გვერდის შინაარსი

ფრანგული ენის კურსები

 

შემთხვევითი: შესავალი ალბათობაზე – ნაწილი 1 (პოლიტექნიკა პარიზი)

École Polytechnique, ცნობილი დაწესებულება, გთავაზობთ მომხიბლავ კურსს Coursera-ზე სათაურით "შემთხვევითი: შესავალი ალბათობაზე - ნაწილი 1". ეს კურსი, რომელიც გრძელდება დაახლოებით 27 საათის განმავლობაში, განაწილებულია სამ კვირაში, არის განსაკუთრებული შესაძლებლობა ყველასთვის, ვინც დაინტერესებულია ალბათობის საფუძვლებით. შექმნილია იმისათვის, რომ იყოს მოქნილი და მოერგოს თითოეული მოსწავლის ტემპს, ეს კურსი გთავაზობთ სიღრმისეულ და ხელმისაწვდომ მიდგომას ალბათობის თეორიისადმი.

პროგრამა შედგება 8 საინტერესო მოდულისგან, რომელთაგან თითოეული მიმართავს ალბათობის სივრცის ძირითად ასპექტებს, ალბათობის ერთგვაროვან კანონებს, კონდიცირებას, დამოუკიდებლობას და შემთხვევით ცვლადებს. თითოეული მოდული გამდიდრებულია ახსნა-განმარტებითი ვიდეოებით, დამატებითი კითხვითა და ვიქტორინებით შეძენილი ცოდნის შესამოწმებლად და კონსოლიდაციის მიზნით. სტუდენტებს ასევე აქვთ შესაძლებლობა მიიღონ გაზიარებული სერტიფიკატი კურსის დასრულების შემდეგ, რაც მნიშვნელოვან მნიშვნელობას შემატებს მათ პროფესიულ თუ აკადემიურ მოგზაურობას.

ინსტრუქტორები, სილვი მელეარი, ჟან-რენე შაზოტი და კარლ გრეჰემი, ყველანი პოლიტექნიკური პოლიტექნიკის თანამშრომლები არიან, თავიანთი გამოცდილება და გატაცება მათემატიკის მიმართ, რაც ამ კურსს არა მხოლოდ საგანმანათლებლო, არამედ შთამაგონებელსაც აქცევს. ხართ თუ არა მათემატიკის სტუდენტი, პროფესიონალი, რომელიც ცდილობს თქვენი ცოდნის გაღრმავებას, თუ უბრალოდ მეცნიერების მოყვარული, ეს კურსი გთავაზობთ უნიკალურ შესაძლებლობას ჩაღრმავდეთ ალბათობის მომხიბლავ სამყაროში, რომელსაც ხელმძღვანელობს École Polytechnique-ის საუკეთესო გონებით.

 

შემთხვევითი: შესავალი ალბათობაზე – ნაწილი 2 (პოლიტექნიკა პარიზი)

Ecole Polytechnique-ის საგანმანათლებლო ბრწყინვალების გაგრძელება, კურსი „შემთხვევითი: შესავალი ალბათობაში – ნაწილი 2“ Coursera-ზე არის პირველი ნაწილის პირდაპირი და გამდიდრებული გაგრძელება. ეს კურსი, რომელიც სავარაუდოდ გაგრძელდება 17 საათის განმავლობაში, განაწილებულია სამ კვირაში, ჩაძირავს სტუდენტებს ალბათობის თეორიის უფრო მოწინავე კონცეფციებში, რაც უზრუნველყოფს ამ მომხიბლავი დისციპლინის უფრო ღრმა გაგებას და უფრო ფართო გამოყენებას.

6 კარგად სტრუქტურირებული მოდულით, კურსი მოიცავს ისეთ თემებს, როგორიცაა შემთხვევითი ვექტორები, კანონის გამოთვლების განზოგადება, დიდი რიცხვების კანონის თეორემა, მონტე კარლოს მეთოდი და ცენტრალური ლიმიტის თეორემა. თითოეული მოდული მოიცავს საგანმანათლებლო ვიდეოებს, კითხვას და ვიქტორინას, სწავლის განსაცვიფრებელი გამოცდილებისთვის. ეს ფორმატი საშუალებას აძლევს სტუდენტებს აქტიურად ჩაერთონ მასალასთან და გამოიყენონ ნასწავლი ცნებები პრაქტიკული გზით.

ინსტრუქტორები, სილვი მელეარი, ჟან-რენე შაზოტი და კარლ გრეჰემი აგრძელებენ სტუდენტების ხელმძღვანელობას ამ საგანმანათლებლო მოგზაურობაში მათი გამოცდილებით და მათემატიკისადმი გატაცებით. მათი სწავლების მიდგომა ხელს უწყობს რთული ცნებების გაგებას და ხელს უწყობს ალბათობის უფრო ღრმა შესწავლას.

ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვისაც უკვე აქვს მყარი საფუძველი ალბათობაში და სურს გააფართოოს მათი გაგება და უნარი გამოიყენოს ეს ცნებები უფრო რთულ პრობლემებზე. ამ კურსის გავლის შემდეგ, სტუდენტებს შეუძლიათ მიიღონ გაზიარებული სერთიფიკატი, რომელიც აჩვენებს მათ ერთგულებას და კომპეტენციას ამ სპეციალიზებულ სფეროში.

 

განაწილების თეორიის შესავალი (პოლიტექნიკა პარიზი)

კურსი „განაწილების თეორიის შესავალი“, შემოთავაზებული École Polytechnique-ის მიერ Coursera-ზე, წარმოადგენს მოწინავე მათემატიკური სფეროს უნიკალურ და სიღრმისეულ კვლევას. ეს კურსი, რომელიც გრძელდება დაახლოებით 15 საათის განმავლობაში, განაწილებულია სამ კვირაში, განკუთვნილია მათთვის, ვინც ცდილობს გაიგოს განაწილება, ფუნდამენტური კონცეფცია გამოყენებითი მათემატიკისა და ანალიზისთვის.

პროგრამა შედგება 9 მოდულისგან, თითოეული გთავაზობთ საგანმანათლებლო ვიდეოების, კითხვისა და ვიქტორინების ნაზავს. ეს მოდულები მოიცავს განაწილების თეორიის სხვადასხვა ასპექტს, მათ შორის კომპლექსურ საკითხებს, როგორიცაა წყვეტილი ფუნქციის წარმოებულის განსაზღვრა და წყვეტილი ფუნქციების გამოყენება დიფერენციალური განტოლებების ამონახსნის სახით. ეს სტრუქტურირებული მიდგომა საშუალებას აძლევს სტუდენტებს თანდათან გაეცნონ ცნებებს, რომლებიც შეიძლება თავიდანვე დამაშინებლად ჩანდეს.

პროფესორები ფრანსუა გოლზი და ივან მარტელი, პოლიტექნიკის სკოლის გამორჩეული წევრები, ამ კურსს მნიშვნელოვანი გამოცდილება მოაქვს. მათი სწავლება აერთიანებს აკადემიურ სიმკაცრეს და სწავლების ინოვაციურ მიდგომებს, რაც კონტენტს ხელმისაწვდომს და მიმზიდველს ხდის სტუდენტებისთვის.

ეს კურსი განსაკუთრებით შესაფერისია მათემატიკის, ინჟინერიის ან მასთან დაკავშირებული დარგების სტუდენტებისთვის, რომლებიც ცდილობენ გააღრმავონ თავიანთი გაგება რთული მათემატიკური აპლიკაციების შესახებ. ამ კურსის გავლით მონაწილეები არა მხოლოდ მიიღებენ ღირებულ ცოდნას, არამედ ექნებათ შესაძლებლობა მიიღონ გაზიარებული სერტიფიკატი, რაც მნიშვნელოვან მნიშვნელობას შემატებს მათ პროფესიულ თუ აკადემიურ პროფილს.

 

გალუას თეორიის შესავალი (პარიზის უმაღლესი ნორმალური სკოლა)

Coursera-ზე École Normale Supérieure-ს მიერ შემოთავაზებული კურსი „გალუას თეორიის შესავალი“ არის თანამედროვე მათემატიკის ერთ-ერთი ყველაზე ღრმა და გავლენიანი ფილიალის მომხიბლავი გამოკვლევა.ეს კურსი გრძელდება დაახლოებით 12 საათის განმავლობაში, ეს კურსი ჩაძირავს სტუდენტებს გალუას თეორიის რთულ და მიმზიდველ სამყაროში, დისციპლინა, რომელმაც მოახდინა რევოლუცია პოლინომიურ განტოლებებსა და ალგებრულ სტრუქტურებს შორის ურთიერთობების გაგებაში.

კურსი ფოკუსირებულია მრავალწევრების ფესვებისა და კოეფიციენტებიდან მათი გამოხატვის შესწავლაზე, რაც მთავარი კითხვაა ალგებრაში. იგი იკვლევს გალუას ჯგუფის ცნებას, რომელიც შემოიღო ევარისტ გალუას მიერ, რომელიც აკავშირებს თითოეულ მრავალწევრს მისი ფესვების პერმუტაციების ჯგუფთან. ეს მიდგომა საშუალებას გვაძლევს გავიგოთ, რატომ არის შეუძლებელია გარკვეული პოლინომიური განტოლებების ფესვების გამოხატვა ალგებრული ფორმულებით, განსაკუთრებით ოთხზე მეტი ხარისხის მრავალწევრებისთვის.

გალუას კორესპონდენცია, კურსის ძირითადი ელემენტი, აკავშირებს ველის თეორიას ჯგუფურ თეორიასთან, რაც უზრუნველყოფს უნიკალურ პერსპექტივას რადიკალური განტოლებების ამოხსნადობის შესახებ. კურსი იყენებს წრფივი ალგებრის ძირითად ცნებებს სხეულების თეორიასთან მიახლოების და ალგებრული რიცხვის ცნების შესასწავლად, გალუას ჯგუფების შესასწავლად საჭირო პერმუტაციების ჯგუფების შესწავლისას.

ეს კურსი განსაკუთრებით გამოირჩევა ალგებრის რთული ცნებების ხელმისაწვდომი და გამარტივებული სახით წარმოდგენის უნარით, რაც სტუდენტებს საშუალებას აძლევს სწრაფად მიაღწიონ მნიშვნელოვან შედეგებს მინიმალური აბსტრაქტული ფორმალიზმით. ის იდეალურია მათემატიკის, ფიზიკის ან ინჟინერიის სტუდენტებისთვის, ასევე მათემატიკის მოყვარულთათვის, რომლებიც ცდილობენ გაიღრმავონ თავიანთი გაგება ალგებრული სტრუქტურებისა და მათი გამოყენების შესახებ.

ამ კურსის გავლისას მონაწილეები არა მხოლოდ მიიღებენ გალუას თეორიის ღრმა გაგებას, არამედ ექნებათ შესაძლებლობა მიიღონ გაზიარებული სერთიფიკატი, რაც მნიშვნელოვან მნიშვნელობას შემატებს მათ პროფესიულ ან აკადემიურ პროფილს.

 

ანალიზი I (ნაწილი 1): პრელუდია, ძირითადი ცნებები, რეალური რიცხვები (სკოლა POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

კურსი „ანალიზი I (ნაწილი 1): პრელუდია, ძირითადი ცნებები, რეალური რიცხვები“, შემოთავაზებული École Polytechnique Fédérale de Lausanne-ის მიერ edX-ზე, წარმოადგენს სიღრმისეულ შესავალს რეალური ანალიზის ფუნდამენტურ ცნებებში. ეს 5 კვირიანი კურსი, რომელიც მოითხოვს კვირაში დაახლოებით 4-5 საათს სწავლას, შექმნილია თქვენივე ტემპით დასასრულებლად.

კურსის შინაარსი იწყება პრელუდიით, რომელიც განიხილავს და აღრმავებს არსებით მათემატიკურ ცნებებს, როგორიცაა ტრიგონომეტრიული ფუნქციები (sin, cos, tan), ორმხრივი ფუნქციები (exp, ln), ისევე როგორც სიმძლავრეების, ლოგარითმების და ფესვების გამოთვლის წესებს. ის ასევე მოიცავს ძირითად კომპლექტებსა და ფუნქციებს.

კურსის ძირითადი მიმართულებაა რიცხვითი სისტემები. ნატურალური რიცხვების ინტუიციური ცნებიდან დაწყებული, კურსი მკაცრად განსაზღვრავს რაციონალურ რიცხვებს და იკვლევს მათ თვისებებს. განსაკუთრებული ყურადღება ეთმობა რეალურ რიცხვებს, რომლებიც შემოყვანილია რაციონალურ რიცხვებში არსებული ხარვეზების შესავსებად. კურსი წარმოადგენს ნამდვილ რიცხვთა აქსიომატიურ განმარტებას და დეტალურად შეისწავლის მათ თვისებებს, მათ შორის ცნებებს, როგორიცაა infimum, supremum, აბსოლუტური მნიშვნელობა და რეალური რიცხვების სხვა დამატებითი თვისებები.

ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვისაც აქვს მათემატიკის საბაზისო ცოდნა და სურს გაიღრმავოს რეალური სამყაროს ანალიზის გაგება. ის განსაკუთრებით სასარგებლოა მათემატიკის, ფიზიკის ან ინჟინერიის სტუდენტებისთვის, ასევე მათთვის, ვინც დაინტერესებულია მათემატიკის საფუძვლების მკაცრი გაგებით.

ამ კურსის გავლისას მონაწილეები მიიღებენ მყარად გააზრებას რეალური რიცხვების და მათი მნიშვნელობის ანალიზში, ასევე შესაძლებლობას მიიღონ გაზიარებადი სერთიფიკატი, რაც მნიშვნელოვან მნიშვნელობას შემატებს მათ პროფესიულ ან აკადემიურ პროფილს.

 

ანალიზი I (ნაწილი 2): შესავალი კომპლექსურ რიცხვებში (სკოლა POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

კურსი „ანალიზი I (ნაწილი 2): შესავალი კომპლექსურ რიცხვებში“, შემოთავაზებული École Polytechnique Fédérale de Lausanne-ის მიერ edX-ზე, არის მიმზიდველი შესავალი რთული რიცხვების სამყაროში.ეს 2 კვირიანი კურსი, რომელიც მოითხოვს კვირაში დაახლოებით 4-5 საათს სწავლას, შექმნილია თქვენივე ტემპით დასასრულებლად.

კურსი იწყება z^2 = -1 განტოლებასთან შეხებით, რომელსაც არ აქვს ამონახსნი რეალური რიცხვების სიმრავლეში, R. ეს პრობლემა იწვევს რთული რიცხვების, C, ველის შემოღებას, რომელიც შეიცავს R და საშუალებას გვაძლევს გადავჭრათ ასეთი. განტოლებები. კურსი იკვლევს რთული რიცხვის წარმოდგენის სხვადასხვა გზებს და განიხილავს z^n = w ფორმის განტოლებების ამონახსნებს, სადაც n ეკუთვნის N*-ს და w-ს C.

კურსის გამორჩეულია ალგებრის ფუნდამენტური თეორემის შესწავლა, რომელიც მათემატიკაში საკვანძო შედეგია. კურსი ასევე მოიცავს ისეთ თემებს, როგორიცაა რთული რიცხვების დეკარტისეული წარმოდგენა, მათი ელემენტარული თვისებები, გამრავლების ინვერსიული ელემენტი, ეილერის და დე მოივრის ფორმულა და რთული რიცხვის პოლარული ფორმა.

ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვისაც უკვე აქვს გარკვეული ცოდნა რეალური რიცხვების შესახებ და სურს გააფართოოს მათი გაგება კომპლექსურ რიცხვებზე. ის განსაკუთრებით სასარგებლოა მათემატიკის, ფიზიკის ან ინჟინერიის სტუდენტებისთვის, ისევე როგორც ყველასთვის, ვინც დაინტერესებულია ალგებრისა და მისი აპლიკაციების უფრო ღრმა გაგებით.

ამ კურსის გავლისას მონაწილეები მიიღებენ კომპლექსური რიცხვების და მათემატიკაში მათი გადამწყვეტი როლის მყარად გააზრებას, ასევე შესაძლებლობას მიიღონ გაზიარებული სერთიფიკატი, რაც მნიშვნელოვან მნიშვნელობას შემატებს მათ პროფესიულ ან აკადემიურ პროფილს.

 

ანალიზი I (ნაწილი 3): I და II რეალური რიცხვების მიმდევრობები (სკოლა POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

კურსი „ანალიზი I (ნაწილი 3): რეალური რიცხვების I და II მიმდევრობები“, შემოთავაზებული École Polytechnique Fédérale de Lozanne-ის მიერ edX-ზე, ფოკუსირებულია რეალური რიცხვების მიმდევრობაზე. ეს 4 კვირიანი კურსი, რომელიც მოითხოვს კვირაში დაახლოებით 4-5 საათს სწავლას, შექმნილია თქვენივე ტემპით დასასრულებლად.

ამ კურსის ცენტრალური კონცეფცია არის რეალური რიცხვების მიმდევრობის ზღვარი. ის იწყება რეალური რიცხვების მიმდევრობის განსაზღვრით N-დან R-მდე ფუნქციის სახით. მაგალითად, შესწავლილია a_n = 1/2^n თანმიმდევრობა, რომელიც აჩვენებს, თუ როგორ უახლოვდება ის ნულს. კურსი მკაცრად ეხება მიმდევრობის ლიმიტის განსაზღვრას და შეიმუშავებს მეთოდებს ლიმიტის არსებობის დასადგენად.

გარდა ამისა, კურსი ადგენს კავშირს ლიმიტის ცნებასა და infimum-სა და სიმრავლის უზენაესს შორის. რეალური რიცხვების მიმდევრობის მნიშვნელოვანი გამოყენება ილუსტრირებულია იმით, რომ თითოეული რეალური რიცხვი შეიძლება ჩაითვალოს რაციონალური რიცხვების მიმდევრობის ზღვრად. კურსი ასევე იკვლევს კოშის მიმდევრობებს და მიმდევრობებს, რომლებიც განსაზღვრულია წრფივი ინდუქციით, ისევე როგორც ბოლცანო-ვაიერშტრასის თეორემა.

მონაწილეები ასევე გაეცნობიან რიცხვითი სერიების შესახებ, გაეცნონ სხვადასხვა მაგალითებს და კონვერგენციის კრიტერიუმებს, როგორიცაა დ'ალმბერის კრიტერიუმი, კოშის კრიტერიუმი და ლაიბნიცის კრიტერიუმი. კურსი მთავრდება პარამეტრით რიცხვითი სერიების შესწავლით.

ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვისაც აქვს მათემატიკის საბაზისო ცოდნა და სურს გაიღრმავოს რეალური რიცხვების მიმდევრობების გაგება. განსაკუთრებით სასარგებლოა მათემატიკის, ფიზიკის ან ინჟინერიის სტუდენტებისთვის. ამ კურსის გავლისას მონაწილეები გაამდიდრებენ მათემატიკის ცოდნას და შეუძლიათ მიიღონ გაზიარებული სერტიფიკატი, რაც მათი პროფესიული ან აკადემიური განვითარების აქტივია.

 

რეალური და უწყვეტი ფუნქციების აღმოჩენა: ანალიზი I (ნაწილი 4)  (სკოლა POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

„I ანალიზში (ნაწილი 4): ფუნქციის ლიმიტი, უწყვეტი ფუნქციები“, École Polytechnique Fédérale de Lozanne გთავაზობთ მომხიბლავ მოგზაურობას რეალური ცვლადის რეალური ფუნქციების შესწავლაში.ეს კურსი, რომელიც გრძელდება 4 კვირა, ყოველკვირეული სწავლით 4-დან 5 საათამდე, ხელმისაწვდომია edX-ზე და საშუალებას აძლევს პროგრესს საკუთარი ტემპით.

კურსის ეს სეგმენტი იწყება რეალური ფუნქციების დანერგვით, ხაზს უსვამს მათ თვისებებს, როგორიცაა ერთფეროვნება, პარიტეტი და პერიოდულობა. ის ასევე იკვლევს ფუნქციებს შორის ოპერაციებს და წარმოგიდგენთ სპეციფიკურ ფუნქციებს, როგორიცაა ჰიპერბოლური ფუნქციები. განსაკუთრებული ყურადღება ეთმობა ეტაპობრივად განსაზღვრულ ფუნქციებს, მათ შორის Signum და Heaviside ფუნქციებს, ასევე აფინურ გარდაქმნებს.

კურსის არსი ფოკუსირებულია ფუნქციის მკვეთრ ზღვარზე მოცემულ წერტილში, ფუნქციების ლიმიტების კონკრეტულ მაგალითებს. იგი ასევე მოიცავს მარცხენა და მარჯვენა საზღვრების ცნებებს. შემდეგი, კურსი უყურებს ფუნქციების უსასრულო საზღვრებს და უზრუნველყოფს არსებით ინსტრუმენტებს ლიმიტების გამოსათვლელად, როგორიცაა პოლიციელთა თეორემა.

კურსის ძირითადი ასპექტია უწყვეტობის კონცეფციის დანერგვა, რომელიც განსაზღვრულია ორი განსხვავებული გზით და მისი გამოყენება გარკვეული ფუნქციების გაფართოებისთვის. კურსი მთავრდება უწყვეტობის შესწავლით ღია ინტერვალებით.

ეს კურსი არის გამდიდრების შესაძლებლობა მათთვის, ვისაც სურს გაიღრმავოს რეალური და უწყვეტი ფუნქციების გაგება. იდეალურია მათემატიკის, ფიზიკის ან ინჟინერიის სტუდენტებისთვის. ამ კურსის გავლისას მონაწილეები არამარტო გააფართოვებენ მათემატიკურ ჰორიზონტს, არამედ ექნებათ შესაძლებლობა მიიღონ დამაჯილდოებელი სერთიფიკატი, რაც გაუხსნის კარს ახალი აკადემიური თუ პროფესიული პერსპექტივისკენ.

 

დიფერენცირებადი ფუნქციების შესწავლა: ანალიზი I (ნაწილი 5) (სკოლა POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

École Polytechnique Fédérale de Lozanne, თავის საგანმანათლებლო შეთავაზებაში edX-ზე, წარმოგიდგენთ „ანალიზს I (ნაწილი 5): უწყვეტი ფუნქციები და დიფერენცირებადი ფუნქციები, წარმოებული ფუნქცია. ეს ოთხკვირიანი კურსი, რომელიც მოითხოვს კვირაში დაახლოებით 4-5 საათს სწავლას, წარმოადგენს დიფერენციალურობისა და ფუნქციების უწყვეტობის ცნებების სიღრმისეულ შესწავლას.

კურსი იწყება უწყვეტი ფუნქციების სიღრმისეული შესწავლით, მათ თვისებებზე ფოკუსირებული დახურული ინტერვალებით. ეს განყოფილება ეხმარება სტუდენტებს გაიგონ უწყვეტი ფუნქციების მაქსიმუმი და მინიმალური. შემდეგ კურსი წარმოგიდგენთ ბისექციის მეთოდს და წარმოგიდგენთ მნიშვნელოვან თეორემებს, როგორიცაა შუალედური მნიშვნელობის თეორემა და ფიქსირებული წერტილის თეორემა.

კურსის ცენტრალური ნაწილი ეთმობა ფუნქციების განსხვავებულობასა და განსხვავებულობას. სტუდენტები სწავლობენ ამ ცნებების ინტერპრეტაციას და მათი ეკვივალენტობის გაგებას. შემდეგ კურსი განიხილავს წარმოებული ფუნქციის კონსტრუქციას და დეტალურად განიხილავს მის თვისებებს, მათ შორის წარმოებულ ფუნქციებზე ალგებრულ ოპერაციებს.

კურსის მნიშვნელოვანი ასპექტია დიფერენცირებადი ფუნქციების თვისებების შესწავლა, როგორიცაა ფუნქციის შემადგენლობის წარმოებული, როლის თეორემა და სასრული ზრდის თეორემა. კურსი ასევე იკვლევს წარმოებული ფუნქციის უწყვეტობას და მის გავლენას დიფერენცირებადი ფუნქციის ერთფეროვნებაზე.

ეს კურსი შესანიშნავი შესაძლებლობაა მათთვის, ვისაც სურს გაიღრმავოს დიფერენცირებადი და უწყვეტი ფუნქციების გაგება. იდეალურია მათემატიკის, ფიზიკის ან ინჟინერიის სტუდენტებისთვის. ამ კურსის გავლისას მონაწილეები არა მხოლოდ გააფართოვებენ მათემატიკური ცნებების ცოდნას, არამედ ექნებათ შესაძლებლობა მიიღონ დამამშვიდებელი სერთიფიკატი, რომელიც გაუხსნის კარს ახალი აკადემიური თუ პროფესიული შესაძლებლობებისკენ.

 

ჩაღრმავება მათემატიკურ ანალიზში: ანალიზი I (ნაწილი 6) (სკოლა POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

კურსი „ანალიზი I (ნაწილი 6): ფუნქციების შესწავლა, შეზღუდული განვითარება“, შემოთავაზებული École Polytechnique Fédérale de Lausanne-ის მიერ edX-ზე, არის ფუნქციების და მათი შეზღუდული განვითარების სიღრმისეული შესწავლა. ეს ოთხკვირიანი კურსი კვირაში 4-დან 5 საათამდე დატვირთვით, საშუალებას აძლევს მოსწავლეებს საკუთარი ტემპით წინსვლა.

კურსის ეს თავი ყურადღებას ამახვილებს ფუნქციების სიღრმისეულ შესწავლაზე, თეორემების გამოყენებით მათი ვარიაციების შესასწავლად. სასრული ზრდის თეორემასთან ბრძოლის შემდეგ, კურსი განიხილავს მის განზოგადებას. ფუნქციების შესწავლის გადამწყვეტი ასპექტია მათი ქცევის გააზრება უსასრულობაში. ამისთვის კურსი შემოაქვს Bernoulli-l'Hospital-ის წესს, არსებით ინსტრუმენტს გარკვეული კოეფიციენტების რთული ზღვრების დასადგენად.

კურსი ასევე იკვლევს ფუნქციების გრაფიკულ წარმოდგენას, განიხილავს კითხვებს, როგორიცაა ლოკალური ან გლობალური მაქსიმალური ან მინიმუმის არსებობა, ასევე ფუნქციების ამოზნექილი ან ჩაზნექილი. მოსწავლეები ისწავლიან ფუნქციის სხვადასხვა ასიმპტოტების ამოცნობას.

კურსის კიდევ ერთი ძლიერი მხარეა ფუნქციის შეზღუდული გაფართოებების დანერგვა, რომლებიც უზრუნველყოფენ პოლინომიურ მიახლოებას მოცემული წერტილის სიახლოვეს. ეს განვითარება აუცილებელია ლიმიტების გამოთვლისა და ფუნქციების თვისებების შესწავლის გასამარტივებლად. კურსი ასევე მოიცავს მთელ რიცხვებს და მათ კონვერგენციის რადიუსს, ისევე როგორც ტეილორის სერიებს, მძლავრ ინსტრუმენტს განუსაზღვრელი დიფერენცირებადი ფუნქციების წარმოსადგენად.

ეს კურსი არის ღირებული რესურსი მათთვის, ვისაც სურს გააღრმაოს ფუნქციები და მათი გამოყენება მათემატიკაში. ის გვთავაზობს გამდიდრებულ და დეტალურ პერსპექტივას მათემატიკური ანალიზის ძირითად ცნებებზე.

 

ინტეგრაციის ოსტატობა: ანალიზი I (ნაწილი 7) (სკოლა POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)

კურსი „ანალიზი I (ნაწილი 7): განუსაზღვრელი და განსაზღვრული ინტეგრალები, ინტეგრაცია (შერჩეული თავები)“, შემოთავაზებული École Polytechnique Fédérale de Lausanne-ის მიერ edX-ზე, არის ფუნქციების ინტეგრაციის დეტალური გამოკვლევა. ეს მოდული, რომელიც გრძელდება ოთხი კვირა კვირაში 4-დან 5 საათამდე, საშუალებას აძლევს მოსწავლეებს საკუთარი ტემპით აღმოაჩინონ ინტეგრაციის დახვეწილობა.

კურსი იწყება განუსაზღვრელი ინტეგრალის და განსაზღვრული ინტეგრალის განმარტებით, განსაზღვრული ინტეგრალის შემოღებით რიმანის ჯამებით და ზედა და ქვედა ჯამებით. შემდეგ განიხილება განსაზღვრული ინტეგრალების სამი ძირითადი თვისება: ინტეგრალის წრფივობა, ინტეგრაციის დომენის ქვედანაყოფი და ინტეგრალის ერთფეროვნება.

კურსის ცენტრალური წერტილი არის სეგმენტზე უწყვეტი ფუნქციების საშუალო თეორემა, რომელიც დეტალურად არის ნაჩვენები. კურსი კულმინაციას აღწევს ინტეგრალური გამოთვლის ფუნდამენტური თეორემით, ფუნქციის ანტიწარმოებულის ცნების შემოღებით. სტუდენტები სწავლობენ ინტეგრაციის სხვადასხვა ტექნიკას, როგორიცაა ინტეგრაცია ნაწილებით, ცვლადების შეცვლა და ინტეგრაცია ინდუქციით.

კურსი მთავრდება კონკრეტული ფუნქციების ინტეგრაციის შესწავლით, მათ შორის ფუნქციის შეზღუდული გაფართოების ინტეგრაცია, მთელი რიცხვების სერიების ინტეგრაცია და ცალი უწყვეტი ფუნქციების ინტეგრაცია. ეს ტექნიკა საშუალებას იძლევა უფრო ეფექტურად გამოითვალოს სპეციალური ფორმების მქონე ფუნქციების ინტეგრალები. და ბოლოს, კურსი იკვლევს განზოგადებულ ინტეგრალებს, რომლებიც განისაზღვრება ინტეგრალებში ლიმიტის გადალახვით და წარმოადგენს კონკრეტულ მაგალითებს.

ეს კურსი არის ღირებული რესურსი მათთვის, ვინც ცდილობს დაეუფლოს ინტეგრაციას, ფუნდამენტური ინსტრუმენტი მათემატიკაში. ის უზრუნველყოფს ინტეგრაციის ყოვლისმომცველ და პრაქტიკულ პერსპექტივას, ამდიდრებს მოსწავლეთა მათემატიკურ უნარებს.

 

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.