվել են ռացիոնալ թվերի բացերը լրացնելու համար։ Դասընթացը ներկայացնում է իրական թվերի աքսիոմատիկ սահմանումը և մանրամասն ուսումնասիրում դրանց հատկությունները, ներառյալ այնպիսի հասկացություններ, ինչպիսիք են infimum, supremum, բացարձակ արժեք և իրական թվերի այլ լրացուցիչ հատկություններ:

Այս դասընթացը իդեալական է նրանց համար, ովքեր ունեն մաթեմատիկայի հիմնական գիտելիքներ և ցանկանում են խորացնել իրական աշխարհի վերլուծության իրենց պատկերացումները: Այն հատկապես օգտակար է մաթեմատիկայի, ֆիզիկայի կամ ճարտարագիտության ուսանողների, ինչպես նաև բոլոր նրանց համար, ովքեր հետաքրքրված են մաթեմատիկայի հիմքերի խստորեն ըմբռնմամբ:

Ավարտելով այս դասընթացը՝ մասնակիցները ձեռք կբերեն իրական թվերի և վերլուծության մեջ դրանց կարևորության լավ պատկերացում, ինչպես նաև հնարավորություն կստանան ստանալ համօգտագործվող վկայական՝ զգալի արժեք ավելացնելով նրանց մասնագիտական ​​կամ ակադեմիական պրոֆիլին:

 

Վերլուծություն I (մաս 2) Ծանոթացում կոմպլեքս թվերին (ԴՊՐՈՑ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

«Վերլուծություն I (մաս 2. Ներածություն կոմպլեքս թվերին» դասընթացը, որը առաջարկվել է École Polytechnique Fédérale de Lausanne-ի կողմից edX-ում, գրավիչ ներածություն է կոմպլեքս թվերի աշխարհում:Այս 2-շաբաթյա դասընթացը, որը պահանջում է շաբաթական մոտավորապես 4-5 ժամ ուսումնասիրություն, նախատեսված է ձեր սեփական տեմպերով ավարտելու համար:

Դասընթացը սկսվում է z^2 = -1 հավասարման վրա, որը լուծում չունի իրական թվերի բազմության մեջ, R: Այս խնդիրը հանգեցնում է բարդ թվերի ներդրմանը, C, դաշտ, որը պարունակում է R և թույլ է տալիս լուծել այդպիսի հավասարումներ։ Դասընթացը ուսումնասիրում է բարդ թվերի ներկայացման տարբեր եղանակներ և քննարկում z^n = w ձևի հավասարումների լուծումները, որտեղ n-ը պատկանում է N*-ին, իսկ w-ը՝ C-ին:

Դասընթացի կարևոր կետը հանրահաշվի հիմնարար թեորեմի ուսումնասիրությունն է, որը մաթեմատիկայի հիմնական արդյունքն է: Դասընթացը ներառում է նաև այնպիսի թեմաներ, ինչպիսիք են կոմպլեքս թվերի դեկարտյան ներկայացումը, դրանց տարրական հատկությունները, բազմապատկման հակադարձ տարրը, Էյլերի և դե Մոյրեի բանաձևը և բարդ թվի բևեռային ձևը:

Այս դասընթացը իդեալական է նրանց համար, ովքեր արդեն որոշակի գիտելիքներ ունեն իրական թվերի մասին և ցանկանում են ընդլայնել իրենց հասկացողությունը բարդ թվերի վրա: Այն հատկապես օգտակար է մաթեմատիկայի, ֆիզիկայի կամ ճարտարագիտության ուսանողների, ինչպես նաև բոլոր նրանց համար, ովքեր հետաքրքրված են հանրահաշվի և դրա կիրառությունների ավելի խորը ըմբռնմամբ:

Ավարտելով այս դասընթացը՝ մասնակիցները ձեռք կբերեն բարդ թվերի և մաթեմատիկայի մեջ դրանց կարևոր դերի լավ պատկերացում, ինչպես նաև հնարավորություն կստանան ստանալ համօգտագործվող վկայական՝ զգալի արժեք ավելացնելով նրանց մասնագիտական ​​կամ ակադեմիական պրոֆիլին:

 

Վերլուծություն I (մաս 3) I և II իրական թվերի հաջորդականությունները (ԴՊՐՈՑ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

«Վերլուծություն I (մաս 3. I և II իրական թվերի հաջորդականություններ» դասընթացը, որն առաջարկվել է École Polytechnique Fédérale de Lausanne-ի կողմից edX-ում, կենտրոնանում է իրական թվերի հաջորդականությունների վրա: Այս 4-շաբաթյա դասընթացը, որը պահանջում է շաբաթական մոտավորապես 4-5 ժամ ուսումնասիրություն, նախատեսված է ձեր սեփական տեմպերով ավարտելու համար:

Այս դասընթացի կենտրոնական գաղափարը իրական թվերի հաջորդականության սահմանն է: Այն սկսվում է իրական թվերի հաջորդականությունը սահմանելով որպես N-ից R-ի ֆունկցիա: Օրինակ, ուսումնասիրվում է a_n = 1/2^n հաջորդականությունը՝ ցույց տալով, թե ինչպես է այն մոտենում զրոյին: Դասընթացը խստորեն անդրադառնում է հաջորդականության սահմանի սահմանմանը և մշակում է սահմանի գոյությունը հաստատելու մեթոդներ:

Բացի այդ, դասընթացը կապ է հաստատում սահմանային հասկացությունների և infimum-ի և մի շարքի գերակայության միջև: Իրական թվերի հաջորդականությունների կարևոր կիրառումը ցույց է տալիս այն փաստը, որ յուրաքանչյուր իրական թիվ կարելի է համարել որպես ռացիոնալ թվերի հաջորդականության սահման։ Դասընթացը նաև ուսումնասիրում է Քոշիի հաջորդականությունները և հաջորդականությունները, որոնք սահմանված են գծային ինդուկցիայի միջոցով, ինչպես նաև Բոլցանո-Վայերշտրասի թեորեմը:

Մասնակիցները կսովորեն նաև թվային շարքերի մասին՝ ծանոթանալով տարբեր օրինակների և կոնվերգենցիայի չափանիշներին, ինչպիսիք են դ'Ալեմբերի չափանիշը, Կոշիի չափանիշը և Լայբնիցի չափանիշը: Դասընթացն ավարտվում է պարամետրով թվային շարքերի ուսումնասիրությամբ։

Այս դասընթացը իդեալական է նրանց համար, ովքեր ունեն հիմնական գիտելիքներ մաթեմատիկայից և ցանկանում են խորացնել իրական թվերի հաջորդականությունների իրենց պատկերացումները: Այն հատկապես օգտակար է մաթեմատիկայի, ֆիզիկայի կամ ճարտարագիտության ուսանողների համար: Ավարտելով այս դասընթացը՝ մասնակիցները կհարստացնեն մաթեմատիկայի իրենց պատկերացումները և կարող են ստանալ համօգտագործվող վկայական՝ իրենց մասնագիտական ​​կամ ակադեմիական զարգացման առավելություն:

 

Իրական և շարունակական ֆունկցիաների բացահայտում. վերլուծություն I (մաս 4)  (ԴՊՐՈՑ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

«Վերլուծություն I (մաս 4). Ֆունկցիայի սահմանը, շարունակական ֆունկցիաները» École Polytechnique Fédérale de Lausanne-ն առաջարկում է հետաքրքրաշարժ ճանապարհորդություն իրական փոփոխականի իրական գործառույթների ուսումնասիրության մեջ:Այս դասընթացը, որը տևում է 4 շաբաթ, շաբաթական 4-ից 5 ժամ ուսուցմամբ, հասանելի է edX-ում և թույլ է տալիս առաջընթաց կատարել ձեր սեփական տեմպերով:

Դասընթացի այս հատվածը սկսվում է իրական ֆունկցիաների ներդրմամբ՝ ընդգծելով դրանց հատկությունները, ինչպիսիք են միապաղաղությունը, հավասարությունը և պարբերականությունը: Այն նաև ուսումնասիրում է գործառույթների միջև կատարվող գործողությունները և ներկայացնում հատուկ գործառույթներ, ինչպիսիք են հիպերբոլիկ ֆունկցիաները: Առանձնահատուկ ուշադրություն է դարձվում աստիճանաբար սահմանված ֆունկցիաներին, ներառյալ Signum և Heaviside ֆունկցիաները, ինչպես նաև աֆինային փոխակերպումները:

Դասընթացի առանցքը կենտրոնանում է մի կետում ֆունկցիայի կտրուկ սահմանի վրա՝ ներկայացնելով գործառույթների սահմանների կոնկրետ օրինակներ: Այն նաև ներառում է ձախ և աջ սահմանների հասկացությունները: Այնուհետև դասընթացը դիտարկում է ֆունկցիաների անսահման սահմանները և տրամադրում է սահմանները հաշվարկելու կարևոր գործիքներ, ինչպիսին է ոստիկանության թեորեմը:

Դասընթացի հիմնական ասպեկտը շարունակականության հայեցակարգի ներմուծումն է, որը սահմանվում է երկու տարբեր ձևերով, և դրա օգտագործումը որոշակի գործառույթներ ընդլայնելու համար: Դասընթացն ավարտվում է բաց ընդմիջումներով շարունակականության ուսումնասիրությամբ:

Այս դասընթացը հարստացնող հնարավորություն է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են խորացնել իրական և շարունակական գործառույթների իրենց ըմբռնումը: Այն իդեալական է մաթեմատիկայի, ֆիզիկայի կամ ճարտարագիտության ուսանողների համար: Ավարտելով այս դասընթացը՝ մասնակիցները ոչ միայն կընդլայնեն իրենց մաթեմատիկական հորիզոնները, այլև հնարավորություն կունենան ստանալ հատուցող վկայական՝ բացելով նոր ակադեմիական կամ մասնագիտական ​​հեռանկարների դուռ:

 

Ուսումնասիրելով տարբերվող ֆունկցիաները. վերլուծություն I (մաս 5) (ԴՊՐՈՑ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

École Polytechnique Fédérale de Lausanne-ն իր կրթական առաջարկում edX-ում ներկայացնում է «Վերլուծություն I (մաս 5. Շարունակական ֆունկցիաներ և տարբերվող ֆունկցիաներ, ածանցյալ ֆունկցիա»: Այս չորսշաբաթյա դասընթացը, որը պահանջում է շաբաթական մոտավորապես 4-5 ժամ ուսումնասիրություն, տարբերվողականության և գործառույթների շարունակականության հասկացությունների խորը ուսումնասիրություն է:

Դասընթացը սկսվում է շարունակական ֆունկցիաների խորը ուսումնասիրությամբ՝ կենտրոնանալով դրանց հատկությունների վրա փակ ընդմիջումներով: Այս բաժինն օգնում է ուսանողներին հասկանալ շարունակական ֆունկցիաների առավելագույնն ու նվազագույնը: Այնուհետև դասընթացը ներկայացնում է կիսման մեթոդը և ներկայացնում կարևոր թեորեմներ, ինչպիսիք են միջանկյալ արժեքի թեորեմը և ֆիքսված կետի թեորեմը:

Դասընթացի կենտրոնական մասը նվիրված է ֆունկցիաների տարբերակելիությանը և տարբերակելիությանը: Ուսանողները սովորում են մեկնաբանել այս հասկացությունները և հասկանալ դրանց համարժեքությունը: Այնուհետև դասընթացը նայում է ածանցյալ ֆունկցիայի կառուցմանը և մանրամասն ուսումնասիրում դրա հատկությունները, ներառյալ ածանցյալ ֆունկցիաների հանրահաշվական գործողությունները:

Դասընթացի կարևոր ասպեկտը դիֆերենցիալ ֆունկցիաների հատկությունների ուսումնասիրությունն է, ինչպիսիք են ֆունկցիայի կազմի ածանցյալը, Ռոլի թեորեմը և վերջավոր աճի թեորեմը։ Դասընթացը նաև ուսումնասիրում է ածանցյալ ֆունկցիայի շարունակականությունը և դրա հետևանքները տարբերվող ֆունկցիայի միապաղաղության վրա:

Այս դասընթացը հիանալի հնարավորություն է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են խորացնել տարբերվող և շարունակական գործառույթների վերաբերյալ իրենց պատկերացումները: Այն իդեալական է մաթեմատիկայի, ֆիզիկայի կամ ճարտարագիտության ուսանողների համար: Ավարտելով այս դասընթացը՝ մասնակիցները ոչ միայն կընդլայնեն իրենց պատկերացումները մաթեմատիկական հիմնարար հասկացությունների մասին, այլև հնարավորություն կունենան վաստակելու պարգևավետ վկայական՝ բացելով նոր ակադեմիական կամ մասնագիտական ​​հնարավորությունների դուռ:

 

Մաթեմատիկական վերլուծության խորացում. վերլուծություն I (մաս 6) (ԴՊՐՈՑ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

«Վերլուծություն I (մաս 6). Ֆունկցիաների ուսումնասիրություն, սահմանափակ զարգացումներ» դասընթացը, որը առաջարկվել է École Polytechnique Fédérale de Lausanne-ի կողմից edX-ում, գործառույթների և դրանց սահմանափակ զարգացումների խորը ուսումնասիրություն է: Այս չորսշաբաթյա դասընթացը՝ շաբաթական 4-ից 5 ժամ ծանրաբեռնվածությամբ, սովորողներին հնարավորություն է տալիս առաջադիմել սեփական տեմպերով:

Դասընթացի այս գլուխը կենտրոնանում է ֆունկցիաների խորը ուսումնասիրության վրա՝ օգտագործելով թեորեմները՝ ուսումնասիրելու դրանց տատանումները: Վերջավոր աճի թեորեմին անդրադառնալուց հետո դասընթացը նայում է դրա ընդհանրացմանը: Ֆունկցիաների ուսումնասիրության կարևոր ասպեկտը նրանց վարքագիծը անսահմանության մեջ հասկանալն է: Դա անելու համար դասընթացը ներկայացնում է Bernoulli-l'Hospital կանոնը, որը կարևոր գործիք է որոշ գործակիցների բարդ սահմանները որոշելու համար:

Դասընթացը նաև ուսումնասիրում է ֆունկցիաների գրաֆիկական ներկայացումը` ուսումնասիրելով այնպիսի հարցեր, ինչպիսիք են տեղական կամ գլոբալ առավելագույնի կամ նվազագույնի առկայությունը, ինչպես նաև ֆունկցիաների ուռուցիկությունը կամ գոգավորությունը: Ուսանողները կսովորեն բացահայտել ֆունկցիայի տարբեր ասիմպտոտները:

Դասընթացի մեկ այլ ուժեղ կետը ֆունկցիայի սահմանափակ ընդլայնումների ներդրումն է, որոնք ապահովում են բազմանդամ մոտավորություն տվյալ կետի մոտակայքում։ Այս զարգացումները էական են սահմանների հաշվարկը և ֆունկցիաների հատկությունների ուսումնասիրությունը պարզեցնելու համար: Դասընթացը ներառում է նաև ամբողջ թվային շարքերը և դրանց կոնվերգենցիայի շառավիղը, ինչպես նաև Թեյլորի շարքը, որը հզոր գործիք է անորոշ դիֆերենցիալ ֆունկցիաները ներկայացնելու համար:

Այս դասընթացը արժեքավոր ռեսուրս է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են խորացնել իրենց ըմբռնումը ֆունկցիաների և մաթեմատիկայի մեջ դրանց կիրառության վերաբերյալ: Այն առաջարկում է հարստացնող և մանրամասն հեռանկար մաթեմատիկական վերլուծության հիմնական հասկացությունների վերաբերյալ:

 

Ինտեգրման վարպետություն. վերլուծություն I (մաս 7) (ԴՊՐՈՑ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

«Վերլուծություն I (մաս 7). Անորոշ և որոշակի ինտեգրալներ, ինտեգրում (ընտրված գլուխներ)» դասընթացը, որն առաջարկվել է École Polytechnique Fédérale de Lausanne-ի կողմից edX-ում, գործառույթների ինտեգրման մանրամասն ուսումնասիրություն է: Այս մոդուլը, որը տևում է չորս շաբաթ, շաբաթական 4-ից 5 ժամ ներգրավվածությամբ, թույլ է տալիս սովորողներին բացահայտել ինտեգրման նրբությունները սեփական տեմպերով:

Դասընթացը սկսվում է անորոշ ինտեգրալի և որոշյալ ինտեգրալի սահմանմամբ՝ ներդնելով որոշակի ինտեգրալ Ռիմանի գումարների և վերին և ստորին գումարների միջոցով: Այնուհետև այն քննարկում է որոշակի ինտեգրալների երեք հիմնական հատկությունները.

Դասընթացի կենտրոնական կետը հատվածի վրա շարունակական ֆունկցիաների միջին թեորեմն է, որը մանրամասն ցուցադրվում է: Դասընթացը հասնում է իր գագաթնակետին ինտեգրալ հաշվարկի հիմնարար թեորեմով` ներմուծելով ֆունկցիայի հակաածանցյալ հասկացությունը: Ուսանողները սովորում են ինտեգրման տարբեր մեթոդներ, ինչպիսիք են մասերի ինտեգրումը, փոփոխականների փոփոխությունը և ինտեգրումը ինդուկցիայի միջոցով:

Դասընթացը ավարտվում է որոշակի ֆունկցիաների ինտեգրման ուսումնասիրությամբ, ներառյալ ֆունկցիայի սահմանափակ ընդլայնման ինտեգրումը, ամբողջ շարքերի ինտեգրումը և հատվածաբար շարունակական ֆունկցիաների ինտեգրումը: Այս տեխնիկան թույլ է տալիս հատուկ ձևերով ֆունկցիաների ինտեգրալները ավելի արդյունավետ հաշվարկել։ Վերջապես, դասընթացը ուսումնասիրում է ընդհանրացված ինտեգրալները, որոնք սահմանվում են ինտեգրալների սահմանն անցնելով և ներկայացնում կոնկրետ օրինակներ:

Այս դասընթացը արժեքավոր ռեսուրս է նրանց համար, ովքեր ձգտում են տիրապետել ինտեգրմանը, որը հիմնարար գործիք է մաթեմատիկայի մեջ: Այն ապահովում է ինտեգրման համապարփակ և գործնական հեռանկար՝ հարստացնելով սովորողների մաթեմատիկական հմտությունները:

 

Դասընթացներ անգլերեն լեզվով

 

Ներածություն գծային մոդելներին և մատրիցային հանրահաշիվին  (Հարվարդ)

Հարվարդի համալսարանը edX-ի իր HarvardX հարթակի միջոցով առաջարկում է «Գծային մոդելների և մատրիցային հանրահաշիվների ներածություն» դասընթացը:. Թեև դասընթացը դասավանդվում է անգլերենով, այն եզակի հնարավորություն է տալիս սովորելու մատրիցային հանրահաշվի և գծային մոդելների հիմունքները, գիտական ​​շատ ոլորտներում կարևոր հմտություններ:

Այս չորսշաբաթյա դասընթացը, որը պահանջում է շաբաթական 2-ից 4 ժամ ուսումնասիրություն, նախատեսված է ձեր սեփական տեմպերով ավարտելու համար: Այն կենտրոնանում է R ծրագրավորման լեզվի օգտագործման վրա՝ տվյալների վերլուծության մեջ գծային մոդելներ կիրառելու համար, մասնավորապես կենսաբանական գիտություններում: Ուսանողները կսովորեն մանիպուլյացիայի ենթարկել մատրիցային հանրահաշիվը և հասկանալ դրա կիրառությունը փորձարարական ձևավորման և բարձրաչափ տվյալների վերլուծության մեջ:

Ծրագիրը ներառում է մատրիցային հանրահաշվի նշում, մատրիցային գործողություններ, տվյալների վերլուծության մեջ մատրիցային հանրահաշվի կիրառում, գծային մոդելներ և QR տարրալուծման ներածություն: Այս դասընթացը յոթ դասընթացների շարքի մի մասն է, որոնք կարող են ընդունվել անհատապես կամ որպես կենսաբանական գիտությունների և գենոմային տվյալների վերլուծության տվյալների վերլուծության երկու մասնագիտական ​​վկայականների մաս:

Այս դասընթացը իդեալական է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են հմտություններ ձեռք բերել վիճակագրական մոդելավորման և տվյալների վերլուծության մեջ, հատկապես կյանքի գիտությունների համատեքստում: Այն ամուր հիմք է տալիս նրանց համար, ովքեր ցանկանում են հետագայում ուսումնասիրել մատրիցային հանրահաշիվը և դրա կիրառումը տարբեր գիտական ​​և հետազոտական ​​ոլորտներում:

 

Վարպետ հավանականություն (Հարվարդ)

L«Վիճակագրություն 110. հավանականություն» երգացանկը YouTube-ում, որը անգլերենով դասավանդում է Հարվարդի համալսարանի Ջո Բլիցշտեյնը, անգնահատելի ռեսուրս է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են խորացնել հավանականության մասին իրենց գիտելիքները։. Երգացանկը ներառում է դասերի տեսանյութեր, վերանայման նյութեր և ավելի քան 250 գործնական վարժություններ՝ մանրամասն լուծումներով:

Անգլերենի այս դասընթացը հավանականության համապարփակ ներածություն է, որը ներկայացված է որպես վիճակագրության, գիտության, ռիսկի և պատահականության ընկալման հիմնական լեզու և գործիքների հավաքածու: Դասավանդվող հասկացությունները կիրառելի են տարբեր ոլորտներում, ինչպիսիք են վիճակագրությունը, գիտությունը, ճարտարագիտությունը, տնտեսագիտությունը, ֆինանսները և առօրյա կյանքը:

Շրջանառվող թեմաները ներառում են հավանականության հիմունքները, պատահական փոփոխականները և դրանց բաշխումները, միակողմանի և բազմաչափ բաշխումները, սահմանային թեորեմները և Մարկովյան շղթաները: Դասընթացը պահանջում է մեկ փոփոխական հաշվարկի նախնական իմացություն և մատրիցների իմացություն:

Նրանց համար, ովքեր լավ են տիրապետում անգլերենին և ցանկանում են խորությամբ ուսումնասիրել հավանականության աշխարհը, Հարվարդի դասընթացների այս շարքը հարուստ ուսուցման հնարավորություն է տալիս: Դուք կարող եք մուտք գործել երգացանկ և դրա մանրամասն բովանդակությունը անմիջապես YouTube-ում:

 

Հավանականությունը բացատրված է: Դասընթաց ֆրանսերեն ենթագրերով (Հարվարդ)

«Fat Chance. Probability from the Ground Up» դասընթացը, որն առաջարկում է HarvardX-ը edX-ում, հետաքրքրաշարժ ներածություն է հավանականությունների և վիճակագրության վերաբերյալ: Թեև դասընթացը դասավանդվում է անգլերենով, այն հասանելի է ֆրանսախոս լսարանի համար՝ շնորհիվ առկա ֆրանսերեն ենթագրերի:

Այս յոթշաբաթյա դասընթացը, որը պահանջում է շաբաթական 3-ից 5 ժամ ուսումնասիրություն, նախատեսված է նրանց համար, ովքեր նոր են ուսումնասիրում հավանականությունը կամ փնտրում են հիմնական հասկացությունների մատչելի վերանայում մինչև վիճակագրության դասընթաց ընդունվելը: Համալսարանի մակարդակ: «Fat Chance»-ը շեշտը դնում է մաթեմատիկական մտածողության զարգացման վրա, քան տերմիններն ու բանաձևերը անգիր անելը:

Սկզբնական մոդուլները ներկայացնում են հաշվելու հիմնական հմտություններ, որոնք այնուհետև կիրառվում են հավանականության պարզ խնդիրների համար: Հետագա մոդուլները ուսումնասիրում են, թե ինչպես կարելի է այս գաղափարներն ու տեխնիկան հարմարեցնել հավանականության խնդիրների ավելի լայն շրջանակին լուծելու համար: Դասընթացն ավարտվում է վիճակագրության ներածությամբ՝ սպասվող արժեքի, շեղումների և նորմալ բաշխման հասկացությունների միջոցով:

Այս դասընթացը իդեալական է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են բարձրացնել իրենց քանակական տրամաբանական հմտությունները և հասկանալ հավանականության և վիճակագրության հիմունքները: Այն ապահովում է մաթեմատիկայի կուտակային բնույթի հարստացնող հեռանկար և այն, թե ինչպես է այն կիրառվում ռիսկի և պատահականության ըմբռնման համար:

 

Վիճակագրական եզրակացություն և մոդելավորում բարձր թողունակության փորձերի համար (Հարվարդ)

Անգլերեն լեզվով «Վիճակագրական եզրակացություն և մոդելավորում բարձր թողունակության փորձերի համար» դասընթացը կենտրոնանում է այն մեթոդների վրա, որոնք օգտագործվում են բարձր թողունակության տվյալների վրա վիճակագրական եզրակացություն կատարելու համար: Այս չորսշաբաթյա դասընթացը, որը պահանջում է շաբաթական 2-4 ժամ ուսումնասիրություն, արժեքավոր ռեսուրս է նրանց համար, ովքեր ձգտում են հասկանալ և կիրառել առաջադեմ վիճակագրական մեթոդներ տվյալների ինտենսիվ հետազոտական ​​միջավայրերում:

Ծրագիրն ընդգրկում է մի շարք թեմաներ, ներառյալ բազմակի համեմատության խնդիրը, սխալների տոկոսադրույքները, սխալների արագության վերահսկման ընթացակարգերը, կեղծ հայտնաբերման տեմպերը, q-արժեքները և հետախուզական տվյալների վերլուծությունը: Այն նաև ներկայացնում է վիճակագրական մոդելավորում և դրա կիրառումը բարձր թողունակության տվյալների մեջ՝ քննարկելով պարամետրային բաշխումները, ինչպիսիք են երկանդամը, էքսպոնենցիալը և գամման, և նկարագրելով առավելագույն հավանականության գնահատումը:

Ուսանողները կսովորեն, թե ինչպես են այս հասկացությունները կիրառվում այնպիսի համատեքստերում, ինչպիսիք են հաջորդ սերնդի հաջորդականությունը և միկրոզանգվածի տվյալները: Դասընթացը ներառում է նաև հիերարխիկ մոդելներ և Բայեսյան էմպիրիկա՝ դրանց կիրառման գործնական օրինակներով:

Այս դասընթացը իդեալական է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են խորացնել իրենց պատկերացումները վիճակագրական եզրակացության և մոդելավորման ժամանակակից գիտական ​​հետազոտություններում: Այն ապահովում է բարդ տվյալների վիճակագրական վերլուծության խորը հեռանկար և հիանալի ռեսուրս է կենսաբանական գիտությունների, կենսաինֆորմատիկայի և վիճակագրության ոլորտներում հետազոտողների, ուսանողների և մասնագետների համար:

 

Հավանականության ներածություն (Հարվարդ)

«Հավանականության ներածություն» դասընթացը, որն առաջարկվում է HarvardX-ի կողմից edX-ում, հավանականության խորը ուսումնասիրություն է, տվյալների, պատահականության և անորոշությունը հասկանալու կարևոր լեզու և գործիքակազմ: Թեև դասընթացը դասավանդվում է անգլերենով, այն հասանելի է ֆրանսախոս լսարանի համար՝ շնորհիվ առկա ֆրանսերեն ենթագրերի:

Այս տասը շաբաթ տևողությամբ դասընթացը, որը պահանջում է շաբաթական 5-10 ժամ ուսումնասիրություն, նպատակ ունի տրամաբանությունը բերել պատահականությամբ և անորոշությամբ լի աշխարհ: Այն կտրամադրի այն գործիքները, որոնք անհրաժեշտ են տվյալների, գիտության, փիլիսոփայության, ճարտարագիտության, տնտեսագիտության և ֆինանսների հասկանալու համար: Դուք ոչ միայն կսովորեք, թե ինչպես լուծել բարդ տեխնիկական խնդիրներ, այլ նաև ինչպես կիրառել այդ լուծումները առօրյա կյանքում:

Օրինակներով՝ սկսած բժշկական թեստավորումից մինչև սպորտային կանխատեսումներ, դուք ամուր հիմք կստեղծեք վիճակագրական եզրակացությունների, ստոխաստիկ գործընթացների, պատահական ալգորիթմների և այլ թեմաների ուսումնասիրության համար, որտեղ հավանականությունն անհրաժեշտ է:

Այս դասընթացը իդեալական է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են մեծացնել անորոշության և պատահականության մասին իրենց պատկերացումները, լավ կանխատեսումներ անել և հասկանալ պատահական փոփոխականները: Այն ապահովում է հարստացնող հեռանկար վիճակագրության և տվյալների գիտության մեջ օգտագործվող հավանականությունների ընդհանուր բաշխումների վերաբերյալ:

 

Կիրառական հաշվարկ (Հարվարդ)

«Calculus Applied!» դասընթացը, որն առաջարկում է Հարվարդը edX-ում, սոցիալական, կյանքի և ֆիզիկական գիտությունների մեջ մեկ փոփոխական հաշվարկի կիրառման խորը ուսումնասիրություն է: Այս դասընթացը, ամբողջությամբ անգլերենով, հիանալի հնարավորություն է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են հասկանալ, թե ինչպես է հաշվարկը կիրառվում իրական պրոֆեսիոնալ համատեքստում:

Այս դասընթացը, որը տևում է տասը շաբաթ և պահանջում է շաբաթական 3-ից 6 ժամ ուսուցում, դուրս է գալիս ավանդական դասագրքերից: Նա համագործակցում է տարբեր ոլորտների մասնագետների հետ՝ ցույց տալու, թե ինչպես է հաշվարկն օգտագործվում իրական աշխարհի խնդիրները վերլուծելու և լուծելու համար: Ուսանողները կուսումնասիրեն տարբեր ծրագրեր՝ սկսած տնտեսական վերլուծությունից մինչև կենսաբանական մոդելավորում:

Ծրագիրը ներառում է ածանցյալների, ինտեգրալների, դիֆերենցիալ հավասարումների օգտագործումը և ընդգծում է մաթեմատիկական մոդելների և պարամետրերի կարևորությունը: Այն նախատեսված է նրանց համար, ովքեր տարրական պատկերացում ունեն մեկ փոփոխական հաշվարկի մասին և հետաքրքրված են դրա գործնական կիրառություններով տարբեր ոլորտներում:

Այս դասընթացը կատարյալ է ուսանողների, ուսուցիչների և մասնագետների համար, ովքեր ցանկանում են խորացնել հաշվարկի իրենց ըմբռնումը և բացահայտել դրա իրական կիրառությունները:

 

Մաթեմատիկական դատողության ներածություն (Սթենֆորդ)

«Մաթեմատիկական մտածողության ներածություն» դասընթացը, որն առաջարկվում է Սթենֆորդի համալսարանի կողմից Coursera-ում, սուզում է դեպի մաթեմատիկական դատողությունների աշխարհ: Թեև դասընթացը դասավանդվում է անգլերենով, այն հասանելի է ֆրանսախոս լսարանի համար՝ շնորհիվ առկա ֆրանսերեն ենթագրերի:

Այս յոթ շաբաթ տևողությամբ դասընթացը, որը պահանջում է ընդհանուր առմամբ մոտավորապես 38 ժամ կամ մոտավորապես 12 ժամ շաբաթական, նախատեսված է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են զարգացնել մաթեմատիկական մտածողությունը, որը տարբերվում է պարզապես մաթեմատիկայով զբաղվելուց, ինչպես այն հաճախ ներկայացվում է դպրոցական համակարգում: Դասընթացը կենտրոնացած է «արտաքին» մտածելակերպի զարգացման վրա, որը արժեքավոր հմտություն է այսօրվա աշխարհում:

Ուսանողները կբացահայտեն, թե ինչպես են պրոֆեսիոնալ մաթեմատիկոսները մտածում իրական աշխարհի խնդիրները լուծելու համար, անկախ նրանից՝ դրանք բխում են առօրյա աշխարհից, գիտությունից, թե հենց մաթեմատիկայից: Դասընթացը օգնում է զարգացնել այս կարևոր մտածողությունը՝ դուրս գալով ուսուցման ընթացակարգերից՝ լուծելու կարծրատիպային խնդիրներ:

Այս դասընթացը իդեալական է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են ամրապնդել իրենց քանակական դատողությունը և հասկանալ մաթեմատիկական հիմնավորման հիմքերը: Այն ապահովում է մաթեմատիկայի կուտակային բնույթի և բարդ խնդիրների ըմբռնման համար դրա կիրառման հարստացնող հեռանկար:

 

Վիճակագրական ուսուցում R-ով (Սթենֆորդ)

Սթենֆորդի կողմից առաջարկվող «Վիճակագրական ուսուցում R-ով» դասընթացը միջանկյալ մակարդակի ներածություն է վերահսկվող ուսուցման համար՝ կենտրոնանալով ռեգրեսիայի և դասակարգման մեթոդների վրա: Այս դասընթացը, ամբողջությամբ անգլերենով, արժեքավոր ռեսուրս է նրանց համար, ովքեր ձգտում են հասկանալ և կիրառել վիճակագրական մեթոդներ տվյալների գիտության ոլորտում:

Տասնմեկ շաբաթ տևող և շաբաթական 3-5 ժամ ուսումնասիրություն պահանջող դասընթացն ընդգրկում է վիճակագրական մոդելավորման ինչպես ավանդական, այնպես էլ հետաքրքիր նոր մեթոդներ, և ինչպես դրանք օգտագործել R ծրագրավորման լեզվում: Դասընթացը թարմացվել է 2021 թվականին երկրորդ հրատարակության համար: դասընթացի ձեռնարկը։

Թեմաները ներառում են գծային և բազմանդամ ռեգրեսիա, լոգիստիկ ռեգրեսիա և գծային դիսկրիմինանտ վերլուծություն, խաչաձև վավերացում և բեռնաթափում, մոդելների ընտրության և կանոնակարգման մեթոդներ (ծայր և լասո), ոչ գծային մոդելներ, գծեր և ընդհանրացված հավելումների մոդելներ, ծառերի վրա հիմնված մեթոդներ, պատահական անտառներ և խթանում, աջակցել վեկտորային մեքենաներին, նեյրոնային ցանցերին և խորը ուսուցմանը, գոյատևման մոդելներին և բազմակի փորձարկումներին:

Այս դասընթացը իդեալական է վիճակագրության, գծային հանրահաշվի և համակարգչային գիտության հիմնական գիտելիքներ ունեցողների համար, ովքեր ցանկանում են խորացնել վիճակագրական ուսուցման իրենց պատկերացումները և տվյալների գիտության մեջ դրա կիրառումը:

 

Ինչպես սովորել մաթեմատիկա. դասընթաց բոլորի համար (Սթենֆորդ)

Սթենֆորդի կողմից առաջարկվող «Ինչպես սովորել մաթեմատիկա. ուսանողների համար» դասընթացը: Անվճար առցանց դասընթաց է մաթեմատիկայի բոլոր մակարդակների սովորողների համար: Ամբողջովին անգլերենով այն համատեղում է ուղեղի մասին կարևոր տեղեկատվությունը մաթեմատիկային մոտենալու լավագույն ուղիների մասին նոր ապացույցների հետ:

Այն տևում է վեց շաբաթ և պահանջում է շաբաթական 1-ից 3 ժամ ուսումնասիրություն: Դասընթացը նախատեսված է փոխակերպելու սովորողների հարաբերությունները մաթեմատիկայի հետ: Շատ մարդիկ ունեցել են բացասական փորձ մաթեմատիկայի հետ, ինչը հանգեցնում է զզվանքի կամ ձախողման: Այս դասընթացի նպատակն է սովորողներին տալ մաթեմատիկայից հաճույք ստանալու համար անհրաժեշտ տեղեկատվություն:

Ծածկված են այնպիսի թեմաներ, ինչպիսիք են ուղեղը և մաթեմատիկա սովորելը: Մաթեմատիկայի, մտածելակերպի, սխալների և արագության մասին առասպելները նույնպես լուսաբանվում են: Ծրագրի մաս են կազմում նաև թվային ճկունությունը, մաթեմատիկական հիմնավորումը, կապերը, թվային մոդելները: Չեն մոռացվում մաթեմատիկայի ներկայացումները կյանքում, բայց նաև բնության և աշխատանքի մեջ: Դասընթացը նախատեսված է ակտիվ ներգրավվածության մանկավարժությամբ՝ ուսուցումը դարձնելով ինտերակտիվ և դինամիկ:

Դա արժեքավոր ռեսուրս է յուրաքանչյուրի համար, ով ցանկանում է այլ կերպ տեսնել մաթեմատիկան: Զարգացրեք այս կարգապահության ավելի խորը և դրական ըմբռնումը: Այն հատկապես հարմար է նրանց համար, ովքեր նախկինում ունեցել են բացասական փորձ մաթեմատիկայի հետ և ցանկանում են փոխել այս ընկալումը:

 

Հավանականությունների կառավարում (Սթենֆորդ)

Սթենֆորդի կողմից առաջարկվող «Հավանականության կառավարման ներածություն» դասընթացը հավանականությունների կառավարման կարգի ներածություն է: Այս դաշտը կենտրոնանում է անորոշությունների փոխանցման և հաշվարկման վրա՝ աուդիտի ենթակա տվյալների աղյուսակների տեսքով, որոնք կոչվում են Ստոխաստիկ տեղեկատվական փաթեթներ (SIPs): Այս տասը շաբաթ տևողությամբ դասընթացը պահանջում է շաբաթական 1-ից 5 ժամ ուսումնասիրություն: Այն, անկասկած, արժեքավոր ռեսուրս է նրանց համար, ովքեր ձգտում են հասկանալ և կիրառել վիճակագրական մեթոդներ տվյալների գիտության ոլորտում:

Դասընթացի ուսումնական ծրագիրն ընդգրկում է այնպիսի թեմաներ, ինչպիսիք են «Միջինների թերությունը» ճանաչելը, համակարգված սխալների մի շարք, որոնք առաջանում են, երբ անորոշությունները ներկայացված են միայնակ թվերով, սովորաբար միջինը: Դա բացատրում է, թե ինչու են շատ նախագծեր ուշանում, բյուջեից ավել և բյուջեից պակաս: Դասընթացը նաև ուսուցանում է Անորոշության թվաբանություն, որը կատարում է հաշվարկներ անորոշ մուտքերով, ինչի արդյունքում ստացվում են անորոշ արդյունքներ, որոնցից կարող եք հաշվարկել իրական միջին արդյունքները և նշված նպատակներին հասնելու հնարավորությունները:

Ուսանողները կսովորեն, թե ինչպես ստեղծել ինտերակտիվ սիմուլյացիաներ, որոնք կարող են համօգտագործվել Excel-ի ցանկացած օգտագործողի հետ՝ առանց հավելումներ կամ մակրոներ պահանջելու: Այս մոտեցումը հավասարապես հարմար է Python-ի կամ ցանկացած ծրագրավորման միջավայրի համար, որն աջակցում է զանգվածներին։

Այս դասընթացը իդեալական է նրանց համար, ովքեր հարմար են Microsoft Excel-ի հետ և ցանկանում են խորացնել հավանականությունների կառավարման և տվյալների գիտության մեջ դրա կիրառման իրենց պատկերացումները:

 

Անորոշության և տվյալների գիտություն  (MIT)

Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտի (MIT) կողմից առաջարկվող «Հավանականություն – Անորոշության և տվյալների գիտություն» դասընթացը: Հավանական մոդելների միջոցով տվյալների գիտության հիմնարար ներածություն է: Այս տասնվեց շաբաթ տևողությամբ դասընթացը պահանջում է շաբաթական 10-ից 14 ժամ ուսումնասիրություն: Այն համապատասխանում է վիճակագրության և տվյալների գիտության MIT MicroMasters ծրագրի մի մասին:

Այս դասընթացը ուսումնասիրում է անորոշության աշխարհը՝ անկանխատեսելի ֆինանսական շուկաներում պատահարներից մինչև հաղորդակցություն: Հավանական մոդելավորում և վիճակագրական եզրակացության հարակից ոլորտ: Այս տվյալները վերլուծելու և գիտականորեն հիմնավորված կանխատեսումներ անելու երկու բանալիներ են:

Ուսանողները կբացահայտեն հավանականական մոդելների կառուցվածքը և հիմնական տարրերը: Ներառյալ պատահական փոփոխականները, դրանց բաշխումները, միջինները և շեղումները: Դասընթացը ներառում է նաև եզրակացության մեթոդներ: Մեծ թվերի օրենքները և դրանց կիրառությունները, ինչպես նաև պատահական գործընթացները:

Այս դասընթացը կատարյալ է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են հիմնարար գիտելիքներ տվյալների գիտության մեջ: Այն ապահովում է հավանական մոդելների համապարփակ հեռանկար: Հիմնական տարրերից մինչև պատահական գործընթացներ և վիճակագրական եզրակացություն: Այս ամենը հատկապես օգտակար է մասնագետների և ուսանողների համար: Հատկապես տվյալների գիտության, ճարտարագիտության և վիճակագրության ոլորտներում:

 

Հաշվողական հավանականություն և եզրակացություն (MIT)

Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտը (MIT) ներկայացնում է «Հաշվարկային հավանականություն և եզրակացություն» դասընթացը անգլերեն լեզվով: Ծրագրի վրա՝ միջանկյալ մակարդակի ներածություն հավանականական վերլուծության և եզրակացության: Այս տասներկու շաբաթ տևողությամբ դասընթացը, որը պահանջում է շաբաթական 4-6 ժամ ուսումնասիրություն, հետաքրքրաշարժ ուսումնասիրություն է այն բանի, թե ինչպես են հավանականությունն ու եզրակացությունը օգտագործվում այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են սպամի զտումը, բջջային բոտերի նավիգացիան կամ նույնիսկ ռազմավարական խաղերում, ինչպիսիք են Jeopardy և Go:

Այս դասընթացի ընթացքում դուք կսովորեք հավանականության և եզրակացության սկզբունքները և ինչպես դրանք կիրառել համակարգչային ծրագրերում, որոնք պատճառաբանում են անորոշությամբ և կանխատեսումներ անում: Դուք կիմանաք տվյալների տարբեր կառուցվածքների մասին՝ հավանականության բաշխումները պահելու համար, ինչպիսիք են հավանականական գրաֆիկական մոդելները, և կմշակեք արդյունավետ ալգորիթմներ այս տվյալների կառուցվածքների հետ դատողությունների համար:

Այս դասընթացի ավարտին դուք կիմանաք, թե ինչպես մոդելավորել իրական աշխարհի խնդիրները հավանականությամբ և ինչպես օգտագործել ստացված մոդելները եզրակացության համար: Ձեզ հարկավոր չէ հավանականության կամ եզրակացության նախնական փորձ ունենալ, բայց դուք պետք է հարմարավետ լինեք հիմնական Python ծրագրավորման և հաշվարկների հետ:

Այս դասընթացը արժեքավոր ռեսուրս է նրանց համար, ովքեր ձգտում են հասկանալ և կիրառել վիճակագրական մեթոդներ տվյալների գիտության ոլորտում՝ տրամադրելով համապարփակ հեռանկար հավանական մոդելների և վիճակագրական եզրակացությունների վերաբերյալ:

 

Անորոշության սրտում. MIT-ը կեղծում է հավանականությունը

«Հավանականության մաս II-ի ներածություն. եզրակացության գործընթացներ» դասընթացում Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտը (MIT) առաջարկում է առաջադեմ ընկղմում հավանականությունների և եզրակացությունների աշխարհում: Այս դասընթացը, ամբողջությամբ անգլերենով, առաջին մասի տրամաբանական շարունակությունն է՝ ավելի խորանալով տվյալների վերլուծության և անորոշության գիտության մեջ:

Տասնվեց շաբաթվա ընթացքում, շաբաթական 6 ժամ տևողությամբ, այս դասընթացը ուսումնասիրում է մեծ թվերի օրենքները, Բայեսյան եզրակացության մեթոդները, դասական վիճակագրությունը և պատահական գործընթացները, ինչպիսիք են Պուասոնի գործընթացները և Մարկովի շղթաները: Սա խիստ հետախուզում է, որը նախատեսված է նրանց համար, ովքեր ամենայն հավանականությամբ արդեն ամուր հիմք ունեն:

Այս դասընթացն աչքի է ընկնում իր ինտուիտիվ մոտեցմամբ՝ միաժամանակ պահպանելով մաթեմատիկական խստությունը: Այն ոչ միայն ներկայացնում է թեորեմներ և ապացույցներ, այլ նպատակ ունի զարգացնել հասկացությունների խորը ըմբռնումը կոնկրետ կիրառությունների միջոցով: Ուսանողները կսովորեն մոդելավորել բարդ երևույթներ և մեկնաբանել իրական աշխարհի տվյալները:

Իդեալական է տվյալների գիտության մասնագետների, հետազոտողների և ուսանողների համար՝ այս դասընթացը առաջարկում է եզակի հեռանկար այն մասին, թե ինչպես են հավանականությունն ու եզրակացությունը ձևավորում աշխարհի մասին մեր պատկերացումները: Կատարյալ է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են խորացնել տվյալների գիտության և վիճակագրական վերլուծության իրենց ըմբռնումը:

 

Անալիտիկ կոմբինատորիկա. Պրինսթոնի դասընթաց բարդ կառուցվածքների վերծանման համար (Princeton)

Փրինսթոնի համալսարանի կողմից առաջարկվող «Անալիտիկ կոմբինատորիկա» դասընթացը վերլուծական կոմբինատորիկայի հետաքրքրաշարժ ուսումնասիրություն է, մի առարկա, որը հնարավորություն է տալիս ճշգրիտ քանակական կանխատեսումներ կատարել բարդ կոմբինատոր կառուցվածքների վերաբերյալ: Այս դասընթացը, ամբողջությամբ անգլերենով, արժեքավոր ռեսուրս է նրանց համար, ովքեր ձգտում են հասկանալ և կիրառել կոմբինատորիկայի ոլորտում առաջադեմ մեթոդներ:

Երեք շաբաթ տևողությամբ և ընդհանուր առմամբ մոտավորապես 16 ժամ կամ շաբաթական մոտավորապես 5 ժամ պահանջող այս դասընթացը ներկայացնում է սովորական, էքսպոնենցիալ և բազմաչափ գեներացնող ֆունկցիաների միջև ֆունկցիոնալ հարաբերություններ ստանալու խորհրդանշական մեթոդը: Այն նաև ուսումնասիրում է բարդ վերլուծության մեթոդները՝ գեներացնող ֆունկցիաների հավասարումներից ճշգրիտ ասիմպտոտիկա ստանալու համար:

Ուսանողները կբացահայտեն, թե ինչպես կարելի է վերլուծական կոմբինատորիկան ​​օգտագործել խոշոր կոմբինատոր կառուցվածքներում ճշգրիտ քանակությունները կանխատեսելու համար: Նրանք կսովորեն մանիպուլյացիայի ենթարկել կոմբինատոր կառուցվածքները և օգտագործել բարդ վերլուծության մեթոդներ՝ այդ կառույցները վերլուծելու համար:

Այս դասընթացը իդեալական է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են խորացնել կոմբինատորիկայի իրենց պատկերացումները և դրա կիրառումը բարդ խնդիրների լուծման մեջ: Այն առաջարկում է եզակի հեռանկար այն մասին, թե ինչպես է վերլուծական կոմբինատորիկան ​​ձևավորում մաթեմատիկական և կոմբինատորական կառուցվածքների մեր պատկերացումները: