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프랑스어 코스

 

무작위: 확률 소개 - 1부 (폴리테크닉 파리)

유명한 교육 기관인 École Polytechnique는 Coursera에서 "랜덤: 확률 소개 – 1부"라는 제목의 흥미로운 강좌를 제공합니다.. 27주에 걸쳐 약 XNUMX시간 동안 진행되는 이 과정은 확률의 기초에 관심이 있는 모든 사람에게 특별한 기회입니다. 유연하고 각 학습자의 속도에 적응하도록 설계된 이 과정은 확률 이론에 대한 심층적이고 접근 가능한 접근 방식을 제공합니다.

이 프로그램은 8개의 모듈로 구성되어 있으며 각 모듈은 확률 공간, 균일 확률 법칙, 조건화, 독립성 및 확률 변수의 주요 측면을 다루고 있습니다. 각 모듈에는 습득한 지식을 테스트하고 통합하기 위한 설명 비디오, 추가 읽기 자료 및 퀴즈가 포함되어 있습니다. 또한 학생들은 과정 완료 시 공유 가능한 수료증을 획득하여 직업적 또는 학문적 여정에 상당한 가치를 더할 수 있습니다.

강사 Sylvie Méléard, Jean-René Chazottes 및 Carl Graham은 모두 École Polytechnique 소속이며 수학에 대한 전문 지식과 열정을 제공하여 이 과정을 교육적일 뿐만 아니라 영감을 주기도 합니다. 수학 학생이든, 지식을 심화시키려는 전문가이든, 단순히 과학에 열광하는 사람이든 관계없이 이 과정은 École Polytechnique의 최고의 인재들이 안내하는 매혹적인 확률의 세계를 탐구할 수 있는 독특한 기회를 제공합니다.

 

무작위: 확률 소개 - 2부 (폴리테크닉 파리)

École Polytechnique의 교육 우수성을 이어가는 Coursera의 "랜덤: 확률 소개 - 2부" 과정은 첫 번째 부분에 이어 직접적이고 풍성한 연속입니다. 17주에 걸쳐 XNUMX시간 동안 진행되는 것으로 추정되는 이 과정은 학생들에게 확률 이론의 고급 개념을 몰입시켜 이 매력적인 학문에 대한 더 깊은 이해와 폭넓은 적용을 제공합니다.

6개의 잘 구성된 모듈을 통해 확률 벡터, 법칙 계산의 일반화, 대수 정리의 법칙, 몬테카를로 방법, 중심 극한 정리 등의 주제를 다룹니다. 각 모듈에는 몰입형 학습 경험을 위한 교육용 비디오, 읽기 자료 및 퀴즈가 포함되어 있습니다. 이 형식을 통해 학생들은 자료에 적극적으로 참여하고 학습한 개념을 실제적인 방식으로 적용할 수 있습니다.

강사인 Sylvie Méléard, Jean-René Chazottes 및 Carl Graham은 수학에 대한 전문 지식과 열정을 바탕으로 이 교육 여정을 통해 학생들을 계속해서 안내하고 있습니다. 그들의 교육 방식은 복잡한 개념에 대한 이해를 촉진하고 확률에 대한 더 깊은 탐구를 장려합니다.

이 과정은 이미 확률에 대한 탄탄한 기초를 갖고 있고 이러한 개념을 보다 복잡한 문제에 적용할 수 있는 이해와 능력을 넓히고 싶은 사람들에게 이상적입니다. 이 과정을 이수함으로써 학생들은 공유 가능한 인증서를 획득하여 이 전문 분야에 대한 헌신과 역량을 입증할 수도 있습니다.

 

유통 이론 소개 (폴리테크닉 파리)

Coursera의 École Polytechnique에서 제공하는 "분포 이론 입문" 과정은 고급 수학 분야에 대한 독특하고 심층적인 탐구를 나타냅니다. 15주에 걸쳐 약 XNUMX시간 동안 진행되는 이 과정은 응용 수학과 분석의 기본 개념인 분포를 이해하려는 사람들을 위해 고안되었습니다.

이 프로그램은 9개의 모듈로 구성되어 있으며 각 모듈에는 교육 비디오, 읽기 자료, 퀴즈가 혼합되어 제공됩니다. 이 모듈에서는 불연속 함수의 도함수를 정의하고 불연속 함수를 미분 방정식의 해법으로 적용하는 것과 같은 복잡한 문제를 포함하여 분포 이론의 다양한 측면을 다룹니다. 이러한 구조화된 접근 방식을 통해 학생들은 처음에는 어려워 보일 수 있는 개념에 점차 익숙해질 수 있습니다.

École Polytechnique의 저명한 멤버인 François Golse 교수와 Yvan Martel 교수는 이 과정에 상당한 전문 지식을 제공합니다. 그들의 교육은 학문적 엄격함과 혁신적인 교육 접근 방식을 결합하여 학생들이 콘텐츠에 접근하고 참여할 수 있도록 만듭니다.

이 과정은 복잡한 수학적 응용에 대한 이해를 심화시키려는 수학, 공학 또는 관련 분야의 학생들에게 특히 적합합니다. 이 과정을 이수함으로써 참가자는 귀중한 지식을 얻을 뿐만 아니라 공유 가능한 인증서를 획득하여 전문적 또는 학문적 프로필에 상당한 가치를 더할 수 있는 기회도 갖게 됩니다.

 

갈루아 이론 소개 (수페리어 일반 학교 파리)

Coursera의 École Normale Supérieure에서 제공하는 "갈루아 이론 입문" 과정은 현대 수학의 가장 심오하고 영향력 있는 분야 중 하나에 대한 매혹적인 탐구입니다.약 12시간 동안 진행되는 이 과정은 다항 방정식과 대수 구조 사이의 관계에 대한 이해에 혁명을 일으킨 학문인 갈루아 이론의 복잡하고 매혹적인 세계에 학생들을 몰입시킵니다.

이 과정은 대수학의 핵심 문제인 다항식의 근과 계수로부터의 표현에 대한 연구에 중점을 둡니다. Évariste Galois가 도입한 Galois 그룹의 개념을 탐구합니다. 이는 각 다항식과 근의 순열 그룹을 연결합니다. 이 접근법을 통해 우리는 특정 다항식 방정식의 근을 대수 공식으로 표현하는 것이 불가능한 이유, 특히 XNUMX차보다 큰 다항식의 경우를 이해할 수 있습니다.

이 과정의 핵심 요소인 갈루아 대응은 장 이론을 그룹 이론에 연결하여 근방 방정식의 해결 가능성에 대한 독특한 관점을 제공합니다. 이 과정은 선형 대수의 기본 개념을 사용하여 신체 이론에 접근하고 대수적 수의 개념을 소개하는 동시에 갈루아 그룹 연구에 필요한 순열 그룹을 탐구합니다.

이 과정은 복잡한 대수학 개념을 접근 가능하고 단순화된 방식으로 제시하여 학생들이 최소한의 추상 형식을 사용하여 의미 있는 결과를 신속하게 얻을 수 있다는 점에서 특히 주목할 만합니다. 수학, 물리학, 공학을 전공하는 학생은 물론 대수 구조와 그 응용에 대한 이해를 심화시키려는 수학 애호가에게 이상적입니다.

이 과정을 이수함으로써 참가자는 갈루아 이론에 대한 깊은 이해를 얻을 뿐만 아니라 공유 가능한 인증서를 획득하여 전문적 또는 학문적 프로필에 상당한 가치를 더할 수 있는 기회도 갖게 됩니다.

 

분석 I(1부): 서문, 기본 개념, 실수 (학교 폴리테크닉 연방 드 로잔)

edX의 École Polytechnique Fédérale de Lausanne에서 제공하는 "분석 I(1부): 서문, 기본 개념, 실수" 과정은 실제 분석의 기본 개념에 대한 심층적인 소개입니다. 주당 약 5~4시간의 학습이 필요한 이 5주 과정은 자신의 속도에 맞춰 완료하도록 설계되었습니다.

과정 내용은 삼각 함수(sin, cos, tan), 역함수(exp, ln)뿐만 아니라 거듭제곱, 로그 및 근에 대한 계산 규칙과 같은 필수 수학적 개념을 다시 살펴보고 심화시키는 서문으로 시작됩니다. 또한 기본 세트와 기능도 다룹니다.

이 과정의 핵심은 숫자 체계에 중점을 둡니다. 자연수에 대한 직관적인 개념에서 출발하여 유리수를 엄밀하게 정의하고 그 성질을 탐구합니다. 유리수의 공백을 메우기 위해 도입된 실수에 특별한 주의를 기울입니다. 이 과정에서는 실수의 공리적 정의를 제시하고 하한값, 상한값, 절대값 및 기타 실수의 추가 속성과 같은 개념을 포함하여 실수의 속성을 자세히 연구합니다.

이 과정은 수학에 대한 기본 지식이 있고 실제 분석에 대한 이해를 심화시키려는 사람들에게 이상적입니다. 특히 수학, 물리학, 공학을 전공하는 학생은 물론 수학의 기초를 엄격하게 이해하는 데 관심이 있는 모든 사람에게 유용합니다.

이 과정을 완료함으로써 참가자는 실수와 분석에서의 중요성에 대한 확실한 이해를 얻게 될 뿐만 아니라 공유 가능한 인증서를 획득하여 전문적 또는 학문적 프로필에 상당한 가치를 더할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

 

분석 I(2부): 복소수 소개 (학교 폴리테크닉 연방 드 로잔)

edX에서 École Polytechnique Fédérale de Lausanne에서 제공하는 "분석 I(파트 2): 복소수 입문" 과정은 복소수의 세계에 대한 매력적인 소개입니다.주당 약 2~4시간의 학습이 필요한 이 5주 과정은 자신의 속도에 맞춰 완료하도록 설계되었습니다.

이 과정은 실수 집합 R에 해가 없는 방정식 z^2 = -1을 다루는 것으로 시작됩니다. 이 문제는 R을 포함하고 이러한 문제를 풀 수 있는 필드인 복소수 C의 도입으로 이어집니다. 방정식. 이 과정에서는 복소수를 표현하는 다양한 방법을 탐구하고 z^n = w 형식의 방정식에 대한 해법을 논의합니다. 여기서 n은 N*에 속하고 w는 C에 속합니다.

이 과정의 하이라이트는 수학의 핵심 결과인 대수학의 기본 정리를 연구하는 것입니다. 이 과정은 또한 복소수의 데카르트 표현, 기본 속성, 곱셈의 역원, 오일러 및 드 무아브르 공식, 복소수의 극형과 같은 주제를 다룹니다.

이 과정은 이미 실수에 대한 지식이 있고 복소수에 대한 이해를 확장하려는 사람들에게 이상적입니다. 특히 수학, 물리학, 공학을 전공하는 학생은 물론 대수학과 그 응용에 대한 더 깊은 이해에 관심이 있는 모든 사람에게 유용합니다.

이 과정을 이수함으로써 참가자는 복소수와 수학에서 복소수의 중요한 역할에 대한 확실한 이해를 얻게 될 뿐만 아니라 공유 가능한 인증서를 획득하여 전문적 또는 학문적 프로필에 상당한 가치를 더할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

 

분석 I(3부): 실수 수열 I 및 II (학교 폴리테크닉 연방 드 로잔)

edX의 École Polytechnique Fédérale de Lausanne에서 제공하는 "분석 I(3부): 실수 수열 I 및 II" 과정은 실수 수열에 중점을 둡니다. 주당 약 4~4시간의 학습이 필요한 이 5주 과정은 자신의 속도에 맞춰 완료하도록 설계되었습니다.

이 강좌의 중심 개념은 실수 수열의 극한입니다. 이는 실수 시퀀스를 N에서 R까지의 함수로 정의하는 것으로 시작됩니다. 예를 들어, a_n = 1/2^n 시퀀스를 탐색하여 XNUMX에 어떻게 접근하는지 보여줍니다. 이 과정에서는 수열의 극한 정의를 엄격하게 다루고 극한의 존재를 확립하는 방법을 개발합니다.

또한 이 과정에서는 극한 개념과 집합의 하한 및 상한 개념 사이의 연결을 설정합니다. 실수 수열의 중요한 적용은 각 실수가 유리수 수열의 극한으로 간주될 수 있다는 사실로 설명됩니다. 이 과정에서는 또한 볼차노-바이어슈트라스 정리(Bolzano-Weierstrass theorem)뿐만 아니라 선형 귀납법으로 정의된 코시 수열과 수열도 탐구합니다.

참가자들은 또한 d'Alembert 기준, Cauchy 기준, Leibniz 기준과 같은 수렴 기준과 다양한 예를 소개하면서 수치 계열에 대해 배우게 됩니다. 이 과정은 매개변수가 포함된 숫자 시리즈에 대한 연구로 끝납니다.

이 과정은 수학에 대한 기본 지식이 있고 실수 수열에 대한 이해를 심화시키고 싶은 사람들에게 이상적입니다. 특히 수학, 물리학, 공학을 전공하는 학생들에게 유용합니다. 이 과정을 이수함으로써 참가자는 수학에 대한 이해를 풍부하게 하고 전문적 또는 학문적 발전을 위한 자산인 공유 가능한 인증서를 얻을 수 있습니다.

 

실수함수와 연속함수의 발견: 분석 I(4부)  (학교 폴리테크닉 연방 드 로잔)

"분석 I(파트 4): 함수의 극한, 연속 함수"에서 École Polytechnique Fédérale de Lausanne은 실제 변수의 실제 함수 연구에 대한 흥미로운 여행을 제공합니다.매주 4~4시간의 학습으로 5주간 지속되는 이 과정은 edX에서 이용 가능하며 자신의 속도에 맞춰 진행할 수 있습니다.

과정의 이 부분은 실수 함수의 소개로 시작하여 단조성, 패리티, 주기성과 같은 속성을 강조합니다. 또한 함수 간의 연산을 살펴보고 쌍곡선 함수와 같은 특정 함수를 소개합니다. Signum 및 Heaviside 함수와 아핀 변환을 포함하여 단계적으로 정의된 함수에 특히 주의를 기울입니다.

이 과정의 핵심은 한 지점에서 함수의 극한에 초점을 맞추고 함수의 한계에 대한 구체적인 예를 제공합니다. 또한 왼쪽 극한과 오른쪽 극한의 개념도 다룹니다. 다음으로, 이 과정에서는 함수의 무한한 한계를 살펴보고 순경 정리와 같은 극한을 계산하는 데 필수적인 도구를 제공합니다.

이 과정의 핵심 측면은 두 가지 다른 방식으로 정의되는 연속성 개념을 소개하고 이를 특정 기능을 확장하는 데 사용하는 것입니다. 이 과정은 열린 간격의 연속성에 대한 연구로 끝납니다.

이 과정은 실제 함수와 연속 함수에 대한 이해를 심화시키려는 사람들에게 유익한 기회입니다. 수학, 물리학, 공학을 전공하는 학생들에게 이상적입니다. 이 과정을 이수함으로써 참가자는 수학적 지평을 넓힐 뿐만 아니라 보람 있는 수료증을 취득하여 새로운 학문적 또는 전문적 관점의 문을 열 수 있는 기회를 갖게 됩니다.

 

미분 함수 탐색: 분석 I(5부) (학교 폴리테크닉 연방 드 로잔)

École Polytechnique Fédérale de Lausanne는 edX에 대한 교육 제공에서 "분석 I(파트 5): 연속 함수 및 미분 가능 함수, 미분 함수"를 제시합니다. 주당 약 4~5시간의 학습이 필요한 이 XNUMX주 과정은 미분성과 함수의 연속성 개념에 대한 심층적인 탐구입니다.

이 과정은 닫힌 구간에 대한 속성에 초점을 맞춰 연속 함수에 대한 심층적인 연구로 시작됩니다. 이 섹션은 학생들이 연속 함수의 최대값과 최소값을 이해하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 이분법을 소개하고 중간값 정리, 고정점 정리 등 중요한 정리를 제시합니다.

이 과정의 중앙 부분은 함수의 미분 가능성과 미분 가능성에 대해 다룹니다. 학생들은 이러한 개념을 해석하고 그 동등성을 이해하는 방법을 배웁니다. 그런 다음 이 과정에서는 미분 함수의 구성을 살펴보고 미분 함수에 대한 대수 연산을 포함하여 미분 함수의 속성을 자세히 조사합니다.

이 과정의 중요한 측면은 함수 합성의 도함수, 롤의 정리, 유한 증분 정리와 같은 미분 함수의 속성을 연구하는 것입니다. 또한 이 과정에서는 미분 함수의 연속성과 미분 함수의 단조성에 대한 의미를 탐구합니다.

이 강좌는 미분함수와 연속함수에 대한 이해를 심화시키고 싶은 분들에게 좋은 기회입니다. 수학, 물리학, 공학을 전공하는 학생들에게 이상적입니다. 이 과정을 이수함으로써 참가자는 기본적인 수학적 개념에 대한 이해를 넓힐 뿐만 아니라 보람 있는 수료증을 취득하여 새로운 학문적 또는 직업적 기회의 문을 열어줄 수 있는 기회도 갖게 됩니다.

 

수학적 분석 심화: 분석 I(6부) (학교 폴리테크닉 연방 드 로잔)

edX에서 École Polytechnique Fédérale de Lausanne에서 제공하는 "분석 I(파트 6): 기능 연구, 제한된 개발" 과정은 기능과 그 제한된 개발에 대한 심층적인 탐구입니다. 이 4주 과정은 주당 5~XNUMX시간의 작업량으로 이루어지며 학습자는 자신의 속도에 맞춰 발전할 수 있습니다.

본 과정의 이 장에서는 정리를 사용하여 함수의 변형을 조사하면서 함수에 대한 심층적인 연구에 중점을 둡니다. 유한 증분 정리를 다룬 후, 이 과정에서는 일반화를 살펴봅니다. 함수 연구의 중요한 측면은 무한대에서의 동작을 이해하는 것입니다. 이를 위해 본 과정에서는 특정 몫의 복소 한계를 결정하는 데 필수적인 도구인 Bernoulli-l'Hospital 규칙을 소개합니다.

또한 이 과정에서는 함수의 그래픽 표현을 탐구하고, 지역적 또는 전역적 최대값이나 최소값의 존재, 함수의 볼록성 또는 오목성과 같은 질문을 검토합니다. 학생들은 함수의 다양한 점근선을 식별하는 방법을 배웁니다.

이 과정의 또 다른 장점은 주어진 지점 근처에서 다항식 근사를 제공하는 함수의 제한된 확장을 도입한다는 것입니다. 이러한 개발은 극한 계산과 함수 속성 연구를 단순화하는 데 필수적입니다. 또한 이 과정에서는 정수 계열과 수렴 반경은 물론, 무한히 미분 가능한 함수를 표현하는 강력한 도구인 테일러 계열도 다룹니다.

이 과정은 함수에 대한 이해와 수학에서의 응용을 심화시키려는 사람들에게 귀중한 자료입니다. 수학적 분석의 주요 개념에 대한 풍부하고 자세한 관점을 제공합니다.

 

통합의 달인: 분석 I(파트 7) (학교 폴리테크닉 연방 드 로잔)

edX에서 École Polytechnique Fédérale de Lausanne에서 제공하는 "분석 I(파트 7): 부정 및 정적분, 통합(선택된 장)" 과정은 함수 통합에 대한 자세한 탐구입니다. 주당 4~5시간씩 XNUMX주 동안 진행되는 이 모듈을 통해 학습자는 자신의 속도에 맞춰 통합의 미묘함을 발견할 수 있습니다.

이 과정은 부정적분과 정적분의 정의로 시작하여 리만 합과 상위 및 하위 합을 통해 정적분을 소개합니다. 그런 다음 정적분의 세 가지 주요 속성, 즉 적분의 선형성, 적분 영역의 세분화 및 적분의 단조성을 논의합니다.

이 과정의 핵심은 세그먼트의 연속 함수에 대한 평균 정리이며, 이에 대해 자세히 설명합니다. 이 과정은 함수의 역도함수 개념을 소개하는 적분 미적분학의 기본 정리로 정점에 도달합니다. 부분적분, 변수 변경, 귀납적 적분 등 다양한 적분 기술을 배웁니다.

이 과정은 함수의 제한된 확장의 적분, 정수 계열의 적분, 조각 연속 함수의 적분을 포함하여 특정 함수의 적분에 대한 연구로 마무리됩니다. 이러한 기술을 사용하면 특수 형식의 함수 적분을 보다 효율적으로 계산할 수 있습니다. 마지막으로 이 과정에서는 적분의 극한을 전달하여 정의되는 일반화된 적분을 탐구하고 구체적인 예를 제시합니다.

이 과정은 수학의 기본 도구인 통합을 마스터하려는 사람들에게 귀중한 자료입니다. 통합에 대한 포괄적이고 실용적인 관점을 제공하여 학습자의 수학적 능력을 강화합니다.

 

영어 코스

 

선형 모델 및 행렬 대수 소개  (하버드)

Harvard University는 edX의 HarvardX 플랫폼을 통해 "선형 모델 및 행렬 대수학 입문" 과정을 제공합니다.. 이 과정은 영어로 진행되지만, 많은 과학 분야에서 필수적인 기술인 행렬 대수학 및 선형 모델의 기초를 배울 수 있는 독특한 기회를 제공합니다.

주당 2~4시간의 학습이 필요한 이 XNUMX주 과정은 자신의 속도에 맞춰 완료하도록 설계되었습니다. 특히 생명 과학 분야의 데이터 분석에 선형 모델을 적용하기 위해 R 프로그래밍 언어를 사용하는 데 중점을 둡니다. 학생들은 행렬 대수학을 조작하는 방법을 배우고 실험 설계 및 고차원 데이터 분석에서의 응용을 이해합니다.

이 프로그램에서는 행렬 대수 표기법, 행렬 연산, 데이터 분석에 행렬 대수 적용, 선형 모델 및 QR 분해 소개를 다룹니다. 이 과정은 개별적으로 수강하거나 생명 과학을 위한 데이터 분석 및 게놈 데이터 분석 분야의 두 가지 전문 자격증의 일부로 수강할 수 있는 XNUMX개 과정 시리즈의 일부입니다.

이 과정은 특히 생명 과학 분야에서 통계 모델링 및 데이터 분석 기술을 습득하려는 사람들에게 이상적입니다. 이는 행렬 대수학과 다양한 과학 및 연구 분야에서의 응용을 더 깊이 탐구하고자 하는 사람들에게 견고한 기반을 제공합니다.

 

마스터 확률 (하버드)

L하버드 대학의 Joe Blitzstein이 영어로 강의하는 YouTube의 '통계 110: 확률' 재생목록은 확률에 대한 지식을 심화시키려는 사람들에게 귀중한 리소스입니다.. 재생 목록에는 강의 비디오, 복습 자료, 자세한 솔루션이 포함된 250개 이상의 연습 문제가 포함되어 있습니다.

이 영어 과정은 통계, 과학, 위험 및 무작위성을 이해하기 위한 필수 언어이자 도구 세트로 제공되는 확률에 대한 포괄적인 입문입니다. 배운 개념은 통계, 과학, 공학, 경제, 금융, 일상생활 등 다양한 분야에 적용 가능합니다.

다루는 주제에는 확률의 기초, 확률 변수 및 그 분포, 일변량 및 다변량 분포, 극한 정리 및 마르코프 체인이 포함됩니다. 이 과정에서는 일변수 미적분학에 대한 사전 지식과 행렬에 대한 익숙함이 필요합니다.

영어에 익숙하고 확률의 세계를 깊이 탐구하고자 하는 사람들을 위해 이 Harvard 코스 시리즈는 풍부한 학습 기회를 제공합니다. 재생목록과 자세한 내용은 YouTube에서 직접 확인하실 수 있습니다.

 

확률 설명. 프랑스어 자막이 포함된 코스(하버드)

HarvardX가 edX에서 제공하는 "Fat Chance: Probability from the Ground Up" 과정은 확률과 통계에 대한 흥미로운 소개입니다. 이 과정은 영어로 진행되지만 프랑스어 자막이 제공되어 프랑스어를 사용하는 청중도 접근할 수 있습니다.

주당 3~5시간의 학습이 필요한 이 XNUMX주 과정은 확률 연구를 처음 접하거나 통계 과정에 등록하기 전에 대학 수준의 주요 개념에 대한 접근 가능한 복습을 원하는 사람들을 위해 고안되었습니다. “Fat Chance”는 용어와 공식을 암기하는 것보다 수학적 사고력을 키우는 데 중점을 둡니다.

초기 모듈에서는 기본적인 계산 기술을 소개한 후 간단한 확률 문제에 적용합니다. 후속 모듈에서는 이러한 아이디어와 기술을 적용하여 더 넓은 범위의 확률 문제를 해결하는 방법을 살펴봅니다. 이 과정은 기대값, 분산 및 정규 분포의 개념을 통한 통계 소개로 끝납니다.

이 과정은 정량적 추론 능력을 향상시키고 확률과 통계의 기초를 이해하려는 사람들에게 이상적입니다. 이는 수학의 누적적 성격과 그것이 위험과 무작위성을 이해하는 데 어떻게 적용되는지에 대한 풍부한 관점을 제공합니다.

 

처리량이 많은 실험을 위한 통계적 추론 및 모델링(하버드)

영어로 진행되는 "고처리량 실험을 위한 통계적 추론 및 모델링" 과정은 처리량이 많은 데이터에 대한 통계적 추론을 수행하는 데 사용되는 기술에 중점을 둡니다. 주당 2~4시간의 학습이 필요한 이 XNUMX주 과정은 데이터 집약적인 연구 환경에서 고급 통계 방법을 이해하고 적용하려는 사람들에게 귀중한 리소스입니다.

이 프로그램은 다중 비교 문제, 오류율, 오류율 제어 절차, 잘못된 발견율, q-값 및 탐색적 데이터 분석을 포함한 다양한 주제를 다룹니다. 또한 통계 모델링과 높은 처리량 데이터에 대한 적용을 소개하고 이항, 지수 및 감마와 같은 모수적 분포를 논의하고 최대 우도 추정을 설명합니다.

학생들은 이러한 개념이 차세대 시퀀싱 및 마이크로어레이 데이터와 같은 맥락에서 어떻게 적용되는지 배우게 됩니다. 또한 이 과정에서는 계층적 모델과 베이지안 경험론을 다루며 실제 사용 사례도 제공합니다.

이 과정은 현대 과학 연구에서 통계적 추론과 모델링에 대한 이해를 심화시키려는 사람들에게 이상적입니다. 복잡한 데이터의 통계 분석에 대한 심층적인 관점을 제공하며 생명 과학, 생물정보학 및 통계 분야의 연구자, 학생 및 전문가를 위한 훌륭한 리소스입니다.

 

확률 입문(하버드)

HarvardX가 edX에서 제공하는 "확률 입문" 과정은 데이터, 기회 및 불확실성을 이해하는 데 필수적인 언어이자 도구 세트인 확률에 대한 심층적인 탐구입니다. 이 과정은 영어로 진행되지만 프랑스어 자막이 제공되어 프랑스어를 사용하는 청중도 접근할 수 있습니다.

주당 5~10시간의 학습이 필요한 이 XNUMX주 과정은 우연과 불확실성으로 가득 찬 세상에 논리를 가져오는 것을 목표로 합니다. 데이터, 과학, 철학, 엔지니어링, 경제 및 금융을 이해하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 복잡한 기술 문제를 해결하는 방법뿐만 아니라 이러한 솔루션을 일상 생활에 적용하는 방법도 배우게 됩니다.

의료 테스트부터 스포츠 예측까지 다양한 예를 통해 통계적 추론, 확률론적 프로세스, 무작위 알고리즘 및 확률이 필요한 기타 주제 연구를 위한 견고한 기반을 얻을 수 있습니다.

이 과정은 불확실성과 우연에 대한 이해를 높이고, 좋은 예측을 하고, 무작위 변수를 이해하려는 사람들에게 이상적입니다. 통계 및 데이터 과학에 사용되는 일반적인 확률 분포에 대한 풍부한 관점을 제공합니다.

 

응용 미적분학(하버드)

Harvard에서 edX를 통해 제공하는 "Calculus Applied!" 과정은 사회, 생명 및 물리 과학에서 단일변수 미적분학의 적용을 심층적으로 탐구하는 과정입니다. 전적으로 영어로 진행되는 이 과정은 실제 전문 분야에서 미적분학이 어떻게 적용되는지 이해하려는 사람들에게 훌륭한 기회입니다.

3주 동안 진행되며 주당 6~XNUMX시간의 학습이 필요한 이 과정은 기존 교과서의 수준을 뛰어 넘습니다. 그는 다양한 분야의 전문가들과 협력하여 미적분학이 실제 문제를 분석하고 해결하는 데 어떻게 사용되는지 보여줍니다. 학생들은 경제 분석에서 생물학적 모델링에 이르기까지 다양한 응용 분야를 탐구합니다.

이 프로그램은 미분, 적분, 미분 방정식의 사용을 다루고 수학적 모델과 매개변수의 중요성을 강조합니다. 일변수 미적분학에 대한 기본적인 이해가 있고 다양한 분야에서의 실제 적용에 관심이 있는 사람들을 위해 설계되었습니다.

이 과정은 미적분에 대한 이해를 심화하고 실제 적용을 찾고자 하는 학생, 교사 및 전문가에게 적합합니다.

 

수학적 추론 소개 (스탠포드)

Coursera에서 Stanford University가 제공하는 "수학적 사고 입문" 과정은 수학적 추론의 세계를 소개합니다. 이 과정은 영어로 진행되지만 프랑스어 자막이 제공되어 프랑스어를 사용하는 청중도 접근할 수 있습니다.

총 38시간, 즉 주당 약 12시간이 소요되는 이 XNUMX주 과정은 학교 시스템에서 흔히 제시하는 단순한 수학 연습이 아닌 수학적 사고력을 키우고 싶은 사람들을 위해 고안되었습니다. 이 과정은 오늘날 세계에서 귀중한 기술인 "틀에서 벗어난" 사고 방식을 개발하는 데 중점을 둡니다.

학생들은 일상 세계, 과학 또는 수학 자체에서 발생하는 실제 문제를 해결하기 위해 전문 수학자들이 어떻게 생각하는지 탐구합니다. 이 과정은 학습 절차를 넘어 전형적인 문제를 해결하는 중요한 사고 방식을 개발하는 데 도움이 됩니다.

이 과정은 양적 추론을 강화하고 수학적 추론의 기초를 이해하려는 사람들에게 이상적입니다. 이는 수학의 누적적 성격과 복잡한 문제를 이해하는 데 적용되는 내용에 대한 풍부한 관점을 제공합니다.

 

R을 이용한 통계적 학습(스탠포드)

Stanford에서 제공하는 "Statistical Learning with R" 과정은 회귀 및 분류 방법에 초점을 맞춘 지도 학습에 대한 중급 입문 과정입니다. 전적으로 영어로 진행되는 이 과정은 데이터 과학 분야에서 통계 방법을 이해하고 적용하려는 사람들에게 귀중한 리소스입니다.

3주 동안 진행되며 주당 5~2021시간의 학습이 필요한 이 과정은 통계 모델링의 전통적이고 흥미로운 새로운 방법과 이를 R 프로그래밍 언어에서 사용하는 방법을 다룹니다. 이 과정은 XNUMX년에 두 번째 버전으로 업데이트되었습니다. 코스 매뉴얼.

다루는 주제에는 선형 및 다항식 회귀, 로지스틱 회귀 및 선형 판별 분석, 교차 검증 및 부트스트래핑, 모델 선택 및 정규화 방법(능선 및 올가미), 비선형 모델, 스플라인 및 일반화된 추가 모델, 트리 기반 방법, 랜덤 포레스트 및 부스팅이 포함됩니다. , 벡터 머신, 신경망 및 딥 러닝, 생존 모델 및 다중 테스트를 지원합니다.

이 과정은 통계, 선형 대수학, 컴퓨터 과학에 대한 기본 지식이 있고 통계 학습 및 데이터 과학에서의 적용에 대한 이해를 심화시키려는 사람들에게 이상적입니다.

 

수학을 배우는 방법: 모두를 위한 과정(스탠포드)

스탠포드에서 제공하는 "수학 학습 방법: 학생용" 과정. 모든 수준의 수학 학습자를 위한 무료 온라인 강좌입니다. 전적으로 영어로 작성된 이 책은 뇌에 관한 중요한 정보와 수학에 접근하는 최선의 방법에 대한 새로운 증거를 결합합니다.

1주 동안 진행되며 주당 3~XNUMX시간의 학습이 필요합니다. 이 과정은 학습자와 수학과의 관계를 변화시키기 위해 고안되었습니다. 많은 사람들이 수학에 대해 부정적인 경험을 하여 혐오감이나 실패로 이어졌습니다. 본 강좌는 학습자가 수학을 즐기는 데 필요한 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다.

뇌, 수학 학습 등의 주제를 다룹니다. 수학, 사고방식, 실수 및 속도에 관한 신화도 다룹니다. 수치적 유연성, 수학적 추론, 연결, 수치 모델도 프로그램의 일부입니다. 인생뿐만 아니라 자연과 직장에서도 수학의 표현은 잊혀지지 않습니다. 이 과정은 적극적인 참여 교육학으로 설계되어 학습이 상호작용적이고 역동적으로 이루어집니다.

수학을 다르게 보고 싶어하는 모든 사람에게 귀중한 자료입니다. 이 분야에 대해 더 깊고 긍정적인 이해를 발전시키세요. 과거 수학에 대해 부정적인 경험을 갖고 있으며 이러한 인식을 바꾸고 싶은 사람들에게 특히 적합합니다.

 

확률 관리(스탠포드)

스탠포드에서 제공하는 "확률 관리 입문" 과정은 확률 관리 분야를 소개합니다. 이 분야는 SIP(확률적 정보 패킷)라는 감사 가능한 데이터 테이블 형식으로 불확실성을 전달하고 계산하는 데 중점을 둡니다. 이 1주 과정은 주당 5~XNUMX시간의 학습이 필요하며, 데이터 과학 분야에서 통계 방법을 이해하고 적용하려는 사람들에게는 의심할 여지 없이 귀중한 자료입니다.

과정 커리큘럼은 불확실성이 단일 숫자, 일반적으로 평균으로 표시될 때 발생하는 일련의 체계적인 오류인 "평균의 결함" 인식과 같은 주제를 다룹니다. 많은 프로젝트가 지연되고, 예산을 초과하고, 예산에 미달되는 이유를 설명합니다. 또한 이 과정에서는 불확실한 입력으로 계산을 수행하여 실제 평균 결과와 지정된 목표 달성 가능성을 계산할 수 있는 불확실한 출력을 초래하는 불확도 산술을 가르칩니다.

학생들은 추가 기능이나 매크로 없이 모든 Excel 사용자와 공유할 수 있는 대화형 시뮬레이션을 만드는 방법을 배웁니다. 이 접근 방식은 Python이나 배열을 지원하는 모든 프로그래밍 환경에도 동일하게 적합합니다.

이 과정은 Microsoft Excel에 익숙하고 데이터 과학에서의 확률 관리 및 적용에 대한 이해를 심화시키려는 사람들에게 이상적입니다.

 

불확실성과 데이터의 과학  (MIT)

MIT(매사추세츠 공과대학)에서 제공하는 "확률 - 불확실성과 데이터의 과학" 과정입니다. 확률 모델을 통해 데이터 과학에 대한 기본적인 입문입니다. 이 10주 코스는 주당 14~XNUMX시간의 학습이 필요합니다. 이는 통계 및 데이터 과학 분야의 MIT MicroMasters 프로그램의 일부에 해당합니다.

이 과정은 예측할 수 없는 금융 시장의 사고부터 통신에 이르기까지 불확실성의 세계를 탐구합니다. 확률론적 모델링 및 관련 통계적 추론 분야. 이 데이터를 분석하고 과학적으로 타당한 예측을 내리는 데는 두 가지 열쇠가 있습니다.

학생들은 확률 모델의 구조와 기본 요소를 발견합니다. 확률 변수, 분포, 평균 및 분산을 포함합니다. 이 과정에서는 추론 방법도 다룹니다. 대수의 법칙과 그 적용, 무작위 과정.

이 과정은 데이터 과학에 대한 기본 지식을 원하는 사람들에게 적합합니다. 확률 모델에 대한 포괄적인 관점을 제공합니다. 기본 요소부터 무작위 프로세스, 통계적 추론까지. 이 모든 것은 전문가와 학생에게 특히 유용합니다. 특히 데이터 과학, 엔지니어링, 통계 분야에서 그렇습니다.

 

계산 확률 및 추론(MIT)

매사추세츠 공과대학(MIT)에서는 "계산 확률 및 추론" 과정을 영어로 제공합니다. 이 프로그램에서는 확률 분석 및 추론에 대한 중급 수준의 소개를 제공합니다. 주당 4~6시간의 학습이 필요한 이 XNUMX주 과정은 스팸 필터링, 모바일 봇 탐색, 심지어 Jeopardy 및 Go와 같은 전략 게임과 같은 다양한 영역에서 확률과 추론이 어떻게 사용되는지에 대한 흥미로운 탐구입니다.

본 과목에서는 확률과 추론의 원리를 학습하고, 불확실성을 추론하고 예측하는 컴퓨터 프로그램에서 이를 구현하는 방법을 학습한다. 확률 그래픽 모델과 같은 확률 분포를 저장하기 위한 다양한 데이터 구조에 대해 배우고 이러한 데이터 구조를 사용하여 추론하기 위한 효율적인 알고리즘을 개발합니다.

이 과정을 마치면 확률을 사용하여 실제 문제를 모델링하는 방법과 결과 모델을 추론에 사용하는 방법을 알게 됩니다. 확률이나 추론에 대한 사전 경험이 필요하지 않지만 기본적인 Python 프로그래밍 및 미적분학에 익숙해야 합니다.

이 과정은 데이터 과학 분야에서 통계 방법을 이해하고 적용하려는 사람들에게 확률 모델과 통계 추론에 대한 포괄적인 관점을 제공하는 귀중한 자료입니다.

 

불확실성의 중심: MIT가 확률을 설명합니다

매사추세츠 공과대학(MIT)의 "확률 입문 2부: 추론 프로세스" 과정에서는 확률과 추론의 세계에 대한 고급 몰입도를 제공합니다. 전적으로 영어로 진행되는 이 과정은 첫 번째 부분의 논리적 연속으로, 데이터 분석과 불확실성의 과학을 더 깊이 탐구합니다.

주당 6시간씩 XNUMX주에 걸쳐 이 과정에서는 대수의 법칙, 베이지안 추론 방법, 고전 통계, 포아송 과정 및 마르코프 연쇄와 같은 무작위 과정을 탐구합니다. 이것은 이미 확률에 대한 확고한 기초를 갖고 있는 사람들을 위한 엄격한 탐구입니다.

이 과정은 수학적 엄격함을 유지하면서 직관적인 접근 방식이 특징입니다. 단지 정리와 증명을 제시하는 것이 아니라, 구체적인 적용을 통해 개념에 대한 깊은 이해를 키우는 것을 목표로 합니다. 학생들은 복잡한 현상을 모델링하고 실제 데이터를 해석하는 방법을 배웁니다.

데이터 과학 전문가, 연구원 및 학생에게 이상적인 이 과정은 확률과 추론이 세상에 대한 우리의 이해를 어떻게 형성하는지에 대한 독특한 관점을 제공합니다. 데이터 과학 및 통계 분석에 대한 이해를 심화하려는 사람들에게 적합합니다.

 

분석적 조합론: 복잡한 구조를 해독하기 위한 프린스턴 강좌 (프린스턴)

프린스턴 대학교에서 제공하는 분석 조합론 과정은 복잡한 조합 구조의 정확한 정량적 예측을 가능하게 하는 학문인 분석 조합론에 대한 흥미로운 탐구입니다. 전적으로 영어로 진행되는 이 과정은 조합론 분야의 고급 방법을 이해하고 적용하려는 사람들에게 귀중한 자료입니다.

16주 동안 진행되며 총 약 5시간, 즉 주당 약 XNUMX시간이 소요되는 본 강좌에서는 일반 함수, 지수 함수, 다변량 생성 함수 간의 함수 관계를 도출하는 상징적 방법을 소개합니다. 또한 함수 생성 방정식에서 정확한 점근치를 도출하기 위한 복잡한 분석 방법을 탐구합니다.

학생들은 대규모 조합 구조에서 정확한 수량을 예측하기 위해 분석 조합론을 어떻게 사용할 수 있는지 알아봅니다. 학생들은 조합 구조를 조작하고 복잡한 분석 기술을 사용하여 이러한 구조를 분석하는 방법을 배웁니다.

이 과정은 조합론에 대한 이해와 복잡한 문제 해결에 대한 적용을 심화시키려는 사람들에게 이상적입니다. 이는 분석적 조합론이 수학적 구조와 조합적 구조에 대한 이해를 어떻게 형성하는지에 대한 독특한 관점을 제공합니다.