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: