វគ្គសិក្សាជាភាសាអង់គ្លេស
ការណែនាំអំពីគំរូលីនេអ៊ែរ និងម៉ាទ្រីសពិជគណិត (ហាវ៉ាដ)
សាកលវិទ្យាល័យ Harvard តាមរយៈវេទិកា HarvardX របស់ខ្លួននៅលើ edX ផ្តល់ជូននូវវគ្គសិក្សា "ការណែនាំអំពីគំរូលីនេអ៊ែរ និងម៉ាទ្រីសពិជគណិត". ទោះបីជាវគ្គសិក្សានេះត្រូវបានបង្រៀនជាភាសាអង់គ្លេសក៏ដោយ វាផ្តល់នូវឱកាសពិសេសមួយដើម្បីរៀនពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃម៉ាទ្រីសពិជគណិត និងគំរូលីនេអ៊ែរ ដែលជាជំនាញសំខាន់ៗក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រជាច្រើន។
វគ្គសិក្សារយៈពេល 2 សប្តាហ៍នេះដែលទាមទារការសិក្សាពី 4 ទៅ XNUMX ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍ ត្រូវបានរៀបចំឡើងដើម្បីបញ្ចប់តាមល្បឿនរបស់អ្នក។ វាផ្តោតលើការប្រើប្រាស់ភាសាសរសេរកម្មវិធី R ដើម្បីអនុវត្តគំរូលីនេអ៊ែរក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ ជាពិសេសនៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រជីវិត។ សិស្សនឹងរៀនរៀបចំពិជគណិតម៉ាទ្រីស និងយល់ពីកម្មវិធីរបស់វាក្នុងការរចនាពិសោធន៍ និងការវិភាគទិន្នន័យវិមាត្រខ្ពស់។
កម្មវិធីនេះគ្របដណ្តប់លើការកំណត់ពិជគណិតម៉ាទ្រីស ប្រតិបត្តិការម៉ាទ្រីស ការអនុវត្តពិជគណិតម៉ាទ្រីសទៅនឹងការវិភាគទិន្នន័យ គំរូលីនេអ៊ែរ និងការណែនាំអំពីការបំបែក QR ។ វគ្គសិក្សានេះគឺជាផ្នែកមួយនៃវគ្គសិក្សាចំនួនប្រាំពីរដែលអាចត្រូវបានយកជាលក្ខណៈបុគ្គល ឬជាផ្នែកមួយនៃវិញ្ញាបនបត្រវិជ្ជាជីវៈពីរក្នុងការវិភាគទិន្នន័យសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រជីវិត និងការវិភាគទិន្នន័យហ្សែន។
វគ្គសិក្សានេះគឺល្អសម្រាប់អ្នកដែលកំពុងស្វែងរកជំនាញក្នុងការធ្វើគំរូស្ថិតិ និងការវិភាគទិន្នន័យ ជាពិសេសនៅក្នុងបរិបទវិទ្យាសាស្ត្រជីវិត។ វាផ្តល់នូវមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំសម្រាប់អ្នកដែលមានបំណងចង់ស្វែងយល់បន្ថែមអំពីម៉ាទ្រីសពិជគណិត និងកម្មវិធីរបស់វានៅក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រ និងស្រាវជ្រាវផ្សេងៗ។
Master Probability (Harvard)
Lបញ្ជីចាក់ "ស្ថិតិ 110: ប្រូបាប៊ីលីតេ" នៅលើ YouTube ដែលបង្រៀនជាភាសាអង់គ្លេសដោយ Joe Blitzstein នៃសាកលវិទ្យាល័យ Harvard គឺជាធនធានដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបានសម្រាប់អ្នកដែលចង់បង្កើនចំណេះដឹងរបស់ពួកគេអំពីប្រូបាប៊ីលីតេ. បញ្ជីចាក់រួមមានវីដេអូមេរៀន សម្ភារៈពិនិត្យឡើងវិញ និងលំហាត់អនុវត្តជាង 250 ជាមួយនឹងដំណោះស្រាយលម្អិត។
វគ្គសិក្សាភាសាអង់គ្លេសនេះគឺជាការណែនាំដ៏ទូលំទូលាយអំពីប្រូបាប៊ីលីតេ ដែលបង្ហាញជាភាសាសំខាន់ និងឧបករណ៍សម្រាប់ការយល់ដឹងអំពីស្ថិតិ វិទ្យាសាស្ត្រ ហានិភ័យ និងចៃដន្យ។ គោលគំនិតដែលបានបង្រៀនគឺអាចអនុវត្តបានក្នុងវិស័យផ្សេងៗដូចជា ស្ថិតិ វិទ្យាសាស្រ្ត វិស្វកម្ម សេដ្ឋកិច្ច ហិរញ្ញវត្ថុ និងជីវិតប្រចាំថ្ងៃ។
ប្រធានបទដែលគ្របដណ្តប់រួមមាន មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃប្រូបាប៊ីលីតេ អថេរចៃដន្យ និងការចែកចាយរបស់ពួកគេ ការចែកចាយឯកតា និងពហុវ៉ារ្យង់ ទ្រឹស្តីបទកំណត់ និងខ្សែសង្វាក់ Markov ។ វគ្គសិក្សាទាមទារចំណេះដឹងជាមុនអំពីការគណនាអថេរតែមួយ និងស្គាល់ម៉ាទ្រីស។
សម្រាប់អ្នកដែលមានផាសុកភាពជាមួយភាសាអង់គ្លេស និងចង់ស្វែងយល់ពីពិភពនៃប្រូបាប៊ីលីតេយ៉ាងស៊ីជម្រៅ វគ្គវគ្គសិក្សារបស់ហាវ៉ាដនេះផ្តល់នូវឱកាសសិក្សាដ៏សំបូរបែប។ អ្នកអាចចូលប្រើបញ្ជីចាក់ និងខ្លឹមសារលម្អិតរបស់វាដោយផ្ទាល់នៅលើ YouTube ។
ប្រូបាប៊ីលីតេបានពន្យល់។ វគ្គសិក្សាជាមួយអក្សររត់ជាភាសាបារាំង (ហាវ៉ាដ)
វគ្គសិក្សា "Fat Chance: Probability from the Ground Up" ដែលផ្តល់ដោយ HarvardX នៅលើ edX គឺជាការណែនាំដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយចំពោះប្រូបាប៊ីលីតេ និងស្ថិតិ។ ថ្វីត្បិតតែវគ្គសិក្សានេះត្រូវបានបង្រៀនជាភាសាអង់គ្លេសក៏ដោយ ទស្សនិកជនដែលនិយាយភាសាបារាំងអាចចូលដំណើរការបាន ដោយសារអក្សររត់ពីភាសាបារាំងដែលមាន។
វគ្គសិក្សារយៈពេលប្រាំពីរសប្តាហ៍នេះ ទាមទារការសិក្សាពី 3 ទៅ 5 ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍ ត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់អ្នកដែលទើបនឹងសិក្សាអំពីប្រូបាប៊ីលីតេ ឬស្វែងរកការពិនិត្យឡើងវិញដែលអាចចូលប្រើបាននៃគោលគំនិតសំខាន់ៗ មុនពេលចុះឈ្មោះចូលរៀនក្នុងវគ្គសិក្សាស្ថិតិកម្រិតសាកលវិទ្យាល័យ។ “Fat Chance” សង្កត់ធ្ងន់លើការអភិវឌ្ឍន៍ការគិតគណិតវិទ្យា ជាជាងការទន្ទេញពាក្យ និងរូបមន្ត។
ម៉ូឌុលដំបូងណែនាំជំនាញរាប់ជាមូលដ្ឋាន ដែលបន្ទាប់មកត្រូវបានអនុវត្តចំពោះបញ្ហាប្រូបាប៊ីលីតេសាមញ្ញ។ ម៉ូឌុលជាបន្តបន្ទាប់ស្វែងយល់ពីរបៀបដែលគំនិត និងបច្ចេកទេសទាំងនេះអាចត្រូវបានកែសម្រួល ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប្រូបាប៊ីលីតេកាន់តែទូលំទូលាយ។ វគ្គសិក្សាបញ្ចប់ដោយការណែនាំអំពីស្ថិតិតាមរយៈសញ្ញាណនៃតម្លៃរំពឹងទុក ភាពប្រែប្រួល និងការចែកចាយធម្មតា។
វគ្គសិក្សានេះគឺល្អសម្រាប់អ្នកដែលចង់បង្កើនជំនាញហេតុផលបរិមាណរបស់ពួកគេ និងយល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃប្រូបាប៊ីលីតេ និងស្ថិតិ។ វាផ្តល់នូវទស្សនវិស័យដ៏សំបូរបែបលើធម្មជាតិនៃគណិតវិទ្យា និងរបៀបដែលវាអនុវត្តចំពោះការយល់ដឹងអំពីហានិភ័យ និងចៃដន្យ។
ការសន្និដ្ឋានស្ថិតិ និងការធ្វើគំរូសម្រាប់ការពិសោធឆ្លងកាត់ខ្ពស់ (ហាវ៉ាដ)
វគ្គ "ការសន្និដ្ឋានស្ថិតិ និងការធ្វើគំរូសម្រាប់ការពិសោធឆ្លងកាត់កម្រិតខ្ពស់" ជាភាសាអង់គ្លេសផ្តោតលើបច្ចេកទេសដែលបានប្រើដើម្បីអនុវត្តការសន្និដ្ឋានស្ថិតិលើទិន្នន័យដែលឆ្លងកាត់កម្រិតខ្ពស់។ វគ្គសិក្សារយៈពេល 2 សប្តាហ៍នេះដែលទាមទារ 4-XNUMX ម៉ោងនៃការសិក្សាក្នុងមួយសប្តាហ៍ គឺជាធនធានដ៏មានតម្លៃសម្រាប់អ្នកដែលស្វែងរកការយល់ដឹង និងអនុវត្តវិធីសាស្រ្តស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់នៅក្នុងការកំណត់ការស្រាវជ្រាវដែលពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យ។
កម្មវិធីនេះគ្របដណ្តប់លើប្រធានបទជាច្រើន រួមទាំងបញ្ហាប្រៀបធៀបច្រើន អត្រាកំហុស នីតិវិធីត្រួតពិនិត្យអត្រាកំហុស អត្រាការរកឃើញមិនពិត គុណតម្លៃ q និងការវិភាគទិន្នន័យរុករក។ វាក៏ណែនាំផងដែរនូវគំរូស្ថិតិ និងកម្មវិធីរបស់វាចំពោះទិន្នន័យឆ្លងកាត់កម្រិតខ្ពស់ ដោយពិភាក្សាអំពីការបែងចែកប៉ារ៉ាម៉ែត្រដូចជា binomial, exponential និង gamma និងពិពណ៌នាអំពីការប៉ាន់ស្មានលទ្ធភាពអតិបរមា។
សិស្សនឹងរៀនពីរបៀបដែលគោលគំនិតទាំងនេះត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងបរិបទដូចជា លំដាប់ជំនាន់ក្រោយ និងទិន្នន័យមីក្រូអារេ។ វគ្គសិក្សានេះក៏គ្របដណ្តប់លើគំរូឋានានុក្រម និងអាណាចក្រ Bayesian ជាមួយនឹងឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងនៃការប្រើប្រាស់របស់ពួកគេ។
វគ្គសិក្សានេះគឺល្អសម្រាប់អ្នកដែលចង់ស្វែងយល់ឱ្យស៊ីជម្រៅលើការសន្និដ្ឋានស្ថិតិ និងការធ្វើគំរូក្នុងការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រទំនើប។ វាផ្តល់នូវទស្សនវិស័យស៊ីជម្រៅលើការវិភាគស្ថិតិនៃទិន្នន័យស្មុគ្រស្មាញ និងជាធនធានដ៏ល្អសម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវ និស្សិត និងអ្នកជំនាញក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រជីវិត ជីវព័ត៌មានវិទ្យា និងស្ថិតិ។
សេចក្តីផ្តើមអំពីប្រូបាប៊ីលីតេ (ហាវ៉ាដ)
វគ្គសិក្សា "ការណែនាំអំពីប្រូបាប៊ីលីតេ" ដែលផ្តល់ដោយ HarvardX នៅលើ edX គឺជាការរុករកស៊ីជម្រៅអំពីប្រូបាប៊ីលីតេ ដែលជាភាសា និងឧបករណ៍សំខាន់សម្រាប់ការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យ ឱកាស និងភាពមិនប្រាកដប្រជា។ ថ្វីត្បិតតែវគ្គសិក្សានេះត្រូវបានបង្រៀនជាភាសាអង់គ្លេសក៏ដោយ ទស្សនិកជនដែលនិយាយភាសាបារាំងអាចចូលដំណើរការបាន ដោយសារអក្សររត់ពីភាសាបារាំងដែលមាន។
វគ្គសិក្សារយៈពេល 5 សប្តាហ៍នេះដែលទាមទារ 10-XNUMX ម៉ោងនៃការសិក្សាក្នុងមួយសប្តាហ៍ មានគោលបំណងនាំយកតក្កវិជ្ជាទៅកាន់ពិភពលោកដែលពោរពេញទៅដោយឱកាស និងភាពមិនប្រាកដប្រជា។ វានឹងផ្តល់នូវឧបករណ៍ដែលត្រូវការដើម្បីយល់អំពីទិន្នន័យ វិទ្យាសាស្រ្ត ទស្សនវិជ្ជា វិស្វកម្ម សេដ្ឋកិច្ច និងហិរញ្ញវត្ថុ។ អ្នកនឹងមិនត្រឹមតែរៀនពីរបៀបដោះស្រាយបញ្ហាបច្ចេកទេសស្មុគ្រស្មាញប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងរបៀបអនុវត្តដំណោះស្រាយទាំងនេះក្នុងជីវិតប្រចាំថ្ងៃផងដែរ។
ជាមួយនឹងឧទាហរណ៍រាប់ចាប់ពីការធ្វើតេស្តវេជ្ជសាស្រ្តរហូតដល់ការទស្សន៍ទាយកីឡា អ្នកនឹងទទួលបានមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំសម្រាប់ការសិក្សាអំពីការសន្និដ្ឋានស្ថិតិ ដំណើរការ stochastic ក្បួនដោះស្រាយចៃដន្យ និងប្រធានបទផ្សេងទៀតដែលប្រូបាប៊ីលីតេចាំបាច់។
វគ្គសិក្សានេះគឺល្អសម្រាប់អ្នកដែលចង់បង្កើនការយល់ដឹងរបស់ពួកគេអំពីភាពមិនប្រាកដប្រជា និងឱកាស បង្កើតការព្យាករណ៍ល្អ និងការយល់ដឹងពីអថេរចៃដន្យ។ វាផ្តល់នូវទស្សនវិស័យដ៏សំបូរបែបលើការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេទូទៅដែលប្រើក្នុងស្ថិតិ និងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
ការគណនាដែលបានអនុវត្ត (ហាវ៉ាដ)
វគ្គសិក្សា “Calculus Applied!” ផ្តល់ជូនដោយ Harvard នៅលើ edX គឺជាការស្វែងយល់ស៊ីជម្រៅនៃកម្មវិធីគណនាអថេរទោលនៅក្នុងសង្គម ជីវិត និងវិទ្យាសាស្ត្ររូបវិទ្យា។ វគ្គសិក្សានេះជាភាសាអង់គ្លេសទាំងស្រុង គឺជាឱកាសដ៏ល្អសម្រាប់អ្នកដែលចង់ស្វែងយល់ពីរបៀបដែលការគណនាត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងបរិបទវិជ្ជាជីវៈក្នុងពិភពពិត។
មានរយៈពេល 3 សប្តាហ៍ និងតម្រូវឱ្យសិក្សាចន្លោះពី 6 ទៅ XNUMX ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍ វគ្គសិក្សានេះលើសពីសៀវភៅសិក្សាប្រពៃណី។ គាត់សហការជាមួយអ្នកជំនាញមកពីវិស័យផ្សេងៗដើម្បីបង្ហាញពីរបៀបដែលការគណនាត្រូវបានប្រើដើម្បីវិភាគ និងដោះស្រាយបញ្ហាក្នុងពិភពពិត។ សិស្សនឹងស្វែងយល់ពីកម្មវិធីផ្សេងៗគ្នា រាប់ចាប់ពីការវិភាគសេដ្ឋកិច្ច រហូតដល់ការធ្វើគំរូជីវសាស្រ្ត។
កម្មវិធីនេះគ្របដណ្តប់លើការប្រើប្រាស់ដេរីវេទីវ័រ អាំងតេក្រាល សមីការឌីផេរ៉ង់ស្យែល និងសង្កត់ធ្ងន់លើសារៈសំខាន់នៃគំរូ និងប៉ារ៉ាម៉ែត្រគណិតវិទ្យា។ វាត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់អ្នកដែលមានការយល់ដឹងជាមូលដ្ឋាននៃការគណនាអថេរតែមួយ ហើយចាប់អារម្មណ៍លើការអនុវត្តជាក់ស្តែងរបស់វាក្នុងវិស័យផ្សេងៗ។
វគ្គសិក្សានេះគឺល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់សិស្សានុសិស្ស គ្រូបង្រៀន និងអ្នកជំនាញដែលកំពុងស្វែងរកការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅអំពីការគណនារបស់ពួកគេ និងស្វែងរកកម្មវិធីពិភពលោកពិតរបស់វា។
ការណែនាំអំពីហេតុផលគណិតវិទ្យា (ស្តង់ហ្វដ)
វគ្គសិក្សា "ការណែនាំអំពីការគិតគណិតវិទ្យា" ដែលផ្តល់ដោយសាកលវិទ្យាល័យ Stanford នៅ Coursera គឺជាការជ្រមុជទឹកចូលទៅក្នុងពិភពនៃហេតុផលគណិតវិទ្យា។ ថ្វីត្បិតតែវគ្គសិក្សានេះត្រូវបានបង្រៀនជាភាសាអង់គ្លេសក៏ដោយ ទស្សនិកជនដែលនិយាយភាសាបារាំងអាចចូលដំណើរការបាន ដោយសារអក្សររត់ពីភាសាបារាំងដែលមាន។
វគ្គសិក្សារយៈពេលប្រាំពីរសប្តាហ៍នេះ ត្រូវការពេលសរុបប្រហែល 38 ម៉ោង ឬប្រហែល 12 ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍ ត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់អ្នកដែលមានបំណងចង់អភិវឌ្ឍការគិតគណិតវិទ្យា ខុសពីការអនុវត្តន៍គណិតវិទ្យា ដូចដែលវាត្រូវបានបង្ហាញជាញឹកញាប់នៅក្នុងប្រព័ន្ធសាលារៀន។ វគ្គនេះផ្តោតទៅលើការបង្កើតវិធីនៃការគិត "ក្រៅប្រអប់" ដែលជាជំនាញដ៏មានតម្លៃនៅក្នុងពិភពលោកបច្ចុប្បន្ន។
សិស្សនឹងស្វែងយល់ពីរបៀបដែលគណិតវិទូអាជីពគិតដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាក្នុងពិភពពិត មិនថាពួកគេកើតចេញពីពិភពប្រចាំថ្ងៃ វិទ្យាសាស្ត្រ ឬពីគណិតវិទ្យាផ្ទាល់នោះទេ។ វគ្គសិក្សាជួយអភិវឌ្ឍវិធីនៃការគិតដ៏សំខាន់នេះ ដែលហួសពីនីតិវិធីនៃការរៀនសូត្រ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាដែលមានលក្ខណៈជាគំរូ។
វគ្គសិក្សានេះគឺល្អសម្រាប់អ្នកដែលចង់ពង្រឹងហេតុផលបរិមាណរបស់ពួកគេ និងយល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃហេតុផលគណិតវិទ្យា។ វាផ្តល់នូវទស្សនវិស័យដ៏សំបូរបែបលើធម្មជាតិប្រមូលផ្តុំនៃគណិតវិទ្យា និងការអនុវត្តរបស់វាក្នុងការស្វែងយល់ពីបញ្ហាស្មុគស្មាញ។
ការរៀនស្ថិតិជាមួយ R (Stanford)
វគ្គសិក្សា "ការរៀនស្ថិតិជាមួយ R" ដែលផ្តល់ដោយ Stanford គឺជាការណែនាំកម្រិតមធ្យមចំពោះការសិក្សាដែលត្រូវបានត្រួតពិនិត្យ ដោយផ្តោតលើការតំរែតំរង់ និងវិធីសាស្ត្រចាត់ថ្នាក់។ វគ្គសិក្សានេះជាភាសាអង់គ្លេសទាំងស្រុង គឺជាធនធានដ៏មានតម្លៃសម្រាប់អ្នកដែលស្វែងរកការយល់ដឹង និងអនុវត្តវិធីសាស្រ្តស្ថិតិក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
មានរយៈពេល 3 សប្តាហ៍ និងទាមទារការសិក្សា 5-2021 ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍ វគ្គសិក្សានេះគ្របដណ្តប់ទាំងវិធីសាស្រ្តថ្មីបែបប្រពៃណី និងគួរឱ្យរំភើបនៅក្នុងការធ្វើគំរូស្ថិតិ និងរបៀបប្រើវានៅក្នុងភាសាសរសេរកម្មវិធី R ។ វគ្គសិក្សាត្រូវបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពនៅឆ្នាំ XNUMX សម្រាប់ការបោះពុម្ពលើកទីពីរនៃ សៀវភៅណែនាំវគ្គសិក្សា។
ប្រធានបទរួមមាន តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ និងពហុធា ការតំរែតំរង់ផ្នែកភ័ស្តុភារ និងការវិភាគការរើសអើងលីនេអ៊ែរ សុពលភាពឆ្លងដែន និងការចាប់ផ្តើម ការជ្រើសរើសគំរូ និងវិធីសាស្ត្រធ្វើឱ្យទៀងទាត់ (រនាំង និងឡាសសូ) គំរូមិនលីនេអ៊ែរ ខ្សែបន្ទាត់ និងគំរូបន្ថែមទូទៅ វិធីសាស្ត្រផ្អែកលើដើមឈើ ព្រៃឈើចៃដន្យ និងការជំរុញ។ គាំទ្រម៉ាស៊ីនវ៉ិចទ័រ បណ្តាញសរសៃប្រសាទ និងការរៀនសូត្រជ្រៅ គំរូរស់រានមានជីវិត និងការធ្វើតេស្តច្រើន។
វគ្គសិក្សានេះគឺល្អសម្រាប់អ្នកដែលមានចំណេះដឹងជាមូលដ្ឋាននៃស្ថិតិ ពិជគណិតលីនេអ៊ែរ និងវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ ហើយអ្នកដែលកំពុងស្វែងរកការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅអំពីការសិក្សាស្ថិតិ និងការអនុវត្តរបស់វានៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
របៀបរៀនគណិតវិទ្យា៖ វគ្គសិក្សាសម្រាប់មនុស្សគ្រប់គ្នា (ស្ទែនហ្វដ)
វគ្គ "How to Learn Math: For Students" ផ្តល់ជូនដោយ Stanford ។ គឺជាវគ្គសិក្សាអនឡាញឥតគិតថ្លៃសម្រាប់អ្នករៀនគណិតវិទ្យាគ្រប់កម្រិត។ ជាភាសាអង់គ្លេសទាំងស្រុង វារួមបញ្ចូលគ្នានូវព័ត៌មានសំខាន់ៗអំពីខួរក្បាលជាមួយនឹងភស្តុតាងថ្មីអំពីវិធីល្អបំផុតដើម្បីចូលទៅជិតគណិតវិទ្យា។
មានរយៈពេល 1 សប្តាហ៍ហើយត្រូវការ 3 ទៅ XNUMX ម៉ោងនៃការសិក្សាក្នុងមួយសប្តាហ៍។ វគ្គសិក្សាត្រូវបានរៀបចំឡើងដើម្បីផ្លាស់ប្តូរទំនាក់ទំនងរបស់អ្នកសិក្សាជាមួយគណិតវិទ្យា។ មនុស្សជាច្រើនធ្លាប់មានបទពិសោធន៍អវិជ្ជមានជាមួយនឹងគណិតវិទ្យា ដែលនាំឱ្យមានការមិនចូលចិត្ត ឬបរាជ័យ។ វគ្គសិក្សានេះមានគោលបំណងផ្តល់ឱ្យអ្នកសិក្សានូវព័ត៌មានដែលពួកគេត្រូវការដើម្បីរីករាយនឹងគណិតវិទ្យា។
គ្របដណ្តប់គឺជាប្រធានបទដូចជាខួរក្បាល និងការរៀនគណិតវិទ្យា។ ទេវកថាអំពីគណិតវិទ្យា ផ្នត់គំនិត កំហុស និងល្បឿនក៏ត្រូវបានគ្របដណ្តប់ផងដែរ។ ភាពបត់បែននៃលេខ ហេតុផលគណិតវិទ្យា ការតភ្ជាប់ គំរូលេខក៏ជាផ្នែកនៃកម្មវិធីផងដែរ។ តំណាងនៃគណិតវិទ្យាក្នុងជីវិត ប៉ុន្តែក៏នៅក្នុងធម្មជាតិ និងនៅកន្លែងធ្វើការមិនត្រូវបានបំភ្លេចឡើយ។ វគ្គសិក្សាត្រូវបានរៀបចំឡើងដោយមានគរុកោសល្យការចូលរួមយ៉ាងសកម្ម ធ្វើឱ្យការរៀនសូត្រមានអន្តរកម្ម និងថាមវន្ត។
វាជាធនធានដ៏មានតម្លៃសម្រាប់អ្នកដែលចង់ឃើញគណិតវិទ្យាខុសគ្នា។ អភិវឌ្ឍការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅ និងវិជ្ជមានអំពីវិន័យនេះ។ វាសមស្របជាពិសេសសម្រាប់អ្នកដែលមានបទពិសោធន៍អវិជ្ជមានជាមួយគណិតវិទ្យាកាលពីអតីតកាល ហើយចង់ផ្លាស់ប្តូរការយល់ឃើញនេះ។
ការគ្រប់គ្រងប្រូបាប៊ីលីតេ (ស្ទែនហ្វដ)
វគ្គសិក្សា "ការណែនាំអំពីការគ្រប់គ្រងប្រូបាប៊ីលីតេ" ផ្តល់ជូនដោយ ស្ទែនហ្វដ គឺជាការណែនាំអំពីវិន័យនៃការគ្រប់គ្រងប្រូបាប៊ីលីតេ។ វាលនេះផ្តោតលើការទំនាក់ទំនង និងការគណនាភាពមិនច្បាស់លាស់ក្នុងទម្រង់តារាងទិន្នន័យដែលអាចធ្វើសវនកម្មបានហៅថា Stochastic Information Packets (SIPs)។ វគ្គសិក្សារយៈពេល 1 សប្តាហ៍នេះទាមទារការសិក្សាពី 5 ទៅ XNUMX ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍។ វាពិតជាធនធានដ៏មានតម្លៃសម្រាប់អ្នកដែលស្វែងរកការយល់ដឹង និងអនុវត្តវិធីសាស្រ្តស្ថិតិក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
កម្មវិធីសិក្សានៃវគ្គសិក្សាគ្របដណ្តប់លើប្រធានបទដូចជាការទទួលស្គាល់ "គុណវិបត្តិនៃមធ្យមភាគ" ដែលជាសំណុំនៃកំហុសជាប្រព័ន្ធដែលកើតឡើងនៅពេលដែលភាពមិនច្បាស់លាស់ត្រូវបានតំណាងដោយលេខតែមួយ ជាធម្មតាជាមធ្យម។ វាពន្យល់ពីមូលហេតុដែលគម្រោងជាច្រើនយឺតយ៉ាវ លើសថវិកា និងក្រោមថវិកា។ វគ្គសិក្សាក៏បង្រៀន Uncertainty Arithmetic ដែលអនុវត្តការគណនាជាមួយនឹងការបញ្ចូលមិនប្រាកដប្រជា ដែលបណ្តាលឱ្យមានលទ្ធផលមិនច្បាស់លាស់ដែលអ្នកអាចគណនាលទ្ធផលមធ្យមពិត និងឱកាសនៃការសម្រេចបាននូវគោលដៅដែលបានបញ្ជាក់។
សិស្សនឹងរៀនពីរបៀបបង្កើតការក្លែងធ្វើអន្តរកម្ម ដែលអាចចែករំលែកជាមួយអ្នកប្រើប្រាស់ Excel ណាមួយបានដោយមិនចាំបាច់មានកម្មវិធីបន្ថែម ឬម៉ាក្រូ។ វិធីសាស្រ្តនេះគឺសមរម្យដូចគ្នាសម្រាប់ Python ឬបរិស្ថានកម្មវិធីណាមួយដែលគាំទ្រអារេ។
វគ្គសិក្សានេះគឺល្អសម្រាប់អ្នកដែលមានផាសុកភាពជាមួយ Microsoft Excel ហើយកំពុងស្វែងរកការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅអំពីការគ្រប់គ្រងប្រូបាប៊ីលីតេ និងកម្មវិធីរបស់វានៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
វិទ្យាសាស្ត្រនៃភាពមិនប្រាកដប្រជា និងទិន្នន័យ (MIT)
វគ្គសិក្សា "ប្រូបាប៊ីលីតេ - វិទ្យាសាស្ត្រនៃភាពមិនប្រាកដប្រជា និងទិន្នន័យ" ផ្តល់ជូនដោយវិទ្យាស្ថានបច្ចេកវិទ្យាម៉ាសាឈូសេត (MIT)។ គឺជាការណែនាំជាមូលដ្ឋានចំពោះវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យតាមរយៈគំរូប្រូបាប៊ីលីក។ វគ្គសិក្សារយៈពេលដប់ប្រាំមួយសប្តាហ៍នេះ ទាមទារការសិក្សាពី 10 ទៅ 14 ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍។ វាត្រូវគ្នាទៅនឹងផ្នែកនៃកម្មវិធី MIT MicroMasters ក្នុងស្ថិតិ និងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
វគ្គសិក្សានេះស្វែងយល់ពីពិភពនៃភាពមិនច្បាស់លាស់៖ ពីគ្រោះថ្នាក់នៅក្នុងទីផ្សារហិរញ្ញវត្ថុដែលមិនអាចទាយទុកជាមុនបានរហូតដល់ទំនាក់ទំនង។ គំរូប្រូបាប៊ីលីស្ត និងផ្នែកពាក់ព័ន្ធនៃការសន្និដ្ឋានស្ថិតិ។ គឺជាគន្លឹះពីរក្នុងការវិភាគទិន្នន័យនេះ និងធ្វើឱ្យការព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវតាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រ។
សិស្សនឹងរកឃើញរចនាសម្ព័ន្ធ និងធាតុផ្សំជាមូលដ្ឋាននៃគំរូប្រូបាប៊ីលីស្ទិក។ រួមទាំងអថេរចៃដន្យ ការចែកចាយ មធ្យោបាយ និងបំរែបំរួលរបស់វា។ វគ្គសិក្សានេះក៏គ្របដណ្តប់លើវិធីសាស្រ្តសន្និដ្ឋានផងដែរ។ ច្បាប់នៃចំនួនធំនិងកម្មវិធីរបស់ពួកគេក៏ដូចជាដំណើរការចៃដន្យ។
វគ្គសិក្សានេះគឺល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់អ្នកដែលចង់បានចំណេះដឹងជាមូលដ្ឋានក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ វាផ្តល់នូវទស្សនវិស័យដ៏ទូលំទូលាយលើគំរូប្រូបាប៊ីលីក។ ពីធាតុមូលដ្ឋានទៅដំណើរការចៃដន្យ និងការសន្និដ្ឋានស្ថិតិ។ ទាំងអស់នេះមានប្រយោជន៍ជាពិសេសសម្រាប់អ្នកជំនាញ និងនិស្សិត។ ជាពិសេសនៅក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ វិស្វកម្ម និងស្ថិតិ។
ប្រូបាប៊ីលីតេ និងការសន្និដ្ឋាន (MIT)
វិទ្យាស្ថានបច្ចេកវិទ្យាម៉ាសាឈូសេត (MIT) បង្ហាញវគ្គសិក្សា "ប្រូបាប៊ីលីតេក្នុងការគណនា និងការសន្និដ្ឋាន" ជាភាសាអង់គ្លេស។ នៅលើកម្មវិធី ការណែនាំកម្រិតមធ្យមចំពោះការវិភាគ និងការសន្និដ្ឋាន។ វគ្គសិក្សារយៈពេល 4 សប្តាហ៍នេះ ដែលទាមទារការសិក្សា 6-XNUMX ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍ គឺជាការស្វែងយល់ដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយអំពីរបៀបដែលប្រូបាប៊ីលីតេ និងការសន្និដ្ឋានត្រូវបានប្រើប្រាស់នៅក្នុងតំបន់ផ្សេងៗគ្នាដូចជា តម្រងសារឥតបានការ ការរុករកតាមទូរស័ព្ទចល័ត ឬសូម្បីតែនៅក្នុងហ្គេមយុទ្ធសាស្ត្រដូចជា Jeopardy and Go ជាដើម។
នៅក្នុងវគ្គសិក្សានេះ អ្នកនឹងរៀនពីគោលការណ៍នៃប្រូបាប៊ីលីតេ និងការសន្និដ្ឋាន និងរបៀបអនុវត្តវានៅក្នុងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រដែលហេតុផលជាមួយនឹងភាពមិនច្បាស់លាស់ និងធ្វើការព្យាករណ៍។ អ្នកនឹងរៀនអំពីរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យផ្សេងៗគ្នាសម្រាប់ការរក្សាទុកការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេ ដូចជាគំរូក្រាហ្វិកប្រូបាប៊ីលីតេ និងបង្កើតក្បួនដោះស្រាយប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការវែកញែកជាមួយរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យទាំងនេះ។
នៅចុងបញ្ចប់នៃវគ្គសិក្សានេះ អ្នកនឹងដឹងពីរបៀបធ្វើគំរូបញ្ហាក្នុងពិភពពិតជាមួយនឹងប្រូបាប៊ីលីតេ និងរបៀបប្រើគំរូលទ្ធផលសម្រាប់ការសន្និដ្ឋាន។ អ្នកមិនចាំបាច់មានបទពិសោធន៍ពីមុនក្នុងប្រូបាប៊ីលីតេ ឬការសន្និដ្ឋាននោះទេ ប៉ុន្តែអ្នកគួរតែមានផាសុកភាពជាមួយនឹងកម្មវិធី Python មូលដ្ឋាន និងការគណនា។
វគ្គសិក្សានេះគឺជាធនធានដ៏មានតម្លៃសម្រាប់អ្នកដែលស្វែងរកការយល់ដឹង និងអនុវត្តវិធីសាស្រ្តស្ថិតិក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ដោយផ្តល់នូវទស្សនវិស័យដ៏ទូលំទូលាយលើគំរូប្រូបាប៊ីលីក និងការសន្និដ្ឋានស្ថិតិ។
បេះដូងនៃភាពមិនប្រាកដប្រជា៖ MIT Demystifies Probability
នៅក្នុងវគ្គសិក្សា "ការណែនាំអំពីប្រូបាប៊ីលីតេផ្នែកទី XNUMX: ដំណើរការសេចក្តីសន្និដ្ឋាន" វិទ្យាស្ថានបច្ចេកវិទ្យាម៉ាសាឈូសេត (MIT) ផ្តល់ជូននូវការជ្រមុជទឹកកម្រិតខ្ពស់នៅក្នុងពិភពនៃប្រូបាប៊ីលីតេ និងការសន្និដ្ឋាន។ វគ្គសិក្សានេះ ជាភាសាអង់គ្លេសទាំងស្រុង គឺជាការបន្តតក្កវិជ្ជានៃផ្នែកទីមួយ ដោយចូលជ្រៅទៅក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ និងវិទ្យាសាស្ត្រនៃភាពមិនប្រាកដប្រជា។
ក្នុងរយៈពេលដប់ប្រាំមួយសប្តាហ៍ ជាមួយនឹងការប្តេជ្ញាចិត្ត 6 ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍ វគ្គសិក្សានេះស្វែងយល់ពីច្បាប់នៃចំនួនធំ វិធីសាស្ត្រសន្និដ្ឋានរបស់ Bayesian ស្ថិតិបុរាណ និងដំណើរការចៃដន្យដូចជាដំណើរការ Poisson និងខ្សែសង្វាក់ Markov ។ នេះគឺជាការរុករកយ៉ាងម៉ត់ចត់ ដែលមានបំណងសម្រាប់អ្នកដែលមានមូលដ្ឋានរឹងមាំរួចហើយនៅក្នុងប្រូបាប៊ីលីតេ។
វគ្គសិក្សានេះលេចធ្លោសម្រាប់វិធីសាស្រ្តវិចារណញាណរបស់វា ខណៈពេលដែលរក្សាបាននូវភាពម៉ត់ចត់ផ្នែកគណិតវិទ្យា។ វាមិនត្រឹមតែបង្ហាញទ្រឹស្តីបទ និងភស្តុតាងប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែមានគោលបំណងអភិវឌ្ឍការយល់ដឹងយ៉ាងស៊ីជម្រៅអំពីគោលគំនិតតាមរយៈកម្មវិធីជាក់ស្តែង។ សិស្សនឹងរៀនធ្វើគំរូបាតុភូតស្មុគ្រស្មាញ និងបកស្រាយទិន្នន័យពិភពពិត។
ល្អបំផុតសម្រាប់អ្នកជំនាញផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ អ្នកស្រាវជ្រាវ និងសិស្ស វគ្គសិក្សានេះផ្តល់នូវទស្សនវិស័យពិសេសមួយអំពីរបៀបដែលប្រូបាប៊ីលីតេ និងការសន្និដ្ឋានបង្កើតការយល់ដឹងរបស់យើងអំពីពិភពលោក។ ល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់អ្នកដែលកំពុងស្វែងរកការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងការវិភាគស្ថិតិ។
Analytical Combinatorics: វគ្គសិក្សា Princeton សម្រាប់ Deciphering Complex Structures (ព្រីនស្តុន)
វគ្គសិក្សា Analytic Combinatorics ផ្តល់ជូនដោយសាកលវិទ្យាល័យ Princeton គឺជាការរុករកដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍នៃ analytical combinatorics ដែលជាវិន័យដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការព្យាករណ៍បរិមាណច្បាស់លាស់នៃរចនាសម្ព័ន្ធបន្សំស្មុគស្មាញ។ វគ្គសិក្សានេះជាភាសាអង់គ្លេសទាំងស្រុង គឺជាធនធានដ៏មានតម្លៃសម្រាប់អ្នកដែលស្វែងរកការយល់ដឹង និងអនុវត្តវិធីសាស្រ្តកម្រិតខ្ពស់ក្នុងវិស័យ combinatorics ។
មានរយៈពេល 16 សប្តាហ៍ និងត្រូវការពេលសរុបប្រហែល 5 ម៉ោង ឬប្រហែល XNUMX ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍ វគ្គសិក្សានេះណែនាំវិធីសាស្រ្តនិមិត្តសញ្ញាសម្រាប់ការទទួលបានទំនាក់ទំនងមុខងាររវាងមុខងារបង្កើតធម្មតា អិចស្ប៉ូណង់ស្យែល និងពហុវ៉ារ្យង់។ វាក៏ស្វែងរកវិធីសាស្រ្តនៃការវិភាគស្មុគ្រស្មាញ ដើម្បីទាញយក asymptotics ច្បាស់លាស់ពីសមីការនៃការបង្កើតមុខងារ។
សិស្សនឹងស្វែងយល់ពីរបៀបដែលឧបករណ៍ផ្សំវិភាគអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយបរិមាណច្បាស់លាស់នៅក្នុងរចនាសម្ព័ន្ធបន្សំធំ។ ពួកគេនឹងរៀនរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធផ្សំ និងប្រើបច្ចេកទេសវិភាគដ៏ស្មុគស្មាញ ដើម្បីវិភាគរចនាសម្ព័ន្ធទាំងនេះ។
វគ្គសិក្សានេះគឺល្អសម្រាប់អ្នកដែលចង់ស្វែងយល់ឱ្យស៊ីជម្រៅអំពី combinatorics និងកម្មវិធីរបស់វាក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ។ វាផ្តល់នូវទស្សនវិស័យតែមួយគត់អំពីរបៀបដែលឧបករណ៍ផ្សំវិភាគបង្កើតការយល់ដឹងរបស់យើងអំពីរចនាសម្ព័ន្ធគណិតវិទ្យា និងបន្សំ។