ഇംഗ്ലീഷിലുള്ള കോഴ്സുകൾ
ലീനിയർ മോഡലുകളുടെയും മാട്രിക്സ് ആൾജിബ്രയുടെയും ആമുഖം (ഹാർവാർഡ്)
ഹാർവാർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി, edX-ലെ HarvardX പ്ലാറ്റ്ഫോം വഴി, "ലീനിയർ മോഡലുകൾക്കും മാട്രിക്സ് ആൾജിബ്രയ്ക്കും ആമുഖം" എന്ന കോഴ്സ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.. കോഴ്സ് ഇംഗ്ലീഷിലാണ് പഠിപ്പിക്കുന്നതെങ്കിലും, മാട്രിക്സ് ആൾജിബ്രയുടെയും ലീനിയർ മോഡലുകളുടെയും അടിസ്ഥാനങ്ങൾ, നിരവധി ശാസ്ത്ര മേഖലകളിലെ അവശ്യ കഴിവുകൾ എന്നിവ പഠിക്കാൻ ഇത് ഒരു സവിശേഷ അവസരം നൽകുന്നു.
ആഴ്ചയിൽ 2 മുതൽ 4 മണിക്കൂർ വരെ പഠനം ആവശ്യമുള്ള ഈ നാലാഴ്ചത്തെ കോഴ്സ് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം വേഗതയിൽ പൂർത്തിയാക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് ലൈഫ് സയൻസസിൽ ലീനിയർ മോഡലുകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് R പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ ഇത് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. മാട്രിക്സ് ബീജഗണിതം കൈകാര്യം ചെയ്യാനും പരീക്ഷണാത്മക രൂപകൽപ്പനയിലും ഹൈ-ഡൈമൻഷണൽ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിലും അതിന്റെ പ്രയോഗം മനസ്സിലാക്കാനും വിദ്യാർത്ഥികൾ പഠിക്കും.
മാട്രിക്സ് ബീജഗണിത നൊട്ടേഷൻ, മാട്രിക്സ് ഓപ്പറേഷനുകൾ, ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ മാട്രിക്സ് ബീജഗണിതത്തിന്റെ പ്രയോഗം, ലീനിയർ മോഡലുകൾ, ക്യുആർ വിഘടനത്തിലേക്കുള്ള ആമുഖം എന്നിവ പ്രോഗ്രാം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഈ കോഴ്സ് ഏഴ് കോഴ്സുകളുടെ ഒരു പരമ്പരയുടെ ഭാഗമാണ്, ഇത് ലൈഫ് സയൻസസ്, ജീനോമിക് ഡാറ്റ അനാലിസിസ് എന്നിവയ്ക്കായുള്ള ഡാറ്റ അനാലിസിസിൽ വ്യക്തിഗതമായോ രണ്ട് പ്രൊഫഷണൽ സർട്ടിഫിക്കറ്റുകളുടെ ഭാഗമായോ എടുക്കാം.
സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലിംഗിലും ഡാറ്റ വിശകലനത്തിലും, പ്രത്യേകിച്ച് ലൈഫ് സയൻസസ് പശ്ചാത്തലത്തിൽ വൈദഗ്ധ്യം നേടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഈ കോഴ്സ് അനുയോജ്യമാണ്. വിവിധ ശാസ്ത്ര ഗവേഷണ മേഖലകളിൽ മാട്രിക്സ് ബീജഗണിതവും അതിന്റെ പ്രയോഗവും കൂടുതൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഇത് ശക്തമായ അടിത്തറ നൽകുന്നു.
മാസ്റ്റർ പ്രോബബിലിറ്റി (ഹാർവാർഡ്)
Lഹാർവാർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിലെ ജോ ബ്ലിറ്റ്സ്റ്റൈൻ ഇംഗ്ലീഷിൽ പഠിപ്പിച്ച YouTube-ലെ "സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് 110: പ്രോബബിലിറ്റി" പ്ലേലിസ്റ്റ്, പ്രോബബിലിറ്റിയെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഒരു അമൂല്യമായ വിഭവമാണ്.. പ്ലേലിസ്റ്റിൽ പാഠ വീഡിയോകൾ, അവലോകന സാമഗ്രികൾ, വിശദമായ പരിഹാരങ്ങളുള്ള 250-ലധികം പരിശീലന വ്യായാമങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഈ ഇംഗ്ലീഷ് കോഴ്സ് പ്രോബബിലിറ്റിയുടെ സമഗ്രമായ ആമുഖമാണ്, അത് അവശ്യ ഭാഷയായും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ശാസ്ത്രം, അപകടസാധ്യത, ക്രമരഹിതത എന്നിവ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടമായും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, സയൻസ്, എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഇക്കണോമിക്സ്, ഫിനാൻസ്, ദൈനംദിന ജീവിതം എന്നിങ്ങനെ വിവിധ മേഖലകളിൽ പഠിപ്പിക്കുന്ന ആശയങ്ങൾ ബാധകമാണ്.
പ്രോബബിലിറ്റി, റാൻഡം വേരിയബിളുകൾ, അവയുടെ വിതരണങ്ങൾ, ഏകീകൃതവും മൾട്ടിവേരിയേറ്റ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനുകളും, ലിമിറ്റ് സിദ്ധാന്തങ്ങളും മാർക്കോവ് ശൃംഖലകളും ഉൾപ്പെടുന്ന വിഷയങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. കോഴ്സിന് വൺ-വേരിയബിൾ കാൽക്കുലസിനെക്കുറിച്ചുള്ള മുൻകൂർ അറിവും മെട്രിക്സുകളുമായുള്ള പരിചയവും ആവശ്യമാണ്.
ഇംഗ്ലീഷിൽ സുഖമുള്ളവർക്കും സാധ്യതയുടെ ലോകം ആഴത്തിൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഉത്സുകരായവർക്കും, ഈ ഹാർവാർഡ് കോഴ്സ് സീരീസ് സമ്പന്നമായ ഒരു പഠന അവസരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് YouTube-ൽ നേരിട്ട് പ്ലേലിസ്റ്റും അതിലെ വിശദമായ ഉള്ളടക്കവും ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
പ്രോബബിലിറ്റി വിശദീകരിച്ചു. ഫ്രഞ്ച് സബ്ടൈറ്റിലുകളുള്ള കോഴ്സ് (ഹാർവാർഡ്)
edX-ൽ HarvardX വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന "Fat Chance: Probability from the Ground Up" എന്ന കോഴ്സ് പ്രോബബിലിറ്റിക്കും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾക്കുമുള്ള ആകർഷകമായ ആമുഖമാണ്. കോഴ്സ് ഇംഗ്ലീഷിലാണ് പഠിപ്പിക്കുന്നതെങ്കിലും, ലഭ്യമായ ഫ്രഞ്ച് സബ്ടൈറ്റിലുകൾക്ക് നന്ദി, ഫ്രഞ്ച് സംസാരിക്കുന്ന പ്രേക്ഷകർക്ക് ഇത് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ആഴ്ചയിൽ 3 മുതൽ 5 മണിക്കൂർ വരെ പഠനം ആവശ്യമുള്ള ഈ ഏഴ് ആഴ്ചയുള്ള കോഴ്സ്, ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് കോഴ്സിൽ ചേരുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രോബബിലിറ്റി പഠനത്തിൽ പുതിയതായി പഠിക്കുന്നവർക്കും അല്ലെങ്കിൽ പ്രധാന ആശയങ്ങളുടെ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന അവലോകനം തേടുന്നവർക്കും വേണ്ടി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു യൂണിവേഴ്സിറ്റി തലം. പദങ്ങളും സൂത്രവാക്യങ്ങളും മനഃപാഠമാക്കുന്നതിനുപകരം ഗണിതശാസ്ത്ര ചിന്ത വികസിപ്പിക്കുന്നതിനാണ് "ഫാറ്റ് ചാൻസ്" ഊന്നൽ നൽകുന്നത്.
പ്രാരംഭ മൊഡ്യൂളുകൾ അടിസ്ഥാന കൗണ്ടിംഗ് കഴിവുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അവ പിന്നീട് ലളിതമായ പ്രോബബിലിറ്റി പ്രശ്നങ്ങളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു. തുടർന്നുള്ള മൊഡ്യൂളുകൾ ഈ ആശയങ്ങളും സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ഒരു വിശാലമായ പ്രോബബിലിറ്റി പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് എങ്ങനെ പൊരുത്തപ്പെടുത്താമെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന മൂല്യം, വ്യതിയാനം, സാധാരണ വിതരണം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള സങ്കൽപ്പങ്ങളിലൂടെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ആമുഖത്തോടെ കോഴ്സ് അവസാനിക്കുന്നു.
ഈ കോഴ്സ് അവരുടെ ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് റീസണിംഗ് കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കാനും പ്രോബബിലിറ്റിയുടെയും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെയും അടിസ്ഥാനം മനസ്സിലാക്കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് അനുയോജ്യമാണ്. ഗണിതശാസ്ത്രത്തിന്റെ ക്യുമുലേറ്റീവ് സ്വഭാവത്തെക്കുറിച്ചും അപകടസാധ്യതയും ക്രമരഹിതതയും മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് ഇത് എങ്ങനെ ബാധകമാണ് എന്നതിനെക്കുറിച്ചും ഇത് ഒരു സമ്പുഷ്ടമായ വീക്ഷണം നൽകുന്നു.
ഹൈ-ത്രൂപുട്ട് പരീക്ഷണങ്ങൾക്കായുള്ള സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനുമാനവും മോഡലിംഗും (ഹാർവാർഡ്)
ഇംഗ്ലീഷിലുള്ള "സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനുമാനവും മോഡലിംഗും ഹൈ-ത്രൂപുട്ട് പരീക്ഷണങ്ങൾ" എന്ന കോഴ്സ് ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് ഡാറ്റയിൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനുമാനം നടത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതികതകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ആഴ്ചയിൽ 2-4 മണിക്കൂർ പഠനം ആവശ്യമായ ഈ നാലാഴ്ചത്തെ കോഴ്സ്, ഡാറ്റാ-ഇന്റൻസീവ് റിസർച്ച് ക്രമീകരണങ്ങളിൽ വിപുലമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ മനസ്സിലാക്കാനും പ്രയോഗിക്കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് വിലപ്പെട്ട ഒരു വിഭവമാണ്.
ഒന്നിലധികം താരതമ്യ പ്രശ്നം, പിശക് നിരക്കുകൾ, പിശക് നിരക്ക് നിയന്ത്രണ നടപടിക്രമങ്ങൾ, തെറ്റായ കണ്ടെത്തൽ നിരക്കുകൾ, ക്യു-മൂല്യങ്ങൾ, പര്യവേക്ഷണ ഡാറ്റ വിശകലനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ വിഷയങ്ങൾ പ്രോഗ്രാം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഇത് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലിംഗും ഹൈ-ത്രൂപുട്ട് ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള അതിന്റെ പ്രയോഗവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ബൈനോമിയൽ, എക്സ്പോണൻഷ്യൽ, ഗാമ തുടങ്ങിയ പാരാമെട്രിക് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനുകൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, പരമാവധി സാധ്യത കണക്കാക്കൽ വിവരിക്കുന്നു.
അടുത്ത തലമുറ സീക്വൻസിംഗും മൈക്രോഅറേ ഡാറ്റയും പോലുള്ള സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഈ ആശയങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് വിദ്യാർത്ഥികൾ പഠിക്കും. കോഴ്സ് ശ്രേണിപരമായ മോഡലുകളും ബയേസിയൻ അനുഭവങ്ങളും, അവയുടെ ഉപയോഗത്തിന്റെ പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
ആധുനിക ശാസ്ത്ര ഗവേഷണത്തിലെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനുമാനത്തെക്കുറിച്ചും മോഡലിംഗിനെക്കുറിച്ചും ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഈ കോഴ്സ് അനുയോജ്യമാണ്. സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റയുടെ സ്ഥിതിവിവര വിശകലനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആഴത്തിലുള്ള വീക്ഷണം ഇത് പ്രദാനം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ ലൈഫ് സയൻസസ്, ബയോ ഇൻഫോർമാറ്റിക്സ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് എന്നീ മേഖലകളിലെ ഗവേഷകർ, വിദ്യാർത്ഥികൾ, പ്രൊഫഷണലുകൾ എന്നിവർക്കുള്ള മികച്ച വിഭവമാണിത്.
പ്രോബബിലിറ്റിയുടെ ആമുഖം (ഹാർവാർഡ്)
edX-ൽ HarvardX ഓഫർ ചെയ്യുന്ന "പ്രൊബബിലിറ്റിയുടെ ആമുഖം" കോഴ്സ്, പ്രോബബിലിറ്റിയുടെ ആഴത്തിലുള്ള പര്യവേക്ഷണമാണ്, ഡാറ്റ, അവസരം, അനിശ്ചിതത്വം എന്നിവ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള അവശ്യ ഭാഷയും ടൂൾസെറ്റും. കോഴ്സ് ഇംഗ്ലീഷിലാണ് പഠിപ്പിക്കുന്നതെങ്കിലും, ലഭ്യമായ ഫ്രഞ്ച് സബ്ടൈറ്റിലുകൾക്ക് നന്ദി, ഫ്രഞ്ച് സംസാരിക്കുന്ന പ്രേക്ഷകർക്ക് ഇത് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ആഴ്ചയിൽ 5-10 മണിക്കൂർ പഠനം ആവശ്യമുള്ള ഈ പത്ത് ആഴ്ച കോഴ്സ്, അവസരവും അനിശ്ചിതത്വവും നിറഞ്ഞ ഒരു ലോകത്തേക്ക് യുക്തിയെ കൊണ്ടുവരാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഡാറ്റ, സയൻസ്, ഫിലോസഫി, എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഇക്കണോമിക്സ്, ഫിനാൻസ് എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാൻ ആവശ്യമായ ഉപകരണങ്ങൾ ഇത് നൽകും. സങ്കീർണ്ണമായ സാങ്കേതിക പ്രശ്നങ്ങൾ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്ന് മാത്രമല്ല, ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ ഈ പരിഹാരങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കാമെന്നും നിങ്ങൾ പഠിക്കും.
മെഡിക്കൽ ടെസ്റ്റിംഗ് മുതൽ സ്പോർട്സ് പ്രവചനങ്ങൾ വരെയുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനുമാനം, സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് പ്രോസസുകൾ, റാൻഡം അൽഗോരിതങ്ങൾ, പ്രോബബിലിറ്റി ആവശ്യമായ മറ്റ് വിഷയങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനത്തിന് നിങ്ങൾക്ക് ശക്തമായ അടിത്തറ ലഭിക്കും.
അനിശ്ചിതത്വത്തെയും അവസരത്തെയും കുറിച്ചുള്ള ധാരണ വർദ്ധിപ്പിക്കാനും നല്ല പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും ക്രമരഹിതമായ വേരിയബിളുകൾ മനസ്സിലാക്കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഈ കോഴ്സ് അനുയോജ്യമാണ്. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലും ഡാറ്റാ സയൻസിലും ഉപയോഗിക്കുന്ന പൊതുവായ പ്രോബബിലിറ്റി ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനുകളിൽ ഇത് സമ്പുഷ്ടമായ കാഴ്ചപ്പാട് നൽകുന്നു.
അപ്ലൈഡ് കാൽക്കുലസ് (ഹാർവാർഡ്)
edX-ൽ ഹാർവാർഡ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന “കാൽക്കുലസ് അപ്ലൈഡ്!” കോഴ്സ്, സാമൂഹിക, ജീവിത, ഭൗതിക ശാസ്ത്രങ്ങളിലെ ഏക-വേരിയബിൾ കാൽക്കുലസിന്റെ പ്രയോഗത്തിന്റെ ആഴത്തിലുള്ള പര്യവേക്ഷണമാണ്. പൂർണ്ണമായും ഇംഗ്ലീഷിലുള്ള ഈ കോഴ്സ് യഥാർത്ഥ ലോക പ്രൊഫഷണൽ സന്ദർഭങ്ങളിൽ കാൽക്കുലസ് എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഒരു മികച്ച അവസരമാണ്.
പത്ത് ആഴ്ച നീണ്ടുനിൽക്കുന്ന, ആഴ്ചയിൽ 3 മുതൽ 6 മണിക്കൂർ വരെ പഠനം ആവശ്യമുള്ള ഈ കോഴ്സ് പരമ്പരാഗത പാഠപുസ്തകങ്ങൾക്കപ്പുറമാണ്. യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്നങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും പരിഹരിക്കുന്നതിനും കാൽക്കുലസ് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കാൻ വിവിധ മേഖലകളിൽ നിന്നുള്ള പ്രൊഫഷണലുകളുമായി അദ്ദേഹം സഹകരിക്കുന്നു. സാമ്പത്തിക വിശകലനം മുതൽ ബയോളജിക്കൽ മോഡലിംഗ് വരെയുള്ള വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിദ്യാർത്ഥികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും.
പ്രോഗ്രാം ഡെറിവേറ്റീവുകൾ, ഇന്റഗ്രലുകൾ, ഡിഫറൻഷ്യൽ സമവാക്യങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഉപയോഗം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, കൂടാതെ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകളുടെയും പാരാമീറ്ററുകളുടെയും പ്രാധാന്യം ഊന്നിപ്പറയുന്നു. വൺ-വേരിയബിൾ കാൽക്കുലസിനെ കുറിച്ച് അടിസ്ഥാന ധാരണയുള്ളവർക്കും വിവിധ മേഖലകളിൽ അതിന്റെ പ്രായോഗിക പ്രയോഗങ്ങളിൽ താൽപ്പര്യമുള്ളവർക്കും വേണ്ടിയാണ് ഇത് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
ഈ കോഴ്സ് വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും അധ്യാപകർക്കും പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും കാൽക്കുലസിനെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ ഗ്രാഹ്യത്തെ ആഴത്തിലാക്കാനും അതിന്റെ യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കണ്ടെത്താനും അനുയോജ്യമാണ്.
ഗണിതശാസ്ത്ര യുക്തിയുടെ ആമുഖം (സ്റ്റാൻഫോർഡ്)
കോഴ്സറയിൽ സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി ഓഫർ ചെയ്യുന്ന "ഗണിതശാസ്ത്ര ചിന്തകളിലേക്കുള്ള ആമുഖം" കോഴ്സ് ഗണിതശാസ്ത്ര യുക്തിയുടെ ലോകത്തേക്കുള്ള ഒരു ഡൈവ് ആണ്. കോഴ്സ് ഇംഗ്ലീഷിലാണ് പഠിപ്പിക്കുന്നതെങ്കിലും, ലഭ്യമായ ഫ്രഞ്ച് സബ്ടൈറ്റിലുകൾക്ക് നന്ദി, ഫ്രഞ്ച് സംസാരിക്കുന്ന പ്രേക്ഷകർക്ക് ഇത് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ഈ ഏഴാഴ്ചത്തെ കോഴ്സ്, മൊത്തത്തിൽ ഏകദേശം 38 മണിക്കൂർ അല്ലെങ്കിൽ ആഴ്ചയിൽ ഏകദേശം 12 മണിക്കൂർ ആവശ്യമാണ്, ഗണിത ചിന്ത വികസിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു, ഇത് സ്കൂൾ സംവിധാനത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കപ്പെടുന്ന ഗണിതശാസ്ത്രത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്. ഇന്നത്തെ ലോകത്തിലെ ഒരു മൂല്യവത്തായ വൈദഗ്ധ്യമായ ചിന്താരീതി വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ കോഴ്സ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
പ്രൊഫഷണൽ ഗണിതശാസ്ത്രജ്ഞർ യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ എങ്ങനെ ചിന്തിക്കുന്നുവെന്ന് വിദ്യാർത്ഥികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും, അവ ദൈനംദിന ലോകത്തിൽ നിന്നോ, ശാസ്ത്രത്തിൽ നിന്നോ അല്ലെങ്കിൽ ഗണിതത്തിൽ നിന്നോ ഉണ്ടാകുന്നു. സ്റ്റീരിയോടൈപ്പിക്കൽ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് പഠന നടപടിക്രമങ്ങൾക്കപ്പുറം ഈ നിർണായകമായ ചിന്താരീതി വികസിപ്പിക്കാൻ കോഴ്സ് സഹായിക്കുന്നു.
ഈ കോഴ്സ് അവരുടെ ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് റീസണിംഗ് ശക്തിപ്പെടുത്താനും ഗണിതശാസ്ത്ര യുക്തിയുടെ അടിത്തറ മനസ്സിലാക്കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് അനുയോജ്യമാണ്. ഗണിതശാസ്ത്രത്തിന്റെ ക്യുമുലേറ്റീവ് സ്വഭാവത്തെക്കുറിച്ചും സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള അതിന്റെ പ്രയോഗത്തെക്കുറിച്ചും ഇത് സമ്പുഷ്ടമായ വീക്ഷണം നൽകുന്നു.
സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ലേണിംഗ് വിത്ത് ആർ (സ്റ്റാൻഫോർഡ്)
സ്റ്റാൻഫോർഡ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന "സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ലേണിംഗ് വിത്ത് ആർ" കോഴ്സ്, റിഗ്രഷനിലും വർഗ്ഗീകരണ രീതികളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ഇന്റർമീഡിയറ്റ് ലെവൽ ആമുഖമാണ്. പൂർണ്ണമായും ഇംഗ്ലീഷിലുള്ള ഈ കോഴ്സ്, ഡാറ്റാ സയൻസ് മേഖലയിലെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ മനസിലാക്കാനും പ്രയോഗിക്കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് വിലപ്പെട്ട ഒരു വിഭവമാണ്.
പതിനൊന്ന് ആഴ്ച നീണ്ടുനിൽക്കുന്ന, ആഴ്ചയിൽ 3-5 മണിക്കൂർ പഠനം ആവശ്യമായി വരുന്ന ഈ കോഴ്സ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലിംഗിലെ പരമ്പരാഗതവും ആവേശകരവുമായ പുതിയ രീതികളും R പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയിൽ അവ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. കോഴ്സിന്റെ രണ്ടാം പതിപ്പിനായി 2021-ൽ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്തു. കോഴ്സ് മാനുവൽ.
വിഷയങ്ങളിൽ ലീനിയർ, പോളിനോമിയൽ റിഗ്രഷൻ, ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ, ലീനിയർ ഡിസ്ക്രിമിനന്റ് അനാലിസിസ്, ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ, ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പിംഗ്, മോഡൽ സെലക്ഷനും റെഗുലറൈസേഷൻ രീതികളും (റിഡ്ജും ലാസോയും), നോൺ-ലീനിയർ മോഡലുകൾ, സ്പ്ലൈനുകളും സാമാന്യവൽക്കരിച്ച അഡിറ്റീവ് മോഡലുകളും, ട്രീ അധിഷ്ഠിത രീതികൾ, ക്രമരഹിത വനങ്ങളും ബൂസ്റ്റിംഗും ഉൾപ്പെടുന്നു. വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, അതിജീവന മാതൃകകൾ, ഒന്നിലധികം പരിശോധനകൾ എന്നിവ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ലീനിയർ ബീജഗണിതം, കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് എന്നിവയിൽ അടിസ്ഥാന അറിവുള്ളവർക്കും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ലേണിംഗിനെ കുറിച്ചും ഡാറ്റാ സയൻസിൽ അതിന്റെ പ്രയോഗത്തെ കുറിച്ചും ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്കും ഈ കോഴ്സ് അനുയോജ്യമാണ്.
കണക്ക് എങ്ങനെ പഠിക്കാം: എല്ലാവർക്കും വേണ്ടിയുള്ള ഒരു കോഴ്സ് (സ്റ്റാൻഫോർഡ്)
സ്റ്റാൻഫോർഡ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന "ഗണിതം എങ്ങനെ പഠിക്കാം: വിദ്യാർത്ഥികൾക്കായി" കോഴ്സ്. ഗണിതശാസ്ത്രത്തിന്റെ എല്ലാ തലങ്ങളിലുമുള്ള പഠിതാക്കൾക്കുള്ള സൗജന്യ ഓൺലൈൻ കോഴ്സാണിത്. മുഴുവനായും ഇംഗ്ലീഷിൽ, ഗണിതശാസ്ത്രത്തെ സമീപിക്കാനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല മാർഗങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള പുതിയ തെളിവുകളുമായി തലച്ചോറിനെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രധാന വിവരങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ആറ് ആഴ്ച നീണ്ടുനിൽക്കുന്നതും ആഴ്ചയിൽ 1 മുതൽ 3 മണിക്കൂർ വരെ പഠനം ആവശ്യമാണ്. ഗണിതശാസ്ത്രവുമായുള്ള പഠിതാക്കളുടെ ബന്ധത്തെ മാറ്റുന്നതിനാണ് കോഴ്സ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. പലർക്കും ഗണിതത്തിൽ നെഗറ്റീവ് അനുഭവങ്ങൾ ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്, ഇത് വെറുപ്പിലേക്കോ പരാജയത്തിലേക്കോ നയിക്കുന്നു. ഈ കോഴ്സ് പഠിതാക്കൾക്ക് ഗണിതശാസ്ത്രം ആസ്വദിക്കാൻ ആവശ്യമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
മസ്തിഷ്കം, ഗണിത പഠനം തുടങ്ങിയ വിഷയങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഗണിതം, ചിന്താഗതി, തെറ്റുകൾ, വേഗത എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള മിഥ്യകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. സംഖ്യാ വഴക്കം, ഗണിതപരമായ ന്യായവാദം, കണക്ഷനുകൾ, സംഖ്യാ മോഡലുകൾ എന്നിവയും പ്രോഗ്രാമിന്റെ ഭാഗമാണ്. ജീവിതത്തിൽ മാത്രമല്ല, പ്രകൃതിയിലും ജോലിസ്ഥലത്തും ഗണിതശാസ്ത്രത്തിന്റെ പ്രതിനിധാനം മറക്കില്ല. പഠനത്തെ സംവേദനാത്മകവും ചലനാത്മകവുമാക്കുന്ന, സജീവമായ ഇടപഴകൽ പെഡഗോഗി ഉപയോഗിച്ചാണ് കോഴ്സ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
ഗണിതത്തെ വ്യത്യസ്തമായി കാണാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഏതൊരാൾക്കും ഇത് വിലപ്പെട്ട ഒരു വിഭവമാണ്. ഈ അച്ചടക്കത്തെക്കുറിച്ച് ആഴമേറിയതും ക്രിയാത്മകവുമായ ധാരണ വികസിപ്പിക്കുക. മുമ്പ് ഗണിതത്തിൽ നെഗറ്റീവ് അനുഭവങ്ങൾ ഉണ്ടായിട്ടുള്ളവർക്കും ഈ ധാരണ മാറ്റാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്കും ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും അനുയോജ്യമാണ്.
പ്രോബബിലിറ്റി മാനേജ്മെന്റ് (സ്റ്റാൻഫോർഡ്)
സ്റ്റാൻഫോർഡ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന "ആമുഖം പ്രോബബിലിറ്റി മാനേജ്മെന്റ്" കോഴ്സ് പ്രോബബിലിറ്റി മാനേജ്മെന്റിന്റെ അച്ചടക്കത്തിന്റെ ആമുഖമാണ്. സ്റ്റോക്കാസ്റ്റിക് ഇൻഫർമേഷൻ പാക്കറ്റുകൾ (എസ്ഐപികൾ) എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഓഡിറ്റബിൾ ഡാറ്റ ടേബിളുകളുടെ രൂപത്തിൽ അനിശ്ചിതത്വങ്ങൾ ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നതിനും കണക്കാക്കുന്നതിനും ഈ ഫീൽഡ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. പത്ത് ആഴ്ച ദൈർഘ്യമുള്ള ഈ കോഴ്സിന് ആഴ്ചയിൽ 1 മുതൽ 5 മണിക്കൂർ വരെ പഠനം ആവശ്യമാണ്. ഡാറ്റാ സയൻസ് മേഖലയിലെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് രീതികൾ മനസിലാക്കാനും പ്രയോഗിക്കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഇത് ഒരു വിലപ്പെട്ട വിഭവമാണ്.
കോഴ്സ് പാഠ്യപദ്ധതി "ശരാശരിയുടെ പിഴവ്" തിരിച്ചറിയുന്നത് പോലുള്ള വിഷയങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അനിശ്ചിതത്വങ്ങളെ ഒറ്റ സംഖ്യകളാൽ പ്രതിനിധീകരിക്കുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന വ്യവസ്ഥാപരമായ പിശകുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം, സാധാരണയായി ശരാശരി. പല പ്രോജക്ടുകളും വൈകുന്നതും ബഡ്ജറ്റിനു മുകളിലും ബജറ്റിനു താഴെയും സംഭവിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് ഇത് വിശദീകരിക്കുന്നു. കോഴ്സ് അനിശ്ചിതത്വ ഗണിതവും പഠിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് അനിശ്ചിത ഇൻപുട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥ ശരാശരി ഫലങ്ങളും നിർദ്ദിഷ്ട ലക്ഷ്യങ്ങൾ നേടാനുള്ള സാധ്യതയും കണക്കാക്കാൻ കഴിയുന്ന അനിശ്ചിതത്വ ഔട്ട്പുട്ടുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു.
ആഡ്-ഇന്നുകളോ മാക്രോകളോ ആവശ്യമില്ലാതെ ഏതൊരു Excel ഉപയോക്താവുമായും പങ്കിടാൻ കഴിയുന്ന ഇന്ററാക്ടീവ് സിമുലേഷനുകൾ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് വിദ്യാർത്ഥികൾ പഠിക്കും. ഈ സമീപനം പൈത്തണിനോ അറേകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും പ്രോഗ്രാമിംഗ് പരിതസ്ഥിതിക്കോ ഒരുപോലെ അനുയോജ്യമാണ്.
മൈക്രോസോഫ്റ്റ് എക്സലിൽ സുഖമുള്ളവർക്കും പ്രോബബിലിറ്റി മാനേജ്മെന്റിനെക്കുറിച്ചും ഡാറ്റാ സയൻസിലെ അതിന്റെ പ്രയോഗത്തെക്കുറിച്ചും ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്കും ഈ കോഴ്സ് അനുയോജ്യമാണ്.
അനിശ്ചിതത്വത്തിന്റെയും ഡാറ്റയുടെയും ശാസ്ത്രം (എംഐടി)
മസാച്യുസെറ്റ്സ് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ടെക്നോളജി (എംഐടി) വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന "പ്രോബബിലിറ്റി - അനിശ്ചിതത്വത്തിന്റെയും ഡാറ്റയുടെയും ശാസ്ത്രം" എന്ന കോഴ്സ്. പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലുകളിലൂടെ ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ അടിസ്ഥാന ആമുഖമാണ്. ഈ പതിനാറ് ആഴ്ച കോഴ്സിന് ആഴ്ചയിൽ 10 മുതൽ 14 മണിക്കൂർ വരെ പഠനം ആവശ്യമാണ്. ഇത് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കിലും ഡാറ്റാ സയൻസിലും എംഐടി മൈക്രോമാസ്റ്റേഴ്സ് പ്രോഗ്രാമിന്റെ ഭാഗമാണ്.
ഈ കോഴ്സ് അനിശ്ചിതത്വത്തിന്റെ ലോകത്തെ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു: പ്രവചനാതീതമായ സാമ്പത്തിക വിപണികളിലെ അപകടങ്ങൾ മുതൽ ആശയവിനിമയങ്ങൾ വരെ. പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലിംഗും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനുമാനത്തിന്റെ അനുബന്ധ മേഖലയും. ഈ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ശാസ്ത്രീയമായി ശരിയായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനുമുള്ള രണ്ട് താക്കോലുകൾ.
പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലുകളുടെ ഘടനയും അടിസ്ഥാന ഘടകങ്ങളും വിദ്യാർത്ഥികൾ കണ്ടെത്തും. ക്രമരഹിതമായ വേരിയബിളുകൾ, അവയുടെ വിതരണങ്ങൾ, മാർഗങ്ങൾ, വ്യതിയാനങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. കോഴ്സ് അനുമാന രീതികളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. വലിയ സംഖ്യകളുടെ നിയമങ്ങളും അവയുടെ പ്രയോഗങ്ങളും ക്രമരഹിതമായ പ്രക്രിയകളും.
ഡാറ്റാ സയൻസിൽ അടിസ്ഥാനപരമായ അറിവ് ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഈ കോഴ്സ് അനുയോജ്യമാണ്. ഇത് പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലുകളെക്കുറിച്ചുള്ള സമഗ്രമായ കാഴ്ചപ്പാട് നൽകുന്നു. അടിസ്ഥാന ഘടകങ്ങൾ മുതൽ ക്രമരഹിതമായ പ്രക്രിയകളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും വരെ. പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും ഇവയെല്ലാം പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. പ്രത്യേകിച്ചും ഡാറ്റാ സയൻസ്, എഞ്ചിനീയറിംഗ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് എന്നീ മേഖലകളിൽ.
കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പ്രോബബിലിറ്റി ആൻഡ് അനുമാനം (എംഐടി)
മസാച്യുസെറ്റ്സ് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ടെക്നോളജി (എംഐടി) ഇംഗ്ലീഷിൽ "കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പ്രോബബിലിറ്റി ആൻഡ് അനുമാനം" കോഴ്സ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പ്രോഗ്രാമിൽ, പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് വിശകലനത്തിനും അനുമാനത്തിനും ഒരു ഇന്റർമീഡിയറ്റ്-ലെവൽ ആമുഖം. ആഴ്ചയിൽ 4-6 മണിക്കൂർ പഠനം ആവശ്യമായ ഈ പന്ത്രണ്ട് ആഴ്ച കോഴ്സ്, സ്പാം ഫിൽട്ടറിംഗ്, മൊബൈൽ ബോട്ട് നാവിഗേഷൻ, അല്ലെങ്കിൽ ജിയോപാർഡി, ഗോ പോലുള്ള സ്ട്രാറ്റജി ഗെയിമുകളിൽ പോലും പ്രോബബിലിറ്റിയും അനുമാനവും എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ ആകർഷകമായ പര്യവേക്ഷണമാണ്.
ഈ കോഴ്സിൽ, പ്രോബബിലിറ്റിയുടെയും അനുമാനത്തിന്റെയും തത്വങ്ങളും അനിശ്ചിതത്വത്തിന് കാരണമാകുന്ന, പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകളിൽ അവ എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കാമെന്നും നിങ്ങൾ പഠിക്കും. പ്രോബബിലിറ്റി ഗ്രാഫിക്കൽ മോഡലുകൾ പോലുള്ള പ്രോബബിലിറ്റി ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിനുള്ള വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ ഘടനകളെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ പഠിക്കും, കൂടാതെ ഈ ഡാറ്റാ ഘടനകളുമായി യുക്തിസഹമായ അൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും.
ഈ കോഴ്സിന്റെ അവസാനത്തോടെ, യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്നങ്ങളെ പ്രോബബിലിറ്റി ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെ മാതൃകയാക്കാമെന്നും അനുമാനത്തിനായി തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന മോഡലുകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും നിങ്ങൾക്കറിയാം. നിങ്ങൾക്ക് പ്രോബബിലിറ്റിയിലോ അനുമാനത്തിലോ മുൻ പരിചയം ആവശ്യമില്ല, പക്ഷേ അടിസ്ഥാന പൈത്തൺ പ്രോഗ്രാമിംഗും കാൽക്കുലസും നിങ്ങൾക്ക് സൗകര്യപ്രദമായിരിക്കണം.
ഡാറ്റാ സയൻസ് മേഖലയിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് രീതികൾ മനസിലാക്കാനും പ്രയോഗിക്കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഈ കോഴ്സ് വിലപ്പെട്ട ഒരു ഉറവിടമാണ്, ഇത് പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലുകളെയും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനുമാനത്തെയും കുറിച്ച് സമഗ്രമായ കാഴ്ചപ്പാട് നൽകുന്നു.
അനിശ്ചിതത്വത്തിന്റെ ഹൃദയഭാഗത്ത്: എംഐടി പ്രോബബിലിറ്റി ഡിമിസ്റ്റിഫൈ ചെയ്യുന്നു
"പ്രോബബിലിറ്റിയുടെ ആമുഖം ഭാഗം II: അനുമാന പ്രക്രിയകൾ" എന്ന കോഴ്സിൽ, മസാച്യുസെറ്റ്സ് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ടെക്നോളജി (എംഐടി) പ്രോബബിലിറ്റിയുടെയും അനുമാനത്തിന്റെയും ലോകത്ത് ഒരു വിപുലമായ ഇമ്മേഴ്ഷൻ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. പൂർണ്ണമായും ഇംഗ്ലീഷിലുള്ള ഈ കോഴ്സ് ആദ്യ ഭാഗത്തിന്റെ യുക്തിസഹമായ തുടർച്ചയാണ്, ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിലേക്കും അനിശ്ചിതത്വത്തിന്റെ ശാസ്ത്രത്തിലേക്കും ആഴത്തിൽ നീങ്ങുന്നു.
പതിനാറ് ആഴ്ചയ്ക്കുള്ളിൽ, ആഴ്ചയിൽ 6 മണിക്കൂർ പ്രതിബദ്ധതയോടെ, ഈ കോഴ്സ് വലിയ സംഖ്യകളുടെ നിയമങ്ങൾ, ബയേസിയൻ അനുമാന രീതികൾ, ക്ലാസിക്കൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, പോയ്സൺ പ്രക്രിയകൾ, മാർക്കോവിന്റെ ശൃംഖലകൾ തുടങ്ങിയ ക്രമരഹിതമായ പ്രക്രിയകൾ എന്നിവ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ഇത് ഒരു കർശനമായ പര്യവേക്ഷണമാണ്, ഇത് ഇതിനകം തന്നെ പ്രോബബിലിറ്റിയിൽ ഉറച്ച അടിത്തറയുള്ളവരെ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്.
ഗണിതശാസ്ത്രപരമായ കാഠിന്യം നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് ഈ കോഴ്സ് അതിന്റെ അവബോധജന്യമായ സമീപനത്തിന് വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നു. ഇത് കേവലം സിദ്ധാന്തങ്ങളും തെളിവുകളും അവതരിപ്പിക്കുക മാത്രമല്ല, മൂർത്തമായ പ്രയോഗങ്ങളിലൂടെ ആശയങ്ങളെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ വികസിപ്പിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ പ്രതിഭാസങ്ങളെ മാതൃകയാക്കാനും യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും വിദ്യാർത്ഥികൾ പഠിക്കും.
ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും ഗവേഷകർക്കും വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും അനുയോജ്യമായ ഈ കോഴ്സ് ലോകത്തെക്കുറിച്ചുള്ള നമ്മുടെ ധാരണയെ എങ്ങനെ പ്രോബബിലിറ്റിയും അനുമാനവും രൂപപ്പെടുത്തുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു സവിശേഷ വീക്ഷണം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാ സയൻസിനെയും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനാലിസിസിനെയും കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ ധാരണ ആഴത്തിലാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് അനുയോജ്യമാണ്.
അനലിറ്റിക്കൽ കോമ്പിനേറ്ററിക്സ്: കോംപ്ലക്സ് സ്ട്രക്ചറുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രിൻസ്റ്റൺ കോഴ്സ് (പ്രിൻസ്ടൺ)
പ്രിൻസ്റ്റൺ യൂണിവേഴ്സിറ്റി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന അനലിറ്റിക് കോമ്പിനേറ്ററിക്സ് കോഴ്സ്, അനലിറ്റിക്കൽ കോമ്പിനേറ്ററിക്സിന്റെ ആകർഷകമായ പര്യവേക്ഷണമാണ്, സങ്കീർണ്ണമായ സംയോജന ഘടനകളുടെ കൃത്യമായ അളവ് പ്രവചനങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ഒരു അച്ചടക്കം. പൂർണ്ണമായും ഇംഗ്ലീഷിലുള്ള ഈ കോഴ്സ് കോമ്പിനേറ്ററിക്സ് മേഖലയിലെ നൂതന രീതികൾ മനസിലാക്കാനും പ്രയോഗിക്കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് വിലപ്പെട്ട ഒരു വിഭവമാണ്.
മൂന്ന് ആഴ്ച നീണ്ടുനിൽക്കുകയും മൊത്തത്തിൽ ഏകദേശം 16 മണിക്കൂർ അല്ലെങ്കിൽ ആഴ്ചയിൽ ഏകദേശം 5 മണിക്കൂർ ആവശ്യമാണ്, ഈ കോഴ്സ് സാധാരണ, എക്സ്പോണൻഷ്യൽ, മൾട്ടിവേറിയറ്റ് ജനറേറ്റിംഗ് ഫംഗ്ഷനുകൾ തമ്മിലുള്ള പ്രവർത്തന ബന്ധങ്ങൾ നേടുന്നതിനുള്ള പ്രതീകാത്മക രീതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ജനറേറ്റിംഗ് ഫംഗ്ഷനുകളുടെ സമവാക്യങ്ങളിൽ നിന്ന് കൃത്യമായ അസിംപ്റ്റോട്ടിക്സ് നേടുന്നതിനുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലനത്തിന്റെ രീതികളും ഇത് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
വലിയ സംയോജന ഘടനകളിൽ കൃത്യമായ അളവുകൾ പ്രവചിക്കാൻ അനലിറ്റിക്കൽ കോമ്പിനേറ്ററിക്സ് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് വിദ്യാർത്ഥികൾ കണ്ടെത്തും. സംയോജിത ഘടനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ഈ ഘടനകളെ വിശകലനം ചെയ്യാൻ സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കാനും അവർ പഠിക്കും.
സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ കോമ്പിനേറ്ററിക്സിനെയും അതിന്റെ പ്രയോഗത്തെയും കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ ധാരണ ആഴത്തിലാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഈ കോഴ്സ് അനുയോജ്യമാണ്. ഗണിതശാസ്ത്രപരവും സംയോജിതവുമായ ഘടനകളെക്കുറിച്ചുള്ള നമ്മുടെ ധാരണയെ വിശകലന കോമ്പിനേറ്ററിക്സ് എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു സവിശേഷ വീക്ഷണം ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.