ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಕೋರ್ಸ್ಗಳು
ಲೀನಿಯರ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬೀಜಗಣಿತದ ಪರಿಚಯ (ಹಾರ್ವರ್ಡ್)
ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯವು ತನ್ನ ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ಎಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಮೂಲಕ edX ನಲ್ಲಿ "ಲೀನಿಯರ್ ಮಾಡೆಲ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬೀಜಗಣಿತಕ್ಕೆ ಪರಿಚಯ" ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.. ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಕಲಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬೀಜಗಣಿತ ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಗಳ ಅಡಿಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಇದು ಒಂದು ಅನನ್ಯ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅನೇಕ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ವಾರಕ್ಕೆ 2 ರಿಂದ 4 ಗಂಟೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಈ ನಾಲ್ಕು ವಾರಗಳ ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಆರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಇದು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬೀಜಗಣಿತವನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬೀಜಗಣಿತ ಸಂಕೇತ, ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬೀಜಗಣಿತದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್, ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು QR ವಿಭಜನೆಯ ಪರಿಚಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಏಳು ಕೋರ್ಸ್ಗಳ ಸರಣಿಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅಥವಾ ಎರಡು ವೃತ್ತಿಪರ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳ ಭಾಗವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ. ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬೀಜಗಣಿತವನ್ನು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಇದು ದೃಢವಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾಸ್ಟರ್ ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಹಾರ್ವರ್ಡ್)
Lಹಾರ್ವರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಜೋ ಬ್ಲಿಟ್ಸ್ಟೈನ್ ಅವರು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಕಲಿಸಿದ ಯೂಟ್ಯೂಬ್ನಲ್ಲಿನ “ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು 110: ಸಂಭವನೀಯತೆ” ಪ್ಲೇಪಟ್ಟಿಯು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಮ್ಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ.. ಪ್ಲೇಪಟ್ಟಿಯು ಪಾಠದ ವೀಡಿಯೊಗಳು, ವಿಮರ್ಶೆ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ 250 ಅಭ್ಯಾಸ ವ್ಯಾಯಾಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಈ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಕೋರ್ಸ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಮಗ್ರ ಪರಿಚಯವಾಗಿದೆ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ವಿಜ್ಞಾನ, ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳ ಸೆಟ್ ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಲಿಸಿದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ವಿಜ್ಞಾನ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಂತಹ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ.
ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಿತರಣೆಗಳು, ಏಕರೂಪದ ಮತ್ತು ಬಹುರೂಪದ ವಿತರಣೆಗಳು, ಮಿತಿ ಪ್ರಮೇಯಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿಗಳ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಕೋರ್ಸ್ಗೆ ಒಂದು-ವೇರಿಯಬಲ್ ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳ ಪರಿಚಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನೊಂದಿಗೆ ಆರಾಮದಾಯಕ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಉತ್ಸುಕರಾಗಿರುವವರಿಗೆ, ಈ ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ಕೋರ್ಸ್ ಸರಣಿಯು ಸಮೃದ್ಧ ಕಲಿಕೆಯ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಪ್ಲೇಪಟ್ಟಿಗೆ ಮತ್ತು ಅದರ ವಿವರವಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ YouTube ನಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು.
ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಫ್ರೆಂಚ್ ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೋರ್ಸ್ (ಹಾರ್ವರ್ಡ್)
edX ನಲ್ಲಿ HarvardX ನೀಡುವ "ಫ್ಯಾಟ್ ಚಾನ್ಸ್: ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿ ಫ್ರಮ್ ದಿ ಗ್ರೌಂಡ್ ಅಪ್" ಕೋರ್ಸ್, ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗೆ ಆಕರ್ಷಕ ಪರಿಚಯವಾಗಿದೆ. ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಕಲಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಫ್ರೆಂಚ್ ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಇದನ್ನು ಫ್ರೆಂಚ್ ಮಾತನಾಡುವ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು.
ಈ ಏಳು ವಾರಗಳ ಕೋರ್ಸ್, ವಾರಕ್ಕೆ 3 ರಿಂದ 5 ಗಂಟೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಹೊಸಬರು ಅಥವಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕೋರ್ಸ್ಗೆ ದಾಖಲಾಗುವ ಮೊದಲು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮಟ್ಟ. "ಫ್ಯಾಟ್ ಚಾನ್ಸ್" ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು ಗಣಿತದ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ.
ಆರಂಭಿಕ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಮೂಲಭೂತ ಎಣಿಕೆಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತವೆ, ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಸರಳ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರದ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಈ ವಿಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಹೇಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯ, ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರಿಚಯದೊಂದಿಗೆ ಕೋರ್ಸ್ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ತಮ್ಮ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ತಾರ್ಕಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಗಣಿತದ ಸಂಚಿತ ಸ್ವರೂಪದ ಮೇಲೆ ಸಮೃದ್ಧವಾದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೈ-ಥ್ರೂಪುಟ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ (ಹಾರ್ವರ್ಡ್)
ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿನ "ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಫಾರ್ ಹೈ-ಥ್ರೂಪುಟ್ ಎಕ್ಸ್ಪೆರಿಮೆಂಟ್ಸ್" ಕೋರ್ಸ್ ಹೈ-ಥ್ರೂಪುಟ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ವಾರಕ್ಕೆ 2-4 ಗಂಟೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಈ ನಾಲ್ಕು ವಾರಗಳ ಕೋರ್ಸ್, ಡೇಟಾ-ತೀವ್ರ ಸಂಶೋಧನಾ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಬಹು ಹೋಲಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆ, ದೋಷ ದರಗಳು, ದೋಷ ದರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು, ತಪ್ಪು ಪತ್ತೆ ದರಗಳು, q-ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧನಾ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಡೇಟಾಗೆ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ, ದ್ವಿಪದ, ಘಾತೀಯ ಮತ್ತು ಗಾಮಾದಂತಹ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನುಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಅರೇ ಡೇಟಾದಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ. ಕೋರ್ಸ್ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ.
ಆಧುನಿಕ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ತಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಆಳವಾಗಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಳವಾದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನ, ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕರು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ.
ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಪರಿಚಯ (ಹಾರ್ವರ್ಡ್)
edX ನಲ್ಲಿ HarvardX ನೀಡುವ "ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಪರಿಚಯ" ಕೋರ್ಸ್, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಆಳವಾದ ಪರಿಶೋಧನೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ, ಅವಕಾಶ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಕಲಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಫ್ರೆಂಚ್ ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಇದನ್ನು ಫ್ರೆಂಚ್ ಮಾತನಾಡುವ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು.
ಈ ಹತ್ತು ವಾರಗಳ ಕೋರ್ಸ್, ವಾರಕ್ಕೆ 5-10 ಗಂಟೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಅವಕಾಶ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯಿಂದ ತುಂಬಿದ ಜಗತ್ತಿಗೆ ತರ್ಕವನ್ನು ತರುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ, ವಿಜ್ಞಾನ, ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸಬೇಕೆಂದು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ, ಆದರೆ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಈ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಕ್ರೀಡಾ ಮುನ್ನೋಟಗಳವರೆಗಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನ, ಸ್ಥಾಪಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ದೃಢವಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.
ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಅವಕಾಶದ ಬಗ್ಗೆ ತಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ಉತ್ತಮ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಸಮೃದ್ಧಗೊಳಿಸುವ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಪ್ಲೈಡ್ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲಸ್ (ಹಾರ್ವರ್ಡ್)
edX ನಲ್ಲಿ ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ನೀಡುವ "ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲಸ್ ಅಪ್ಲೈಡ್!" ಕೋರ್ಸ್, ಸಾಮಾಜಿಕ, ಜೀವನ ಮತ್ತು ಭೌತಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಏಕ-ವೇರಿಯಬಲ್ ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಅನ್ವಯದ ಆಳವಾದ ಪರಿಶೋಧನೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಕೋರ್ಸ್, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವೃತ್ತಿಪರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅವಕಾಶವಾಗಿದೆ.
ಹತ್ತು ವಾರಗಳ ಕಾಲ ಮತ್ತು ವಾರಕ್ಕೆ 3 ರಿಂದ 6 ಗಂಟೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಮೀರಿದೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಲು ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಅವರು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ವೃತ್ತಿಪರರೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಆರ್ಥಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ಜೈವಿಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು, ಸಮಗ್ರತೆಗಳು, ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಒಂದು-ವೇರಿಯಬಲ್ ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವವರಿಗೆ ಇದನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಈ ಕೋರ್ಸ್ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು, ಶಿಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ತಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಗಾಢವಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
ಗಣಿತದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯ ಪರಿಚಯ (ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್)
Coursera ನಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯವು ನೀಡುವ "ಗಣಿತದ ಚಿಂತನೆಯ ಪರಿಚಯ" ಕೋರ್ಸ್, ಗಣಿತದ ತಾರ್ಕಿಕ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಧುಮುಕುವುದು. ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಕಲಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಫ್ರೆಂಚ್ ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಇದನ್ನು ಫ್ರೆಂಚ್ ಮಾತನಾಡುವ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು.
ಈ ಏಳು ವಾರಗಳ ಕೋರ್ಸ್, ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಸುಮಾರು 38 ಗಂಟೆಗಳು ಅಥವಾ ವಾರಕ್ಕೆ ಸರಿಸುಮಾರು 12 ಗಂಟೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಗಣಿತದ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಶಾಲಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಗಣಿತವನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಇಂದಿನ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಕೌಶಲ್ಯವಾದ "ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯ ಹೊರಗೆ" ಚಿಂತನೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೋರ್ಸ್ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ವೃತ್ತಿಪರ ಗಣಿತಜ್ಞರು ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅವರು ದೈನಂದಿನ ಪ್ರಪಂಚದಿಂದ, ವಿಜ್ಞಾನದಿಂದ ಅಥವಾ ಗಣಿತದಿಂದಲೇ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತಾರೆ. ರೂಢಮಾದರಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ಈ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಚಿಂತನೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಕೋರ್ಸ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ತಮ್ಮ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಗಣಿತದ ಸಂಚಿತ ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದರ ಅನ್ವಯದ ಮೇಲೆ ಪುಷ್ಟೀಕರಿಸುವ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಆರ್ (ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್) ಜೊತೆಗೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಲಿಕೆ
"ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವಿತ್ ಆರ್" ಕೋರ್ಸ್, ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ನಿಂದ ನೀಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಗೆ ಮಧ್ಯಂತರ-ಹಂತದ ಪರಿಚಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಹಿಂಜರಿತ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕೋರ್ಸ್, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ.
ಹನ್ನೊಂದು ವಾರಗಳ ಕಾಲ ಮತ್ತು ವಾರಕ್ಕೆ 3-5 ಗಂಟೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಕೋರ್ಸ್ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮತ್ತು ಉತ್ತೇಜಕ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು R ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು. ಕೋರ್ಸ್ನ ಎರಡನೇ ಆವೃತ್ತಿಗೆ 2021 ರಲ್ಲಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕೋರ್ಸ್ ಕೈಪಿಡಿ.
ಲೀನಿಯರ್ ಮತ್ತು ಬಹುಪದೀಯ ಹಿಂಜರಿತ, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮತ್ತು ಲೀನಿಯರ್ ತಾರತಮ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರಾಪಿಂಗ್, ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು (ರಿಡ್ಜ್ ಮತ್ತು ಲಾಸ್ಸೊ), ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳು, ಸ್ಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಸಂಯೋಜಕ ಮಾದರಿಗಳು, ಮರ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತೇಜನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯಗಳು ಸೇರಿವೆ. , ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳು, ನರ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಬದುಕುಳಿಯುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಬಹು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಭೂತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರಿಗೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅದರ ಅನ್ವಯದ ಬಗ್ಗೆ ತಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಗಾಢವಾಗಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಗಣಿತವನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಹೇಗೆ: ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರಿಗೂ ಒಂದು ಕೋರ್ಸ್ (ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್)
ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ನೀಡುವ "ಗಣಿತವನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಹೇಗೆ: ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ" ಕೋರ್ಸ್. ಗಣಿತದ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳ ಕಲಿಯುವವರಿಗೆ ಉಚಿತ ಆನ್ಲೈನ್ ಕೋರ್ಸ್ ಆಗಿದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ, ಇದು ಗಣಿತವನ್ನು ಸಮೀಪಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೊಸ ಪುರಾವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೆದುಳಿನ ಕುರಿತು ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಆರು ವಾರಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಾರಕ್ಕೆ 1 ರಿಂದ 3 ಗಂಟೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಗಣಿತದೊಂದಿಗೆ ಕಲಿಯುವವರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅನೇಕ ಜನರು ಗಣಿತದೊಂದಿಗೆ ಋಣಾತ್ಮಕ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ದ್ವೇಷ ಅಥವಾ ವೈಫಲ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಕಲಿಯುವವರಿಗೆ ಗಣಿತವನ್ನು ಆನಂದಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಗಣಿತದಂತಹ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಗಣಿತ, ಮನಸ್ಥಿತಿ, ತಪ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ವೇಗದ ಬಗ್ಗೆ ಪುರಾಣಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ನಮ್ಯತೆ, ಗಣಿತದ ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ಸಂಪರ್ಕಗಳು, ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳು ಸಹ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಜೀವನದಲ್ಲಿ, ಆದರೆ ಪ್ರಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಗಣಿತದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಮರೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥದ ಶಿಕ್ಷಣದೊಂದಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಗಣಿತವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ನೋಡಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಇದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ಈ ಶಿಸ್ತಿನ ಆಳವಾದ ಮತ್ತು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ. ಈ ಹಿಂದೆ ಗಣಿತದಲ್ಲಿ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರಿಗೆ ಮತ್ತು ಈ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಸಂಭವನೀಯತೆ ನಿರ್ವಹಣೆ (ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್)
ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ನೀಡುವ "ಸಂಭವನೀಯತೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪರಿಚಯ" ಕೋರ್ಸ್, ಸಂಭವನೀಯತೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಶಿಸ್ತಿನ ಪರಿಚಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಇನ್ಫಾರ್ಮೇಶನ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ಗಳು (SIP ಗಳು) ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹತ್ತು ವಾರಗಳ ಕೋರ್ಸ್ಗೆ ವಾರಕ್ಕೆ 1 ರಿಂದ 5 ಗಂಟೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇದು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ.
ಕೋರ್ಸ್ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವು "ಸರಾಸರಿಗಳ ದೋಷವನ್ನು" ಗುರುತಿಸುವಂತಹ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಏಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಿದಾಗ ಉಂಟಾಗುವ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ದೋಷಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಾಸರಿ. ಅನೇಕ ಯೋಜನೆಗಳು ಏಕೆ ತಡವಾಗಿವೆ, ಬಜೆಟ್ಗಿಂತ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಬಜೆಟ್ನಲ್ಲಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಕೋರ್ಸ್ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಂಕಗಣಿತವನ್ನು ಸಹ ಕಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅನಿಶ್ಚಿತ ಒಳಹರಿವಿನೊಂದಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ನೀವು ನಿಜವಾದ ಸರಾಸರಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಅನಿಶ್ಚಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಆಡ್-ಇನ್ಗಳು ಅಥವಾ ಮ್ಯಾಕ್ರೋಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಯಾವುದೇ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಪೈಥಾನ್ ಅಥವಾ ಅರೇಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಎಕ್ಸೆಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಆರಾಮದಾಯಕವಾಗಿರುವವರಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಅದರ ಅನ್ವಯದ ಬಗ್ಗೆ ಅವರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಳವಾಗಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ವಿಜ್ಞಾನ (MIT)
"ಸಂಭವನೀಯತೆ - ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ವಿಜ್ಞಾನ", ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ (MIT) ನೀಡುವ ಕೋರ್ಸ್. ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಚಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಹದಿನಾರು ವಾರಗಳ ಕೋರ್ಸ್, ವಾರಕ್ಕೆ 10 ರಿಂದ 14 ಗಂಟೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ MIT ಮೈಕ್ರೋಮಾಸ್ಟರ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ.
ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಜಗತ್ತನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ: ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಹಣಕಾಸು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿನ ಅಪಘಾತಗಳಿಂದ ಸಂವಹನಗಳವರೆಗೆ. ಸಂಭವನೀಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಿರ್ಣಯದ ಸಂಬಂಧಿತ ಕ್ಷೇತ್ರ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಲು ಎರಡು ಕೀಲಿಗಳು.
ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳು, ಅವುಗಳ ವಿತರಣೆಗಳು, ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ. ಕೋರ್ಸ್ ಸಹ ನಿರ್ಣಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಕಾನೂನುಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅನ್ವಯಗಳು, ಹಾಗೆಯೇ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು.
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಸಮಗ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ. ಇವೆಲ್ಲವೂ ವೃತ್ತಿಪರರು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ.
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ (MIT)
ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ (MIT) ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ "ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್" ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಲ್ಲಿ, ಸಂಭವನೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಮಧ್ಯಂತರ ಹಂತದ ಪರಿಚಯ. ಈ ಹನ್ನೆರಡು ವಾರಗಳ ಕೋರ್ಸ್, ವಾರಕ್ಕೆ 4-6 ಗಂಟೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್, ಮೊಬೈಲ್ ಬೋಟ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಅಥವಾ ಜೆಪರ್ಡಿ ಮತ್ತು ಗೋ ನಂತಹ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ ಆಟಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಆಕರ್ಷಕ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ.
ಈ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯದ ತತ್ವಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಸಂಭವನೀಯ ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ಸಂಭವನೀಯ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ನೀವು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿಯುವಿರಿ ಮತ್ತು ಈ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಸಮರ್ಥ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಈ ಕೋರ್ಸ್ನ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾದರಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ. ನೀವು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನೀವು ಮೂಲಭೂತ ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಆರಾಮದಾಯಕವಾಗಿರಬೇಕು.
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ, ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನಗಳ ಕುರಿತು ಸಮಗ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಹೃದಯದಲ್ಲಿ: MIT ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಡಿಮಿಸ್ಟಿಫೈಸ್
"ಸಂಭವನೀಯತೆ ಭಾಗ II ಪರಿಚಯ: ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು" ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ (MIT) ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯದ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಮುಳುಗುವಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕೋರ್ಸ್, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ, ಮೊದಲ ಭಾಗದ ತಾರ್ಕಿಕ ಮುಂದುವರಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಆಳವಾಗಿ ಧುಮುಕುವುದು.
ಹದಿನಾರು ವಾರಗಳ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ, ವಾರಕ್ಕೆ 6 ಗಂಟೆಗಳ ಬದ್ಧತೆಯೊಂದಿಗೆ, ಈ ಕೋರ್ಸ್ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಕಾನೂನುಗಳು, ಬೇಸಿಯನ್ ನಿರ್ಣಯ ವಿಧಾನಗಳು, ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾದ ಪಾಯ್ಸನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೊವ್ನ ಸರಪಳಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಠಿಣ ಪರಿಶೋಧನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಸಂಭವನೀಯತೆಯಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ದೃಢವಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರಿಗೆ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಗಣಿತದ ಕಠಿಣತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಅದರ ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ವಿಧಾನಕ್ಕಾಗಿ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಪ್ರಮೇಯಗಳು ಮತ್ತು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ.
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ವೃತ್ತಿಪರರು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯವು ಪ್ರಪಂಚದ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಅನನ್ಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಆಳವಾಗಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ.
ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು: ಸಂಕೀರ್ಣ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಿನ್ಸ್ಟನ್ ಕೋರ್ಸ್ (ಪ್ರಿನ್ಸ್ಟನ್)
ಪ್ರಿನ್ಸ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯವು ನೀಡುವ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ ಕಾಂಬಿನೇಟೋರಿಕ್ಸ್ ಕೋರ್ಸ್, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಒಂದು ಆಕರ್ಷಕ ಪರಿಶೋಧನೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಯೋಜನೆಯ ರಚನೆಗಳ ನಿಖರವಾದ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುವ ಒಂದು ಶಿಸ್ತು. ಈ ಕೋರ್ಸ್, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ, ಕಾಂಬಿನೇಟೋರಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ.
ಮೂರು ವಾರಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಸುಮಾರು 16 ಗಂಟೆಗಳು ಅಥವಾ ವಾರಕ್ಕೆ ಸರಿಸುಮಾರು 5 ಗಂಟೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸಾಮಾನ್ಯ, ಘಾತೀಯ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿವೇರಿಯೇಟ್ ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಂಕೇತಿಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಮೀಕರಣಗಳಿಂದ ನಿಖರವಾದ ಅಸಿಂಪ್ಟೋಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಕಾಂಬಿನೇಟೋರಿಯಲ್ ರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಸಂಯೋಜಿತ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಈ ರಚನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಕಾಂಬಿನೇಟೋರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಅನ್ವಯದ ಬಗ್ಗೆ ತಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಗಾಢವಾಗಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿತ ರಚನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಇದು ಒಂದು ಅನನ್ಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.