კურსები ინგლისურ ენაზე
ხაზოვანი მოდელებისა და მატრიცული ალგებრის შესავალი (ჰარვარდი)
ჰარვარდის უნივერსიტეტი თავისი HarvardX პლატფორმის საშუალებით edX-ზე გთავაზობთ კურსს „ხაზოვანი მოდელებისა და მატრიცული ალგებრის შესავალი“. მიუხედავად იმისა, რომ კურსი ისწავლება ინგლისურ ენაზე, ის გთავაზობთ უნიკალურ შესაძლებლობას ისწავლოთ მატრიცული ალგებრის საფუძვლები და ხაზოვანი მოდელები, არსებითი უნარები მრავალ სამეცნიერო სფეროში.
ეს ოთხკვირიანი კურსი, რომელიც კვირაში 2-დან 4 საათამდე სწავლას მოითხოვს, შექმნილია თქვენივე ტემპით დასასრულებლად. ის ყურადღებას ამახვილებს R პროგრამირების ენის გამოყენებაზე მონაცემთა ანალიზში ხაზოვანი მოდელების გამოსაყენებლად, განსაკუთრებით სიცოცხლის მეცნიერებებში. სტუდენტები შეისწავლიან მატრიცული ალგებრის მანიპულირებას და გაიგებენ მის გამოყენებას ექსპერიმენტულ დიზაინსა და მონაცემთა მაღალგანზომილებიან ანალიზში.
პროგრამა მოიცავს მატრიცული ალგებრის აღნიშვნას, მატრიცის ოპერაციებს, მატრიცული ალგებრის გამოყენებას მონაცემთა ანალიზში, ხაზოვან მოდელებს და QR დაშლის შესავალს. ეს კურსი არის შვიდი კურსის სერიის ნაწილი, რომელიც შეიძლება ჩაითვალოს ინდივიდუალურად ან ორი პროფესიული სერთიფიკატის ნაწილი სიცოცხლის მეცნიერებებისთვის მონაცემთა ანალიზისა და გენომიური მონაცემთა ანალიზისთვის.
ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვისაც სურს შეიძინოს სტატისტიკური მოდელირებისა და მონაცემთა ანალიზის უნარები, განსაკუთრებით სიცოცხლის მეცნიერებების კონტექსტში. ის უზრუნველყოფს მყარ საფუძველს მათთვის, ვისაც სურს შემდგომში შეისწავლოს მატრიცული ალგებრა და მისი გამოყენება სხვადასხვა სამეცნიერო და კვლევით სფეროში.
სამაგისტრო ალბათობა (ჰარვარდი)
L„სტატისტიკა 110: ალბათობა“ პლეილისტი YouTube-ზე, რომელსაც ინგლისურად ასწავლის ჯო ბლიცშტეინი ჰარვარდის უნივერსიტეტიდან, არის ფასდაუდებელი რესურსი მათთვის, ვისაც სურს გაიღრმავოს ცოდნა ალბათობაზე.. დასაკრავი სია შეიცავს გაკვეთილების ვიდეოებს, მიმოხილვის მასალებს და 250-ზე მეტ სავარჯიშო სავარჯიშოს დეტალური გადაწყვეტილებებით.
ინგლისური ენის ეს კურსი არის ალბათობის ყოვლისმომცველი შესავალი, წარმოდგენილი, როგორც არსებითი ენა და ინსტრუმენტების ნაკრები სტატისტიკის, მეცნიერების, რისკისა და შემთხვევითობის გასაგებად. სწავლებული ცნებები გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა სტატისტიკა, მეცნიერება, ინჟინერია, ეკონომიკა, ფინანსები და ყოველდღიური ცხოვრება.
განხილული თემები მოიცავს ალბათობის საფუძვლებს, შემთხვევით ცვლადებს და მათ განაწილებას, ერთვარიანტულ და მრავალვარიანტულ განაწილებას, ლიმიტის თეორემებს და მარკოვის ჯაჭვებს. კურსი მოითხოვს ერთცვლადიანი კალკულუსის წინასწარ ცოდნას და მატრიცების გაცნობას.
მათთვის, ვინც კარგად ფლობს ინგლისურს და სურს სიღრმისეულად შეისწავლოს ალბათობის სამყარო, ჰარვარდის კურსის ეს სერია გთავაზობთ სწავლის გამდიდრებულ შესაძლებლობას. დასაკრავ სიაზე და მის დეტალურ შინაარსზე წვდომა შეგიძლიათ პირდაპირ YouTube-ზე.
ალბათობა ახსნილია. კურსი ფრანგული სუბტიტრებით (ჰარვარდი)
კურსი "Fat Chance: Probability from Ground Up", რომელიც შემოთავაზებულია HarvardX-ის მიერ edX-ზე, არის მომხიბლავი შესავალი ალბათობისა და სტატისტიკის შესახებ. მიუხედავად იმისა, რომ კურსი ისწავლება ინგლისურ ენაზე, ის ხელმისაწვდომია ფრანგულენოვანი აუდიტორიისთვის ხელმისაწვდომი ფრანგული სუბტიტრების წყალობით.
ეს შვიდკვირიანი კურსი, რომელიც კვირაში 3-დან 5 საათამდე სწავლას მოითხოვს, განკუთვნილია მათთვის, ვინც ახალია ალბათობის შესწავლაში ან ეძებს საკვანძო ცნებების ხელმისაწვდომ მიმოხილვას სტატისტიკის კურსზე ჩარიცხვამდე.უნივერსიტეტის დონეზე. "Fat Chance" ხაზს უსვამს მათემატიკური აზროვნების განვითარებას, ვიდრე ტერმინებისა და ფორმულების დამახსოვრებას.
საწყის მოდულებში მოცემულია დათვლის ძირითადი უნარები, რომლებიც შემდეგ გამოიყენება მარტივი ალბათობის ამოცანებზე. შემდგომი მოდულები შეისწავლიან, თუ როგორ შეიძლება ამ იდეებისა და ტექნიკის ადაპტირება, რათა გადაჭრას ალბათობის პრობლემების ფართო სპექტრი. კურსი მთავრდება სტატისტიკის გაცნობით მოსალოდნელი მნიშვნელობის, დისპერსიისა და ნორმალური განაწილების ცნებებით.
ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვისაც სურს გაზარდოს რაოდენობრივი მსჯელობის უნარი და გაიგოს ალბათობისა და სტატისტიკის საფუძვლები. ის იძლევა გამდიდრებულ პერსპექტივას მათემატიკის კუმულაციური ბუნების შესახებ და როგორ გამოიყენება ის რისკისა და შემთხვევითობის გაგებაზე.
სტატისტიკური დასკვნა და მოდელირება მაღალი გამტარუნარიანობის ექსპერიმენტებისთვის (ჰარვარდი)
ინგლისურ ენაზე „სტატისტიკური დასკვნა და მოდელირება მაღალი გამტარუნარიანობის ექსპერიმენტებისთვის“ ფოკუსირებულია ტექნიკებზე, რომლებიც გამოიყენება მაღალი გამტარუნარიანობის მონაცემებზე სტატისტიკური დასკვნის შესასრულებლად. ეს ოთხკვირიანი კურსი, რომელიც კვირაში 2-4 საათს მოითხოვს, არის ღირებული რესურსი მათთვის, ვინც ცდილობს გაიგოს და გამოიყენოს მოწინავე სტატისტიკური მეთოდები მონაცემთა ინტენსიური კვლევის პირობებში.
პროგრამა მოიცავს სხვადასხვა თემებს, მათ შორის მრავალჯერადი შედარების პრობლემას, შეცდომის სიხშირეს, შეცდომის სიხშირის კონტროლის პროცედურებს, ცრუ აღმოჩენის მაჩვენებლებს, q-მნიშვნელობებს და საძიებო მონაცემთა ანალიზს. იგი ასევე წარმოგიდგენთ სტატისტიკურ მოდელობას და მის გამოყენებას მაღალი გამტარუნარიანობის მონაცემებზე, განიხილავს პარამეტრულ განაწილებებს, როგორიცაა ბინომიალური, ექსპონენციალური და გამა, და აღწერს მაქსიმალური ალბათობის შეფასებას.
სტუდენტები შეისწავლიან, თუ როგორ გამოიყენება ეს ცნებები ისეთ კონტექსტებში, როგორიცაა შემდეგი თაობის თანმიმდევრობა და მიკრომასივების მონაცემები. კურსი ასევე მოიცავს იერარქიულ მოდელებს და ბაიესის ემპირიებს, მათი გამოყენების პრაქტიკულ მაგალითებს.
ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვისაც სურს გააღრმაოს სტატისტიკური დასკვნისა და მოდელირების გაგება თანამედროვე სამეცნიერო კვლევებში. იგი იძლევა სიღრმისეულ პერსპექტივას კომპლექსური მონაცემების სტატისტიკურ ანალიზზე და არის შესანიშნავი რესურსი მკვლევარებისთვის, სტუდენტებისა და პროფესიონალებისთვის სიცოცხლის მეცნიერებების, ბიოინფორმატიკისა და სტატისტიკის სფეროებში.
შესავალი ალბათობაში (ჰარვარდი)
კურსი "შესავალი ალბათობაში", რომელიც შემოთავაზებულია HarvardX-ის მიერ edX-ზე, არის ალბათობის სიღრმისეული გამოკვლევა, არსებითი ენა და ინსტრუმენტების ნაკრები მონაცემების, შანსისა და გაურკვევლობის გასაგებად. მიუხედავად იმისა, რომ კურსი ისწავლება ინგლისურ ენაზე, ის ხელმისაწვდომია ფრანგულენოვანი აუდიტორიისთვის ხელმისაწვდომი ფრანგული სუბტიტრების წყალობით.
ეს ათკვირიანი კურსი, რომელიც კვირაში 5-10 საათს მოითხოვს, მიზნად ისახავს ლოგიკის შემოტანას შემთხვევითობითა და გაურკვევლობით სავსე სამყაროში. ის უზრუნველყოფს მონაცემთა, მეცნიერების, ფილოსოფიის, ინჟინერიის, ეკონომიკისა და ფინანსების გასაგებად საჭირო ინსტრუმენტებს. თქვენ შეისწავლით არა მხოლოდ რთული ტექნიკური პრობლემების გადაჭრას, არამედ როგორ გამოიყენოთ ეს გადაწყვეტილებები ყოველდღიურ ცხოვრებაში.
მაგალითებით დაწყებული სამედიცინო ტესტირებიდან სპორტული პროგნოზებით დამთავრებული, თქვენ მიიღებთ მყარ საფუძველს სტატისტიკური დასკვნის, სტოქასტური პროცესების, შემთხვევითი ალგორითმების და სხვა თემების შესასწავლად, სადაც ალბათობა აუცილებელია.
ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვისაც სურს გაზარდოს გაურკვევლობისა და შანსის გაგება, კარგი პროგნოზების გაკეთება და შემთხვევითი ცვლადების გაგება. ის იძლევა გამდიდრებულ პერსპექტივას სტატისტიკასა და მონაცემთა მეცნიერებაში გამოყენებული საერთო ალბათობის განაწილებაზე.
გამოყენებითი კალკულუსი (ჰარვარდი)
ჰარვარდის მიერ edX-ზე შემოთავაზებული კურსი „გამოთვლები გამოყენებულია!“ არის ერთცვლადიანი კალკულუსის გამოყენების სიღრმისეული კვლევა სოციალურ, ცხოვრებისეულ და ფიზიკურ მეცნიერებებში. ეს კურსი, მთლიანად ინგლისურ ენაზე, შესანიშნავი შესაძლებლობაა მათთვის, ვინც ეძებს იმის გაგებას, თუ როგორ გამოიყენება გაანგარიშება რეალურ პროფესიონალურ კონტექსტში.
ათი კვირა გრძელდება და კვირაში 3-დან 6 საათამდე სწავლას მოითხოვს, ეს კურსი სცილდება ტრადიციულ სახელმძღვანელოებს. ის თანამშრომლობს სხვადასხვა სფეროს პროფესიონალებთან, რათა აჩვენოს, თუ როგორ გამოიყენება გაანგარიშება რეალური პრობლემების ანალიზსა და გადასაჭრელად. სტუდენტები შეისწავლიან სხვადასხვა აპლიკაციებს, დაწყებული ეკონომიკური ანალიზიდან ბიოლოგიურ მოდელირებამდე.
პროგრამა მოიცავს წარმოებულების, ინტეგრალების, დიფერენციალური განტოლებების გამოყენებას და ხაზს უსვამს მათემატიკური მოდელების და პარამეტრების მნიშვნელობას. იგი განკუთვნილია მათთვის, ვისაც აქვს ერთი ცვლადი კალკულუსის საბაზისო გაგება და დაინტერესებულია მისი პრაქტიკული აპლიკაციებით სხვადასხვა სფეროში.
ეს კურსი შესანიშნავია სტუდენტებისთვის, მასწავლებლებისთვის და პროფესიონალებისთვის, რომლებიც ცდილობენ გააღრმავონ თავიანთი გაანგარიშება და აღმოაჩინონ მისი რეალურ სამყაროში აპლიკაციები.
მათემატიკური მსჯელობის შესავალი (სტენფორდი)
კურსი „მათემატიკური აზროვნების შესავალი“, შემოთავაზებული სტენფორდის უნივერსიტეტის მიერ Coursera-ზე, არის ჩაძირვა მათემატიკური მსჯელობის სამყაროში. მიუხედავად იმისა, რომ კურსი ისწავლება ინგლისურ ენაზე, ის ხელმისაწვდომია ფრანგულენოვანი აუდიტორიისთვის ხელმისაწვდომი ფრანგული სუბტიტრების წყალობით.
ეს შვიდკვირიანი კურსი, რომელიც მოითხოვს დაახლოებით 38 საათს მთლიანობაში, ან დაახლოებით 12 საათს კვირაში, განკუთვნილია მათთვის, ვისაც სურს განავითაროს მათემატიკური აზროვნება, განსხვავდება უბრალოდ მათემატიკის პრაქტიკისგან, როგორც ეს ხშირად არის წარმოდგენილი სასკოლო სისტემაში. კურსი ფოკუსირებულია აზროვნების „გარეშე“ აზროვნების განვითარებაზე, რაც დღევანდელ მსოფლიოში ღირებული უნარს წარმოადგენს.
სტუდენტები შეისწავლიან, თუ როგორ ფიქრობენ პროფესიონალი მათემატიკოსები რეალურ სამყაროში არსებული პრობლემების გადასაჭრელად, იქნება ისინი წარმოშობილი ყოველდღიური სამყაროდან, მეცნიერებიდან თუ თავად მათემატიკიდან. კურსი ხელს უწყობს ამ გადამწყვეტი აზროვნების განვითარებას, სცილდება სასწავლო პროცედურებს სტერეოტიპული პრობლემების გადასაჭრელად.
ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვისაც სურს გააძლიეროს რაოდენობრივი მსჯელობა და გაიგოს მათემატიკური მსჯელობის საფუძვლები. ის იძლევა გამდიდრებულ პერსპექტივას მათემატიკის კუმულაციური ხასიათისა და მისი გამოყენების შესახებ რთული ამოცანების გაგებაში.
სტატისტიკური სწავლება R-ით (სტენფორდი)
სტენფორდის მიერ შემოთავაზებული „სტატისტიკური სწავლა R“ კურსი არის ზედამხედველობითი სწავლების საშუალო დონის შესავალი, რომელიც ფოკუსირებულია რეგრესიისა და კლასიფიკაციის მეთოდებზე. ეს კურსი, მთლიანად ინგლისურ ენაზე, არის ღირებული რესურსი მათთვის, ვინც ცდილობს გაიგოს და გამოიყენოს სტატისტიკური მეთოდები მონაცემთა მეცნიერების სფეროში.
კურსი გრძელდება თერთმეტ კვირაში და მოითხოვს კვირაში 3-5 საათს სწავლას, კურსი მოიცავს როგორც ტრადიციულ, ისე საინტერესო ახალ მეთოდებს სტატისტიკურ მოდელირებაში და როგორ გამოვიყენოთ ისინი R პროგრამირების ენაში. კურსი განახლდა 2021 წელს მეორე გამოცემისთვის. კურსის სახელმძღვანელო.
თემები მოიცავს წრფივ და პოლინომიურ რეგრესიას, ლოგისტიკური რეგრესიას და ხაზოვანი დისკრიმინაციული ანალიზს, ჯვარედინი ვალიდაციას და ჩატვირთვის მეთოდებს, მოდელის შერჩევასა და რეგულარიზაციის მეთოდებს (ქედი და ლასო), არაწრფივი მოდელები, ხაზები და განზოგადებული დანამატის მოდელები, ხეებზე დაფუძნებული მეთოდები, შემთხვევითი ტყეები და გაძლიერება, ვექტორული მანქანების, ნერვული ქსელების და ღრმა სწავლის მხარდაჭერა, გადარჩენის მოდელები და მრავალჯერადი ტესტირება.
ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვისაც აქვს სტატისტიკის, წრფივი ალგებრისა და კომპიუტერული მეცნიერების საბაზისო ცოდნის მქონე და ვინც ცდილობს გაიღრმაოს სტატისტიკური სწავლება და მისი გამოყენება მონაცემთა მეცნიერებაში.
როგორ ვისწავლოთ მათემატიკა: კურსი ყველასთვის (სტენფორდი)
სტენფორდის მიერ შემოთავაზებული კურსი „როგორ ვისწავლოთ მათემატიკა: სტუდენტებისთვის“. არის უფასო ონლაინ კურსი მათემატიკის ყველა დონის შემსწავლელებისთვის. მთლიანად ინგლისურად, ის აერთიანებს მნიშვნელოვან ინფორმაციას ტვინის შესახებ ახალ მტკიცებულებებთან მათემატიკასთან მიახლოების საუკეთესო გზების შესახებ.
გრძელდება ექვსი კვირა და მოითხოვს კვირაში 1-დან 3 საათამდე სწავლას. კურსი შექმნილია იმისთვის, რომ გარდაქმნას მოსწავლეთა ურთიერთობა მათემატიკასთან. ბევრ ადამიანს აქვს ნეგატიური გამოცდილება მათემატიკასთან, რაც იწვევს ზიზღს ან წარუმატებლობას. ეს კურსი მიზნად ისახავს მოსწავლეებს მიაწოდოს მათემატიკით სარგებლობისთვის საჭირო ინფორმაცია.
გაშუქებულია ისეთი თემები, როგორიცაა ტვინი და მათემატიკის სწავლა. ასევე დაფარულია მითები მათემატიკის, აზროვნების, შეცდომებისა და სიჩქარის შესახებ. რიცხობრივი მოქნილობა, მათემატიკური მსჯელობა, კავშირები, რიცხვითი მოდელები ასევე პროგრამის ნაწილია. არ არის დავიწყებული მათემატიკის წარმოდგენები ცხოვრებაში, არამედ ბუნებაში და სამსახურში. კურსი დაპროექტებულია აქტიური ჩართულობის პედაგოგიკით, რაც სწავლას ინტერაქტიული და დინამიური ხდის.
ეს არის ღირებული რესურსი მათთვის, ვისაც სურს მათემატიკის სხვაგვარად დანახვა. განავითარეთ ამ დისციპლინის უფრო ღრმა და პოზიტიური გაგება. ეს განსაკუთრებით შესაფერისია მათთვის, ვისაც წარსულში ჰქონდა ნეგატიური გამოცდილება მათემატიკასთან და ცდილობს შეცვალოს ეს აღქმა.
ალბათობის მენეჯმენტი (სტენფორდი)
სტენფორდის მიერ შემოთავაზებული კურსი "შესავალი ალბათობის მენეჯმენტში" არის შესავალი ალბათობის მენეჯმენტის დისციპლინაში. ეს ველი ფოკუსირებულია გაურკვევლობების კომუნიკაციასა და გამოთვლაზე აუდიტორული მონაცემების ცხრილების სახით, სახელწოდებით Stochastic Information Packets (SIPs). ეს ათკვირიანი კურსი კვირაში 1-დან 5 საათამდე სწავლას მოითხოვს, ეს უდავოდ ღირებული რესურსია მათთვის, ვინც ცდილობს გაიგოს და გამოიყენოს სტატისტიკური მეთოდები მონაცემთა მეცნიერების სფეროში.
კურსის სასწავლო პროგრამა მოიცავს ისეთ თემებს, როგორიცაა „საშუალოების ხარვეზის“ ამოცნობა, სისტემატური შეცდომების ერთობლიობა, რომელიც წარმოიქმნება, როდესაც გაურკვევლობა წარმოდგენილია ცალკეული რიცხვებით, ჩვეულებრივ საშუალოდ. ეს განმარტავს, თუ რატომ არის დაგვიანებული ბევრი პროექტი, ბიუჯეტზე მეტი და ბიუჯეტის ნაკლებობა. კურსი ასევე ასწავლის გაურკვევლობის არითმეტიკას, რომელიც ახორციელებს გამოთვლებს გაურკვეველი შეყვანით, რის შედეგადაც მიიღება გაურკვეველი შედეგები, საიდანაც შეგიძლიათ გამოთვალოთ ნამდვილი საშუალო შედეგები და მითითებული მიზნების მიღწევის შანსები.
სტუდენტები ისწავლიან როგორ შექმნან ინტერაქტიული სიმულაციები, რომლებიც შეიძლება გაზიარონ Excel-ის ნებისმიერ მომხმარებელს დანამატების ან მაკროების საჭიროების გარეშე. ეს მიდგომა თანაბრად შესაფერისია პითონისთვის ან ნებისმიერი პროგრამირების გარემოსთვის, რომელიც მხარს უჭერს მასივებს.
ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვინც კომფორტულია Microsoft Excel-ით და ცდილობს გაიღრმავოს მათი გაგება ალბათობის მენეჯმენტისა და მისი გამოყენების შესახებ მონაცემთა მეცნიერებაში.
გაურკვევლობისა და მონაცემების მეცნიერება (MIT)
კურსი "ალბათობა - გაურკვევლობისა და მონაცემების მეცნიერება", შემოთავაზებული მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის (MIT) მიერ. არის ფუნდამენტური შესავალი მონაცემთა მეცნიერებაში ალბათური მოდელების მეშვეობით. ეს თექვსმეტკვირიანი კურსი კვირაში 10-დან 14 საათამდე სწავლას მოითხოვს. იგი შეესაბამება MIT MicroMasters პროგრამის ნაწილს სტატისტიკასა და მონაცემთა მეცნიერებაში.
ეს კურსი იკვლევს გაურკვევლობის სამყაროს: უბედური შემთხვევებიდან არაპროგნოზირებად ფინანსურ ბაზრებზე კომუნიკაციებამდე. ალბათური მოდელირება და სტატისტიკური დასკვნის შესაბამისი სფერო. არის ორი გასაღები ამ მონაცემების ანალიზისა და მეცნიერულად დასაბუთებული პროგნოზების გასაკეთებლად.
მოსწავლეები აღმოაჩენენ ალბათური მოდელების სტრუქტურას და ძირითად ელემენტებს. მათ შორის შემთხვევითი ცვლადები, მათი განაწილება, საშუალო და დისპერსიები. კურსი ასევე მოიცავს დასკვნის მეთოდებს. დიდი რიცხვების კანონები და მათი გამოყენება, ასევე შემთხვევითი პროცესები.
ეს კურსი შესანიშნავია მათთვის, ვისაც სურს მონაცემთა მეცნიერების ფუნდამენტური ცოდნა. ის იძლევა ყოვლისმომცველ პერსპექტივას ალბათური მოდელების შესახებ. ძირითადი ელემენტებიდან შემთხვევით პროცესებამდე და სტატისტიკურ დასკვნამდე. ეს ყველაფერი განსაკუთრებით სასარგებლოა პროფესიონალებისა და სტუდენტებისთვის. განსაკუთრებით მონაცემთა მეცნიერების, ინჟინერიისა და სტატისტიკის სფეროებში.
გამოთვლითი ალბათობა და დასკვნა (MIT)
მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტი (MIT) წარმოგიდგენთ კურსს „გამოთვლითი ალბათობა და დასკვნა“ ინგლისურ ენაზე. პროგრამაზე, საშუალო დონის შესავალი ალბათური ანალიზისა და დასკვნის შესახებ. ეს თორმეტკვირიანი კურსი, რომელიც კვირაში 4-6 საათს მოითხოვს, არის მომხიბლავი გამოკვლევა იმის შესახებ, თუ როგორ გამოიყენება ალბათობა და დასკვნა ისეთ სფეროებში, როგორიცაა სპამის ფილტრაცია, მობილური ბოტების ნავიგაცია ან თუნდაც სტრატეგიულ თამაშებში, როგორიცაა Jeopardy და Go.
ამ კურსში თქვენ შეისწავლით ალბათობისა და დასკვნის პრინციპებს და როგორ უნდა დანერგოთ ისინი კომპიუტერულ პროგრამებში, რომლებიც გაურკვევლობას იწვევს და აკეთებენ პროგნოზებს. თქვენ გაეცნობით მონაცემთა სხვადასხვა სტრუქტურებს ალბათობის განაწილების შესანახად, როგორიცაა ალბათობითი გრაფიკული მოდელები და შეიმუშავებთ ეფექტურ ალგორითმებს ამ მონაცემთა სტრუქტურებთან მსჯელობისთვის.
ამ კურსის დასასრულს თქვენ გეცოდინებათ, როგორ მოამზადოთ რეალური პრობლემები ალბათობით და როგორ გამოიყენოთ მიღებული მოდელები დასკვნისთვის. თქვენ არ გჭირდებათ წინასწარი გამოცდილება ალბათობის ან დასკვნის შესახებ, მაგრამ კომფორტულად უნდა გქონდეთ ძირითადი Python პროგრამირება და გაანგარიშება.
ეს კურსი არის ღირებული რესურსი მათთვის, ვინც ცდილობს გაიგოს და გამოიყენოს სტატისტიკური მეთოდები მონაცემთა მეცნიერების სფეროში, რაც უზრუნველყოფს ყოვლისმომცველ პერსპექტივას ალბათურ მოდელებსა და სტატისტიკურ დასკვნას.
გაურკვევლობის გულში: MIT ხსნის ალბათობას
კურსში "შესავალი ალბათობათა ნაწილი II: დასკვნის პროცესები", მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტი (MIT) გთავაზობთ გაფართოებულ ჩაძირვას ალბათობისა და დასკვნის სამყაროში. ეს კურსი, მთლიანად ინგლისურ ენაზე, არის პირველი ნაწილის ლოგიკური გაგრძელება, უფრო ღრმად ჩაყვება მონაცემთა ანალიზსა და გაურკვევლობის მეცნიერებაში.
თექვსმეტი კვირის განმავლობაში, კვირაში 6 საათის ვალდებულებით, ეს კურსი იკვლევს დიდი რიცხვების კანონებს, ბაიესის დასკვნის მეთოდებს, კლასიკურ სტატისტიკას და შემთხვევით პროცესებს, როგორიცაა პუასონის პროცესები და მარკოვის ჯაჭვები. ეს არის მკაცრი კვლევა, რომელიც განკუთვნილია მათთვის, ვისაც უკვე აქვს მყარი საფუძველი ალბათობით.
ეს კურსი გამოირჩევა ინტუიციური მიდგომით, მათემატიკური სიმკაცრის შენარჩუნებით. ის არ წარმოადგენს მხოლოდ თეორემებსა და მტკიცებულებებს, არამედ მიზნად ისახავს ცნებების ღრმა გაგების განვითარებას კონკრეტული აპლიკაციების საშუალებით. სტუდენტები ისწავლიან რთული ფენომენების მოდელირებას და რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების ინტერპრეტაციას.
იდეალურია მონაცემთა მეცნიერების პროფესიონალებისთვის, მკვლევარებისთვის და სტუდენტებისთვის, ეს კურსი გვთავაზობს უნიკალურ პერსპექტივას იმის შესახებ, თუ როგორ აყალიბებს ალბათობა და დასკვნა სამყაროს შესახებ ჩვენს გაგებას. იდეალურია მათთვის, ვინც ეძებს მონაცემთა მეცნიერების და სტატისტიკური ანალიზის გაგებას.
ანალიტიკური კომბინატორიკა: პრინსტონის კურსი რთული სტრუქტურების გაშიფვრისთვის (პრინსტონი)
პრინსტონის უნივერსიტეტის მიერ შემოთავაზებული ანალიტიკური კომბინატორიკის კურსი არის ანალიტიკური კომბინატორიკის მომხიბლავი კვლევა, დისციპლინა, რომელიც იძლევა რთული კომბინატორიული სტრუქტურების ზუსტი რაოდენობრივი წინასწარმეტყველების საშუალებას. ეს კურსი, მთლიანად ინგლისურ ენაზე, არის ღირებული რესურსი მათთვის, ვინც ცდილობს გაიგოს და გამოიყენოს მოწინავე მეთოდები კომბინატორიკის სფეროში.
ეს კურსი გრძელდება სამი კვირა და მოითხოვს დაახლოებით 16 საათს მთლიანობაში, ან დაახლოებით 5 საათს კვირაში, ეს კურსი წარმოგიდგენთ სიმბოლურ მეთოდს ჩვეულებრივ, ექსპონენციალურ და მრავალვარიანტულ გენერირებად ფუნქციებს შორის ფუნქციური ურთიერთობების გამოსათვლელად. იგი ასევე იკვლევს კომპლექსური ანალიზის მეთოდებს, რათა გამოიტანოს ზუსტი ასიმპტოტიკა ფუნქციების გენერირების განტოლებიდან.
სტუდენტები აღმოაჩენენ, თუ როგორ შეიძლება გამოყენებულ იქნას ანალიტიკური კომბინატორიკა ზუსტი რაოდენობების პროგნოზირებისთვის დიდ კომბინატორულ სტრუქტურებში. ისინი შეისწავლიან კომბინატორული სტრუქტურების მანიპულირებას და კომპლექსური ანალიზის ტექნიკის გამოყენებას ამ სტრუქტურების გასაანალიზებლად.
ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვინც ცდილობს გაიღრმაოს კომბინატორიკის ცოდნა და მისი გამოყენება რთული პრობლემების გადაჭრაში. ის გთავაზობთ უნიკალურ პერსპექტივას იმის შესახებ, თუ როგორ აყალიბებს ანალიტიკური კომბინატორიკა მათემატიკური და კომბინატორიული სტრუქტურების ჩვენს გაგებას.