Kursi angļu valodā
Ievads lineārajos modeļos un matricas algebrā (Hārvarda)
Hārvardas universitāte, izmantojot savu HarvardX platformu edX, piedāvā kursu “Ievads lineāros modeļos un matricas algebrā”.. Lai gan kurss tiek pasniegts angļu valodā, tas piedāvā unikālu iespēju apgūt matricas algebras un lineāro modeļu pamatus, būtiskas prasmes daudzās zinātnes jomās.
Šis četru nedēļu kurss, kurā ir nepieciešamas 2 līdz 4 mācību stundas nedēļā, ir paredzēts, lai to pabeigtu savā tempā. Tas koncentrējas uz R programmēšanas valodas izmantošanu, lai datu analīzē piemērotu lineāros modeļus, jo īpaši dzīvības zinātnēs. Studenti iemācīsies manipulēt ar matricas algebru un izprast tās pielietojumu eksperimentālajā projektēšanā un augstas dimensijas datu analīzē.
Programma aptver matricas algebras apzīmējumus, matricas darbības, matricas algebras piemērošanu datu analīzei, lineāros modeļus un ievadu QR sadalē. Šis kurss ir daļa no septiņu kursu sērijas, ko var apgūt individuāli vai kā daļu no diviem profesionālajiem sertifikātiem datu analīzē dzīvības zinātnēs un genomikas datu analīzē.
Šis kurss ir ideāli piemērots tiem, kas vēlas iegūt prasmes statistiskajā modelēšanā un datu analīzē, īpaši dzīvības zinātņu kontekstā. Tas nodrošina stabilu pamatu tiem, kas vēlas turpināt pētīt matricas algebru un tās pielietojumu dažādās zinātnes un pētniecības jomās.
Galvenā varbūtība (Hārvarda)
LAtskaņošanas saraksts “Statistics 110: Probability” pakalpojumā YouTube, ko angļu valodā māca Džo Blitzšteins no Hārvardas universitātes, ir nenovērtējams resurss tiem, kas vēlas padziļināt zināšanas par varbūtību.. Atskaņošanas sarakstā ir iekļauti nodarbību video, pārskata materiāli un vairāk nekā 250 vingrinājumu ar detalizētiem risinājumiem.
Šis angļu valodas kurss ir visaptverošs ievads par varbūtību, kas tiek pasniegts kā būtiska valoda un rīku komplekts statistikas, zinātnes, riska un nejaušības izpratnei. Mācītie jēdzieni ir piemērojami dažādās jomās, piemēram, statistikā, zinātnē, inženierzinātnēs, ekonomikā, finansēs un ikdienas dzīvē.
Apskatītās tēmas ietver varbūtības pamatus, gadījuma lielumus un to sadalījumus, vienfaktoru un daudzfaktoru sadalījumus, robežu teorēmas un Markova ķēdes. Kursā nepieciešamas priekšzināšanas viena mainīgā aprēķinos un matricu pārzināšana.
Tiem, kam patīk angļu valoda un kuri vēlas padziļināti izpētīt varbūtību pasauli, šī Hārvardas kursu sērija piedāvā bagātinošu mācību iespēju. Atskaņošanas sarakstam un tā detalizētajam saturam varat piekļūt tieši pakalpojumā YouTube.
Izskaidrota varbūtība. Kurss ar subtitriem franču valodā (Hārvarda)
Kurss “Fat Chance: Probability from the Ground Up”, ko piedāvā HarvardX vietnē edX, ir aizraujošs ievads varbūtību un statistikā. Lai gan kurss tiek pasniegts angļu valodā, tas ir pieejams franču valodā runājošai auditorijai, pateicoties pieejamajiem subtitriem franču valodā.
Šis septiņu nedēļu kurss, kurā nepieciešamas 3 līdz 5 mācību stundas nedēļā, ir paredzēts tiem, kas ir iesācēji varbūtības izpētē vai meklē pieejamu pārskatu par galvenajiem jēdzieniem pirms uzņemšanas statistikas kursā. Universitātes līmenis. "Fat Chance" uzsver matemātiskās domāšanas attīstīšanu, nevis terminu un formulu iegaumēšanu.
Sākotnējie moduļi ievieš skaitīšanas pamatprasmes, kuras pēc tam pielieto vienkāršām varbūtības problēmām. Turpmākajos moduļos tiek pētīts, kā šīs idejas un metodes var pielāgot, lai risinātu plašāku varbūtības problēmu loku. Kurss beidzas ar ievadu statistikā, izmantojot paredzamās vērtības, dispersijas un normālā sadalījuma jēdzienus.
Šis kurss ir ideāli piemērots tiem, kas vēlas uzlabot savas kvantitatīvās spriešanas prasmes un izprast varbūtības un statistikas pamatus. Tas sniedz bagātinošu skatījumu uz matemātikas kumulatīvo raksturu un to, kā tas attiecas uz riska un nejaušības izpratni.
Statistiskie secinājumi un modelēšana augstas caurlaidības eksperimentiem (Hārvarda)
Kurss “Statistical Inference and Modeling for High-throughput Experiments” angļu valodā koncentrējas uz metodēm, ko izmanto, lai veiktu statistiskus secinājumus par augstas caurlaidības datiem. Šis četru nedēļu kurss, kas prasa 2–4 mācību stundas nedēļā, ir vērtīgs resurss tiem, kas vēlas izprast un pielietot progresīvas statistikas metodes datu ietilpīgos pētījumos.
Programma aptver dažādas tēmas, tostarp vairāku salīdzināšanas problēmu, kļūdu biežumu, kļūdu līmeņa kontroles procedūras, viltus atklāšanas rādītājus, q vērtības un izpētes datu analīzi. Tas arī iepazīstina ar statistisko modelēšanu un tās pielietojumu augstas caurlaidspējas datiem, apspriežot parametru sadalījumus, piemēram, binomiālo, eksponenciālo un gamma, un aprakstot maksimālās iespējamības novērtējumu.
Studenti uzzinās, kā šie jēdzieni tiek piemēroti tādos kontekstos kā nākamās paaudzes sekvencēšana un mikromasīvu dati. Kurss aptver arī hierarhiskus modeļus un Beijesa empīrus ar praktiskiem to izmantošanas piemēriem.
Šis kurss ir ideāli piemērots tiem, kas vēlas padziļināt izpratni par statistiskajiem secinājumiem un modelēšanu mūsdienu zinātniskajos pētījumos. Tas sniedz padziļinātu skatījumu uz sarežģītu datu statistisko analīzi un ir lielisks resurss pētniekiem, studentiem un profesionāļiem dzīvības zinātņu, bioinformātikas un statistikas jomās.
Ievads varbūtībā (Hārvarda)
Kurss “Ievads varbūtībā”, ko piedāvā HarvardX par edX, ir padziļināta varbūtības izpēte, kas ir būtiska valoda un rīku kopa datu, nejaušības un nenoteiktības izpratnei. Lai gan kurss tiek pasniegts angļu valodā, tas ir pieejams franču valodā runājošai auditorijai, pateicoties pieejamajiem subtitriem franču valodā.
Šis desmit nedēļu kurss, kurā ir nepieciešamas 5–10 mācību stundas nedēļā, ir paredzēts, lai radītu loģiku pasaulē, kas ir piepildīta ar nejaušībām un nenoteiktību. Tas nodrošinās rīkus, kas nepieciešami datu, zinātnes, filozofijas, inženierzinātņu, ekonomikas un finanšu izpratnei. Jūs ne tikai uzzināsiet, kā risināt sarežģītas tehniskas problēmas, bet arī kā šos risinājumus pielietot ikdienas dzīvē.
Izmantojot piemērus, sākot no medicīniskās pārbaudes līdz sporta prognozēm, jūs iegūsit stabilu pamatu statistisko secinājumu, stohastisko procesu, nejaušu algoritmu un citu tēmu izpētei, kurās ir nepieciešama varbūtība.
Šis kurss ir ideāli piemērots tiem, kas vēlas uzlabot izpratni par nenoteiktību un nejaušību, veikt labas prognozes un izprast nejaušos mainīgos. Tas sniedz bagātinošu skatījumu uz kopīgiem varbūtības sadalījumiem, ko izmanto statistikā un datu zinātnē.
Lietišķā aprēķins (Hārvarda)
Kurss “Aprēķins lietots!”, ko Hārvarda piedāvā edX, ir padziļināta viena mainīgā aprēķinu pielietojuma izpēte sociālajās, dzīves un fiziskajās zinātnēs. Šis kurss, kas ir pilnībā angļu valodā, ir lieliska iespēja tiem, kas vēlas saprast, kā aprēķini tiek pielietoti reālās pasaules profesionālajā kontekstā.
Šis kurss ilgst desmit nedēļas un prasa no 3 līdz 6 mācību stundām nedēļā, un tas pārsniedz tradicionālās mācību grāmatas. Viņš sadarbojas ar dažādu jomu profesionāļiem, lai parādītu, kā aprēķini tiek izmantoti, lai analizētu un risinātu reālās pasaules problēmas. Studenti izpētīs dažādus lietojumus, sākot no ekonomiskās analīzes līdz bioloģiskajai modelēšanai.
Programma aptver atvasinājumu, integrāļu, diferenciālvienādojumu izmantošanu un uzsver matemātisko modeļu un parametru nozīmi. Tas ir paredzēts tiem, kam ir pamatzināšanas par viena mainīgā aprēķinu un kuri interesējas par tā praktisko pielietojumu dažādās jomās.
Šis kurss ir lieliski piemērots studentiem, skolotājiem un profesionāļiem, kuri vēlas padziļināt izpratni par aprēķiniem un atklāt tās reālās pasaules lietojumus.
Ievads matemātiskajā spriešanā (Stenforda)
Kurss “Ievads matemātiskajā domāšanā”, ko piedāvā Stenfordas universitāte vietnē Coursera, ir niršana matemātiskās domāšanas pasaulē. Lai gan kurss tiek pasniegts angļu valodā, tas ir pieejams franču valodā runājošai auditorijai, pateicoties pieejamajiem subtitriem franču valodā.
Šis septiņu nedēļu kurss, kas kopumā aizņem aptuveni 38 stundas jeb aptuveni 12 stundas nedēļā, ir paredzēts tiem, kas vēlas attīstīt matemātisko domāšanu, kas atšķiras no vienkāršas matemātikas praktizēšanas, kā tas bieži tiek pasniegts skolu sistēmā. Kurss koncentrējas uz domāšanas veida „ārpus kastes” attīstīšanu, kas ir vērtīga prasme mūsdienu pasaulē.
Studenti izpētīs, kā profesionāli matemātiķi domā, lai atrisinātu reālās pasaules problēmas neatkarīgi no tā, vai tās rodas no ikdienas pasaules, zinātnes vai pašas matemātikas. Kurss palīdz attīstīt šo būtisko domāšanas veidu, pārsniedzot mācību procedūras, lai atrisinātu stereotipiskas problēmas.
Šis kurss ir ideāli piemērots tiem, kas vēlas nostiprināt savu kvantitatīvo spriešanu un izprast matemātiskās spriešanas pamatus. Tas sniedz bagātinošu skatījumu uz matemātikas kumulatīvo raksturu un tās pielietojumu sarežģītu problēmu izpratnē.
Statistikas mācīšanās ar R (Stenforda)
Stenfordas piedāvātais kurss “Statistical Learning with R” ir vidēja līmeņa ievads uzraudzītajā apmācībā, koncentrējoties uz regresijas un klasifikācijas metodēm. Šis kurss pilnībā angļu valodā ir vērtīgs resurss tiem, kas vēlas izprast un pielietot statistikas metodes datu zinātnes jomā.
Kurss ilgst vienpadsmit nedēļas un prasa 3-5 mācību stundas nedēļā, un tas aptver gan tradicionālās, gan aizraujošas jaunas metodes statistiskajā modelēšanā un to pielietošanu R programmēšanas valodā. Kurss tika atjaunināts 2021. gadā otrajam izdevumam. kursa rokasgrāmata.
Tēmas ietver lineāro un polinomu regresiju, loģistikas regresiju un lineāro diskriminantu analīzi, savstarpējo validāciju un sāknēšanas metodi, modeļu atlases un regularizācijas metodes (kores un laso), nelineāros modeļus, splainus un vispārinātos aditīvos modeļus, koku metodes, nejaušus mežus un pastiprināšanu, atbalsta vektora mašīnas, neironu tīklus un dziļo mācīšanos, izdzīvošanas modeļus un daudzkārtēju testēšanu.
Šis kurss ir ideāli piemērots tiem, kam ir pamatzināšanas statistikā, lineārajā algebrā un datorzinātnēs un kuri vēlas padziļināt izpratni par statistikas mācīšanos un tās pielietojumu datu zinātnē.
Kā iemācīties matemātiku: kurss ikvienam (Stenforda)
Kurss “Kā mācīties matemātiku: studentiem”, ko piedāvā Stenforda. Tas ir bezmaksas tiešsaistes kurss visu līmeņu matemātikas apguvējiem. Tas ir pilnībā angļu valodā, un tajā ir apvienota svarīga informācija par smadzenēm ar jauniem pierādījumiem par labākajiem matemātikas pieejas veidiem.
Ilgst sešas nedēļas un prasa 1 līdz 3 mācību stundas nedēļā. Kurss ir paredzēts, lai pārveidotu izglītojamo attiecības ar matemātiku. Daudziem cilvēkiem ir bijusi negatīva pieredze ar matemātiku, kas izraisa nepatiku vai neveiksmi. Šī kursa mērķis ir sniegt skolēniem informāciju, kas viņiem nepieciešama matemātikas apguvei.
Tiek aplūkotas tādas tēmas kā smadzenes un matemātikas mācīšanās. Tiek apskatīti arī mīti par matemātiku, domāšanas veidu, kļūdām un ātrumu. Programmā ietilpst arī skaitliskā elastība, matemātiskā spriešana, savienojumi, skaitliskie modeļi. Netiek aizmirsts par matemātikas priekšstatiem ne dzīvē, ne arī dabā un darbā. Kurss veidots ar aktīvas iesaistes pedagoģiju, padarot mācīšanos interaktīvu un dinamisku.
Tas ir vērtīgs resurss ikvienam, kurš vēlas redzēt matemātiku savādāk. Attīstiet dziļāku un pozitīvu izpratni par šo disciplīnu. Tas ir īpaši piemērots tiem, kam pagātnē ir bijusi negatīva pieredze ar matemātiku un kuri vēlas mainīt šo uztveri.
Varbūtību pārvaldība (Stenforda)
Stenfordas piedāvātais kurss “Ievads varbūtību pārvaldībā” ir ievads varbūtības vadības disciplīnā. Šis lauks koncentrējas uz saziņu un nenoteiktību aprēķināšanu auditējamu datu tabulu veidā, ko sauc par stohastiskās informācijas paketēm (SIP). Šim desmit nedēļu kursam ir nepieciešamas 1 līdz 5 mācību stundas nedēļā, un tas neapšaubāmi ir vērtīgs resurss tiem, kas vēlas izprast un pielietot statistikas metodes datu zinātnes jomā.
Kursa programma aptver tādas tēmas kā “vidējo kļūdu” atpazīšana, sistemātisku kļūdu kopums, kas rodas, ja nenoteiktības attēlo atsevišķi skaitļi, parasti vidējais. Tas izskaidro, kāpēc daudzi projekti kavējas, pārsniedz budžetu un nesasniedz budžetu. Kursā tiek apgūta arī nenoteiktības aritmētika, kas veic aprēķinus ar nenoteiktiem ievadiem, kā rezultātā tiek iegūti neskaidri rezultāti, no kuriem var aprēķināt patiesos vidējos rezultātus un izredzes sasniegt noteiktus mērķus.
Studenti iemācīsies izveidot interaktīvas simulācijas, kuras var koplietot ar jebkuru Excel lietotāju, neprasot pievienojumprogrammas vai makro. Šī pieeja ir vienlīdz piemērota Python vai jebkurai programmēšanas videi, kas atbalsta masīvus.
Šis kurss ir ideāli piemērots tiem, kuri ir apmierināti ar Microsoft Excel un vēlas padziļināt izpratni par varbūtību pārvaldību un tās pielietojumu datu zinātnē.
Zinātne par nenoteiktību un datiem (MIT)
Kurss “Varbūtība – nenoteiktības un datu zinātne”, ko piedāvā Masačūsetsas Tehnoloģiju institūts (MIT). Ir fundamentāls ievads datu zinātnē, izmantojot varbūtības modeļus. Šis sešpadsmit nedēļu kurss, kas prasa 10 līdz 14 mācību stundas nedēļā. Tas atbilst MIT MicroMasters programmas statistikas un datu zinātnes daļai.
Šis kurss pēta nenoteiktības pasauli: no negadījumiem neparedzamos finanšu tirgos līdz saziņai. Varbūtības modelēšana un ar to saistītā statistisko secinājumu joma. Ir divas atslēgas, lai analizētu šos datus un veiktu zinātniski pamatotas prognozes.
Studenti atklās varbūtības modeļu uzbūvi un pamatelementus. Ieskaitot nejaušos lielumus, to sadalījumus, vidējos un dispersijas. Kurss aptver arī secinājumu metodes. Lielo skaitļu likumi un to pielietojumi, kā arī nejauši procesi.
Šis kurss ir lieliski piemērots tiem, kas vēlas fundamentālas zināšanas datu zinātnē. Tas sniedz visaptverošu perspektīvu par varbūtības modeļiem. No pamatelementiem līdz nejaušiem procesiem un statistiskiem secinājumiem. Tas viss ir īpaši noderīgi profesionāļiem un studentiem. Īpaši datu zinātnes, inženierzinātņu un statistikas jomās.
Aprēķinu varbūtība un secinājumi (MIT)
Masačūsetsas Tehnoloģiju institūts (MIT) piedāvā kursu “Computational Probability and Inference” angļu valodā. Programmā vidēja līmeņa ievads varbūtības analīzei un secinājumiem. Šis divpadsmit nedēļu kurss, kas prasa 4–6 mācību stundas nedēļā, ir aizraujošs pētījums par to, kā iespējamība un secinājumi tiek izmantoti tik daudzveidīgās jomās kā surogātpasta filtrēšana, mobilo robotu navigācija vai pat stratēģijas spēlēs, piemēram, Jeopardy un Go.
Šajā kursā jūs apgūsit varbūtības un secinājumu principus un to, kā tos ieviest datorprogrammās, kas pamato ar nenoteiktību un veic prognozes. Jūs uzzināsiet par dažādām datu struktūrām varbūtības sadalījumu glabāšanai, piemēram, varbūtības grafiskos modeļus, un izstrādāsiet efektīvus algoritmus argumentācijai ar šīm datu struktūrām.
Līdz šī kursa beigām jūs zināt, kā modelēt reālās pasaules problēmas ar varbūtību un kā izmantot iegūtos modeļus secinājumu veikšanai. Jums nav jābūt iepriekšējai pieredzei varbūtību vai secinājumu aprēķināšanā, taču jums vajadzētu būt apmierinātam ar Python pamata programmēšanu un aprēķiniem.
Šis kurss ir vērtīgs resurss tiem, kas vēlas izprast un pielietot statistikas metodes datu zinātnes jomā, sniedzot visaptverošu skatījumu uz varbūtības modeļiem un statistiskajiem secinājumiem.
Nenoteiktības centrā: MIT demistificē varbūtību
Masačūsetsas Tehnoloģiju institūts (MIT) kursā “Ievads varbūtību II daļā: secinājumu izdarīšanas procesi” piedāvā padziļinātu iedziļināšanos varbūtību un secinājumu pasaulē. Šis kurss, kas ir pilnībā angļu valodā, ir loģisks pirmās daļas turpinājums, dziļāk iedziļinoties datu analīzē un zinātnē par nenoteiktību.
Sešpadsmit nedēļu laikā, atvēlot 6 stundas nedēļā, šajā kursā tiek pētīti lielo skaitļu likumi, Bajesa secinājumu metodes, klasiskā statistika un nejaušie procesi, piemēram, Puasona procesi un Markova ķēdes. Šī ir stingra izpēte, kas paredzēta tiem, kam jau ir stabils varbūtības pamats.
Šis kurss izceļas ar savu intuitīvo pieeju, vienlaikus saglabājot matemātisko stingrību. Tas ne tikai piedāvā teorēmas un pierādījumus, bet arī cenšas attīstīt dziļu jēdzienu izpratni, izmantojot konkrētus lietojumus. Studenti iemācīsies modelēt sarežģītas parādības un interpretēt reālās pasaules datus.
Šis kurss ir ideāli piemērots datu zinātnes profesionāļiem, pētniekiem un studentiem, un piedāvā unikālu skatījumu uz to, kā varbūtība un secinājumi veido mūsu izpratni par pasauli. Lieliski piemērots tiem, kas vēlas padziļināt izpratni par datu zinātni un statistisko analīzi.
Analītiskā kombinatorika: Prinstonas kurss sarežģītu struktūru atšifrēšanai (Prinstona)
Prinstonas Universitātes piedāvātais analītiskās kombinatorikas kurss ir aizraujošs analītiskās kombinatorikas – disciplīnas, kas ļauj precīzi kvantitatīvi prognozēt sarežģītas kombinatoriskās struktūras – izpēte. Šis kurss, kas ir pilnībā angļu valodā, ir vērtīgs resurss tiem, kas vēlas izprast un pielietot progresīvas metodes kombinatorikas jomā.
Šis kurss ilgst trīs nedēļas un kopumā prasa aptuveni 16 stundas jeb aptuveni 5 stundas nedēļā, un tas iepazīstina ar simbolisku metodi funkcionālo attiecību iegūšanai starp parastajām, eksponenciālajām un daudzfaktoru ģenerējošām funkcijām. Tajā tiek pētītas arī sarežģītas analīzes metodes, lai no ģenerēšanas funkciju vienādojumiem iegūtu precīzu asimptotiku.
Studenti atklās, kā analītisko kombinatoriku var izmantot, lai prognozētu precīzus daudzumus lielās kombinatoriskās struktūrās. Viņi iemācīsies manipulēt ar kombinatoriskām struktūrām un izmantot sarežģītas analīzes metodes, lai analizētu šīs struktūras.
Šis kurss ir ideāli piemērots tiem, kas vēlas padziļināt izpratni par kombinatoriku un tās pielietojumu sarežģītu problēmu risināšanā. Tas piedāvā unikālu skatījumu uz to, kā analītiskā kombinatorika veido mūsu izpratni par matemātiskajām un kombinatoriskajām struktūrām.