Corsi in inglese
Introduzione ai modelli lineari e all'algebra delle matrici (Harvard)
L’Università di Harvard, attraverso la propria piattaforma HarvardX su edX, offre il corso “Introduzione ai modelli lineari e all’algebra delle matrici”. Sebbene il corso sia tenuto in inglese, offre un'opportunità unica per apprendere i fondamenti dell'algebra delle matrici e dei modelli lineari, competenze essenziali in molti campi scientifici.
Questo corso di quattro settimane, che richiede da 2 a 4 ore di studio a settimana, è progettato per essere completato secondo i tuoi ritmi. Si concentra sull'utilizzo del linguaggio di programmazione R per applicare modelli lineari nell'analisi dei dati, in particolare nelle scienze della vita. Gli studenti impareranno a manipolare l'algebra delle matrici e a comprenderne l'applicazione nella progettazione sperimentale e nell'analisi dei dati ad alta dimensione.
Il programma copre la notazione dell'algebra delle matrici, le operazioni sulle matrici, l'applicazione dell'algebra delle matrici all'analisi dei dati, i modelli lineari e un'introduzione alla scomposizione QR. Questo corso fa parte di una serie di sette corsi, che possono essere seguiti singolarmente o come parte di due certificati professionali in Analisi dei dati per le scienze della vita e Analisi dei dati genomici.
Questo corso è ideale per coloro che desiderano acquisire competenze nella modellazione statistica e nell'analisi dei dati, in particolare nel contesto delle scienze della vita. Fornisce una solida base per coloro che desiderano esplorare ulteriormente l'algebra delle matrici e la sua applicazione in vari campi scientifici e di ricerca.
Probabilità principale (Harvard)
LLa playlist “Statistics 110: Probability” su YouTube, tenuta in inglese da Joe Blitzstein dell'Università di Harvard, è una risorsa inestimabile per coloro che desiderano approfondire la propria conoscenza della probabilità. La playlist include video di lezioni, materiali di revisione e oltre 250 esercizi pratici con soluzioni dettagliate.
Questo corso di inglese è un'introduzione completa alla probabilità, presentata come un linguaggio essenziale e un insieme di strumenti per comprendere la statistica, la scienza, il rischio e la casualità. I concetti insegnati sono applicabili in vari campi come la statistica, la scienza, l'ingegneria, l'economia, la finanza e la vita quotidiana.
Gli argomenti trattati includono le basi della probabilità, variabili casuali e loro distribuzioni, distribuzioni univariate e multivariate, teoremi limite e catene di Markov. Il corso richiede una conoscenza preliminare del calcolo ad una variabile e familiarità con le matrici.
Per coloro che hanno dimestichezza con l'inglese e desiderano esplorare in profondità il mondo della probabilità, questa serie di corsi di Harvard offre un'arricchinte opportunità di apprendimento. Puoi accedere alla playlist e ai suoi contenuti dettagliati direttamente su YouTube.
La probabilità spiegata. Corso con sottotitoli in francese (Harvard)
Il corso "Fat Chance: Probability from the Ground Up", offerto da HarvardX su edX, è un'affascinante introduzione alla probabilità e alla statistica. Sebbene il corso sia tenuto in inglese, è accessibile a un pubblico francofono grazie ai sottotitoli in francese disponibili.
Questo corso di sette settimane, che richiede da 3 a 5 ore di studio a settimana, è progettato per coloro che sono nuovi allo studio della probabilità o che cercano un ripasso accessibile dei concetti chiave prima di iscriversi a un corso di statistica.Livello universitario. “Fat Chance” enfatizza lo sviluppo del pensiero matematico piuttosto che la memorizzazione di termini e formule.
I moduli iniziali introducono abilità di conteggio di base, che vengono poi applicate a semplici problemi di probabilità. I moduli successivi esplorano come queste idee e tecniche possono essere adattate per affrontare una gamma più ampia di problemi di probabilità. Il corso si conclude con un'introduzione alla statistica attraverso le nozioni di valore atteso, varianza e distribuzione normale.
Questo corso è ideale per coloro che desiderano aumentare le proprie capacità di ragionamento quantitativo e comprendere i fondamenti della probabilità e della statistica. Fornisce una prospettiva arricchente sulla natura cumulativa della matematica e su come si applica alla comprensione del rischio e della casualità.
Inferenza statistica e modellazione per esperimenti ad alto rendimento (Harvard)
Il corso in inglese “Statistical Inference and Modeling for High-throughput Experiments” si concentra sulle tecniche utilizzate per eseguire inferenza statistica su dati ad alto throughput. Questo corso di quattro settimane, che richiede 2-4 ore di studio a settimana, è una risorsa preziosa per coloro che cercano di comprendere e applicare metodi statistici avanzati in contesti di ricerca ad alta intensità di dati.
Il programma copre una varietà di argomenti, tra cui il problema dei confronti multipli, i tassi di errore, le procedure di controllo del tasso di errore, i tassi di scoperta falsa, i valori q e l'analisi esplorativa dei dati. Introduce inoltre la modellazione statistica e la sua applicazione a dati ad alto rendimento, discutendo distribuzioni parametriche come binomiale, esponenziale e gamma e descrivendo la stima di massima verosimiglianza.
Gli studenti impareranno come questi concetti vengono applicati in contesti come il sequenziamento di nuova generazione e i dati di microarray. Il corso tratta anche modelli gerarchici ed empirici bayesiani, con esempi pratici del loro utilizzo.
Questo corso è ideale per coloro che desiderano approfondire la comprensione dell'inferenza statistica e della modellazione nella ricerca scientifica moderna. Fornisce una prospettiva approfondita sull'analisi statistica di dati complessi ed è un'eccellente risorsa per ricercatori, studenti e professionisti nei campi delle scienze della vita, della bioinformatica e della statistica.
Introduzione alla probabilità (Harvard)
Il corso "Introduzione alla probabilità", offerto da HarvardX su edX, è un'esplorazione approfondita della probabilità, un linguaggio e un set di strumenti essenziali per comprendere i dati, il caso e l'incertezza. Sebbene il corso sia tenuto in inglese, è accessibile a un pubblico francofono grazie ai sottotitoli in francese disponibili.
Questo corso di dieci settimane, che richiede 5-10 ore di studio a settimana, mira a portare la logica in un mondo pieno di possibilità e incertezza. Fornirà gli strumenti necessari per comprendere dati, scienza, filosofia, ingegneria, economia e finanza. Imparerai non solo come risolvere problemi tecnici complessi, ma anche come applicare queste soluzioni nella vita quotidiana.
Con esempi che vanno dai test medici alle previsioni sportive, acquisirai solide basi per lo studio dell'inferenza statistica, dei processi stocastici, degli algoritmi casuali e di altri argomenti in cui la probabilità è necessaria.
Questo corso è ideale per coloro che desiderano aumentare la propria comprensione dell'incertezza e del caso, fare buone previsioni e comprendere le variabili casuali. Fornisce una prospettiva arricchente sulle distribuzioni di probabilità comuni utilizzate nella statistica e nella scienza dei dati.
Calcolo applicato (Harvard)
Il corso "Calcolo applicato!", offerto da Harvard su edX, è un'esplorazione approfondita dell'applicazione del calcolo a variabile singola nelle scienze sociali, della vita e fisiche. Questo corso, interamente in inglese, è un'eccellente opportunità per coloro che desiderano comprendere come il calcolo infinitesimale viene applicato in contesti professionali reali.
Questo corso, della durata di dieci settimane e che richiede dalle 3 alle 6 ore di studio settimanali, va oltre i libri di testo tradizionali. Collabora con professionisti di vari settori per mostrare come il calcolo viene utilizzato per analizzare e risolvere problemi del mondo reale. Gli studenti esploreranno varie applicazioni, che vanno dall'analisi economica alla modellizzazione biologica.
Il programma copre l'uso di derivate, integrali, equazioni differenziali e sottolinea l'importanza di modelli e parametri matematici. È progettato per coloro che hanno una conoscenza di base del calcolo ad una variabile e sono interessati alle sue applicazioni pratiche in vari campi.
Questo corso è perfetto per studenti, insegnanti e professionisti che desiderano approfondire la propria comprensione del calcolo infinitesimale e scoprirne le applicazioni nel mondo reale.
Introduzione al ragionamento matematico (Stanford)
Il corso “Introduzione al pensiero matematico”, offerto dalla Stanford University su Coursera, è un tuffo nel mondo del ragionamento matematico. Sebbene il corso sia tenuto in inglese, è accessibile a un pubblico francofono grazie ai sottotitoli in francese disponibili.
Questo corso di sette settimane, che richiede circa 38 ore in totale, o circa 12 ore settimanali, è progettato per coloro che desiderano sviluppare il pensiero matematico, diverso dalla semplice pratica della matematica come viene spesso presentato nel sistema scolastico. Il corso si concentra sullo sviluppo di un modo di pensare “fuori dagli schemi”, una competenza preziosa nel mondo di oggi.
Gli studenti esploreranno il modo in cui i matematici professionisti pensano di risolvere i problemi del mondo reale, siano essi derivanti dal mondo quotidiano, dalla scienza o dalla matematica stessa. Il corso aiuta a sviluppare questo modo di pensare cruciale, andando oltre le procedure di apprendimento per risolvere problemi stereotipati.
Questo corso è ideale per coloro che desiderano rafforzare il proprio ragionamento quantitativo e comprendere i fondamenti del ragionamento matematico. Fornisce una prospettiva arricchente sulla natura cumulativa della matematica e sulla sua applicazione alla comprensione di problemi complessi.
Apprendimento statistico con R (Stanford)
Il corso “Statistical Learning with R”, offerto da Stanford, è un'introduzione di livello intermedio all'apprendimento supervisionato, concentrandosi sui metodi di regressione e classificazione. Questo corso, interamente in inglese, è una risorsa preziosa per coloro che cercano di comprendere e applicare metodi statistici nel campo della scienza dei dati.
Della durata di undici settimane e che richiede 3-5 ore di studio a settimana, il corso copre sia i metodi tradizionali che quelli nuovi ed entusiasmanti nella modellazione statistica e come utilizzarli nel linguaggio di programmazione R. del corso è stato aggiornato nel 2021 per la seconda edizione di il manuale del corso.
Gli argomenti includono regressione lineare e polinomiale, regressione logistica e analisi discriminante lineare, convalida incrociata e bootstrap, metodi di selezione e regolarizzazione dei modelli (ridge e lazo), modelli non lineari, spline e modelli additivi generalizzati, metodi basati sugli alberi, foreste casuali e boosting, supportare macchine vettoriali, reti neurali e deep learning, modelli di sopravvivenza e test multipli.
Questo corso è ideale per coloro che hanno una conoscenza di base di statistica, algebra lineare e informatica e che desiderano approfondire la comprensione dell'apprendimento statistico e della sua applicazione nella scienza dei dati.
Come imparare la matematica: un corso per tutti (Stanford)
Il corso “Come imparare la matematica: per studenti”, offerto da Stanford. È un corso online gratuito per studenti di tutti i livelli di matematica. Interamente in inglese, unisce importanti informazioni sul cervello con nuove evidenze sui modi migliori per avvicinarsi alla matematica.
Dura sei settimane e richiede da 1 a 3 ore di studio a settimana. Il corso è progettato per trasformare il rapporto degli studenti con la matematica. Molte persone hanno avuto esperienze negative con la matematica, che le hanno portate all’avversione o al fallimento. Questo corso mira a fornire agli studenti le informazioni di cui hanno bisogno per apprezzare la matematica.
Vengono trattati argomenti come il cervello e l'apprendimento della matematica. Vengono trattati anche i miti sulla matematica, sulla mentalità, sugli errori e sulla velocità. Fanno parte del programma anche flessibilità numerica, ragionamento matematico, connessioni, modelli numerici. Non vengono dimenticate le rappresentazioni della matematica nella vita, ma anche nella natura e nel lavoro. Il corso è progettato con una pedagogia del coinvolgimento attivo, rendendo l'apprendimento interattivo e dinamico.
È una risorsa preziosa per chiunque voglia vedere la matematica in modo diverso. Sviluppare una comprensione più profonda e positiva di questa disciplina. È particolarmente adatto a coloro che hanno avuto esperienze negative con la matematica in passato e stanno cercando di cambiare questa percezione.
Gestione delle probabilità (Stanford)
Il corso “Introduction to Probability Management”, offerto da Stanford, è un'introduzione alla disciplina della gestione delle probabilità. Questo campo si concentra sulla comunicazione e sul calcolo delle incertezze sotto forma di tabelle di dati verificabili chiamate pacchetti di informazioni stocastiche (SIP). Questo corso di dieci settimane richiede da 1 a 5 ore di studio settimanali ed è senza dubbio una risorsa preziosa per chi cerca di comprendere e applicare metodi statistici nel campo della scienza dei dati.
Il curriculum del corso copre argomenti come il riconoscimento del “difetto delle medie”, una serie di errori sistematici che si verificano quando le incertezze sono rappresentate da singoli numeri, solitamente una media. Spiega perché molti progetti sono in ritardo, fuori budget o sotto budget. Il corso insegna anche l'aritmetica dell'incertezza, che esegue calcoli con input incerti, risultando in output incerti da cui è possibile calcolare i risultati medi reali e le possibilità di raggiungere obiettivi specifici.
Gli studenti impareranno come creare simulazioni interattive che possono essere condivise con qualsiasi utente di Excel senza richiedere componenti aggiuntivi o macro. Questo approccio è ugualmente adatto per Python o qualsiasi ambiente di programmazione che supporti gli array.
Questo corso è ideale per coloro che hanno dimestichezza con Microsoft Excel e desiderano approfondire la comprensione della gestione delle probabilità e della sua applicazione nella scienza dei dati.
La scienza dell'incertezza e dei dati (MIT)
Il corso “Probabilità – La scienza dell'incertezza e dei dati”, offerto dal Massachusetts Institute of Technology (MIT). È un'introduzione fondamentale alla scienza dei dati attraverso modelli probabilistici. Questo corso dura sedici settimane e richiede dalle 10 alle 14 ore di studio a settimana. Corrisponde a parte del programma MicroMasters del MIT in statistica e scienza dei dati.
Questo corso esplora il mondo dell'incertezza: dagli incidenti nei mercati finanziari imprevedibili alle comunicazioni. Modellistica probabilistica e relativo campo dell'inferenza statistica. Sono due le chiavi per analizzare questi dati e fare previsioni scientificamente valide.
Gli studenti scopriranno la struttura e gli elementi di base dei modelli probabilistici. Comprese le variabili casuali, le loro distribuzioni, medie e varianze. Il corso tratta anche i metodi di inferenza. Le leggi dei grandi numeri e le loro applicazioni, nonché i processi casuali.
Questo corso è perfetto per coloro che desiderano conoscenze fondamentali nella scienza dei dati. Fornisce una prospettiva completa sui modelli probabilistici. Dagli elementi di base ai processi casuali e all'inferenza statistica. Tutto ciò è particolarmente utile per professionisti e studenti. In particolare nei settori della scienza dei dati, dell'ingegneria e della statistica.
Probabilità computazionale e inferenza (MIT)
Il Massachusetts Institute of Technology (MIT) presenta il corso “Computational Probability and Inference” in inglese. Il programma include un'introduzione di livello intermedio all'analisi probabilistica e all'inferenza. Questo corso di dodici settimane, che richiede 4-6 ore di studio a settimana, è un'affascinante esplorazione di come la probabilità e l'inferenza vengono utilizzate in aree diverse come il filtraggio dello spam, la navigazione di bot mobili o persino in giochi di strategia come Jeopardy e Go.
In questo corso imparerai i principi della probabilità e dell'inferenza e come implementarli nei programmi per computer che ragionano con l'incertezza e fanno previsioni. Imparerai a conoscere diverse strutture dati per memorizzare distribuzioni di probabilità, come modelli grafici probabilistici, e svilupperai algoritmi efficienti per ragionare con queste strutture dati.
Alla fine di questo corso saprai come modellare i problemi del mondo reale con probabilità e come utilizzare i modelli risultanti per l'inferenza. Non è necessario avere precedenti esperienze in probabilità o inferenza, ma dovresti sentirti a tuo agio con la programmazione e il calcolo Python di base.
Questo corso rappresenta una risorsa sostanziale per coloro che cercano di comprendere e applicare metodi statistici nel campo della scienza dei dati, fornendo una prospettiva completa sui modelli probabilistici e sull'inferenza statistica.
Al centro dell'incertezza: il MIT demistifica la probabilità
Nel corso "Introduzione alla probabilità parte II: processi di inferenza", il Massachusetts Institute of Technology (MIT) offre un'immersione avanzata nel mondo della probabilità e dell'inferenza. Questo corso, interamente in inglese, è una logica continuazione della prima parte, approfondendo l'analisi dei dati e la scienza dell'incertezza.
Nell'arco di sedici settimane, con un impegno di 6 ore settimanali, il corso esplora le leggi dei grandi numeri, i metodi di inferenza bayesiana, la statistica classica e i processi casuali come i processi di Poisson e le catene di Markov. Si tratta di un'esplorazione rigorosa, destinata a coloro che hanno già solide basi in probabilità.
Questo corso si distingue per il suo approccio intuitivo, pur mantenendo il rigore matematico. Non si limita a presentare teoremi e dimostrazioni, ma mira a sviluppare una comprensione profonda dei concetti attraverso applicazioni concrete. Gli studenti impareranno a modellare fenomeni complessi e interpretare i dati del mondo reale.
Ideale per professionisti, ricercatori e studenti di data science, questo corso offre una prospettiva unica su come la probabilità e l'inferenza modellano la nostra comprensione del mondo. Perfetto per coloro che desiderano approfondire la conoscenza della scienza dei dati e dell'analisi statistica.
Combinatoria analitica: un corso di Princeton per decifrare strutture complesse (Princeton)
Il corso di Combinatoria Analitica, offerto dalla Princeton University, è un'affascinante esplorazione della combinatoria analitica, una disciplina che consente previsioni quantitative precise di strutture combinatorie complesse. Questo corso, interamente in inglese, è una risorsa preziosa per coloro che desiderano comprendere e applicare metodi avanzati nel campo della combinatoria.
Della durata di tre settimane e che richiede circa 16 ore in totale, ovvero circa 5 ore settimanali, questo corso introduce il metodo simbolico per derivare le relazioni funzionali tra funzioni generatrici ordinarie, esponenziali e multivariate. Esplora anche metodi di analisi complessa per derivare asintotici precisi dalle equazioni delle funzioni generatrici.
Gli studenti scopriranno come la combinatoria analitica può essere utilizzata per prevedere quantità precise in grandi strutture combinatorie. Impareranno a manipolare strutture combinatorie e ad utilizzare tecniche di analisi complesse per analizzare queste strutture.
Questo corso è ideale per coloro che desiderano approfondire la comprensione della combinatoria e della sua applicazione nella risoluzione di problemi complessi. Offre una prospettiva unica su come la combinatoria analitica modella la nostra comprensione delle strutture matematiche e combinatorie.