पृष्ठ सामग्री

फ्रेंच मध्ये अभ्यासक्रम

 

यादृच्छिक: संभाव्यतेचा परिचय – भाग १ (पॉलीटेक्नीक पॅरिस)

École Polytechnique, एक प्रसिद्ध संस्था, Coursera वर "यादृच्छिक: संभाव्यतेचा परिचय - भाग 1" नावाचा एक आकर्षक अभ्यासक्रम ऑफर करते.. अंदाजे 27 तास चालणारा हा कोर्स, तीन आठवड्यांत पसरलेला, संभाव्यतेच्या पायामध्ये स्वारस्य असलेल्या प्रत्येकासाठी एक अपवादात्मक संधी आहे. लवचिक आणि प्रत्येक विद्यार्थ्याच्या गतीशी जुळवून घेण्यासाठी डिझाइन केलेला, हा अभ्यासक्रम संभाव्यता सिद्धांतासाठी सखोल आणि प्रवेशयोग्य दृष्टीकोन प्रदान करतो.

प्रोग्राममध्ये 8 आकर्षक मॉड्यूल्स आहेत, प्रत्येक संभाव्यता जागा, एकसमान संभाव्यता कायदे, कंडिशनिंग, स्वातंत्र्य आणि यादृच्छिक व्हेरिएबल्सचे मुख्य पैलू संबोधित करते. प्रत्येक मॉड्यूल स्पष्टीकरणात्मक व्हिडिओ, अतिरिक्त वाचन आणि प्राप्त ज्ञानाची चाचणी घेण्यासाठी आणि एकत्रित करण्यासाठी क्विझसह समृद्ध आहे. विद्यार्थ्यांना अभ्यासक्रम पूर्ण केल्यावर सामायिक करण्यायोग्य प्रमाणपत्र मिळविण्याची संधी देखील आहे, ज्यामुळे त्यांच्या व्यावसायिक किंवा शैक्षणिक प्रवासात महत्त्वपूर्ण मूल्य भरते.

सिल्वी मेलर्ड, जीन-रेने चाझोटेस आणि कार्ल ग्रॅहम हे सर्व इकोले पॉलिटेक्निकशी संलग्न असलेले प्रशिक्षक, त्यांचे कौशल्य आणि गणिताची आवड आणतात, ज्यामुळे हा अभ्यासक्रम केवळ शैक्षणिकच नाही तर प्रेरणादायी देखील आहे. तुम्ही गणिताचे विद्यार्थी असाल, तुमचे ज्ञान वाढवू पाहणारे व्यावसायिक किंवा फक्त विज्ञानप्रेमी असाल, हा कोर्स इकोले पॉलिटेक्निकमधील काही उत्कृष्ट विचारांच्या मार्गदर्शनाखाली संभाव्यतेच्या आकर्षक जगाचा शोध घेण्याची अनोखी संधी देतो.

 

यादृच्छिक: संभाव्यतेचा परिचय – भाग १ (पॉलीटेक्नीक पॅरिस)

इकोले पॉलिटेक्निकच्या शैक्षणिक उत्कृष्टतेला पुढे चालू ठेवत, कोर्सेरावरील "यादृच्छिक: संभाव्यतेचा परिचय - भाग 2" हा पहिल्या भागाचा थेट आणि समृद्ध सातत्य आहे. हा कोर्स, अंदाजे 17 तासांचा तीन आठवड्यांत पसरलेला आहे, विद्यार्थ्यांना संभाव्यता सिद्धांताच्या अधिक प्रगत संकल्पनांमध्ये विसर्जित करतो, या आकर्षक विषयाची सखोल समज आणि व्यापक अनुप्रयोग प्रदान करतो.

6 सु-संरचित मॉड्यूल्ससह, कोर्समध्ये यादृच्छिक वेक्टर, कायद्याच्या गणनेचे सामान्यीकरण, मोठ्या संख्येचा प्रमेय, मॉन्टे कार्लो पद्धत आणि केंद्रीय मर्यादा प्रमेय यासारख्या विषयांचा समावेश आहे. इमर्सिव्ह शिकण्याच्या अनुभवासाठी प्रत्येक मॉड्यूलमध्ये शैक्षणिक व्हिडिओ, वाचन आणि क्विझ समाविष्ट आहेत. हे स्वरूप विद्यार्थ्यांना सामग्रीमध्ये सक्रियपणे व्यस्त राहण्यास आणि शिकलेल्या संकल्पना व्यावहारिक मार्गाने लागू करण्यास अनुमती देते.

शिक्षक, सिल्वी मेलर्ड, जीन-रेने चाझोट्स आणि कार्ल ग्रॅहम हे त्यांच्या कौशल्य आणि गणिताच्या आवडीसह या शैक्षणिक प्रवासात विद्यार्थ्यांना मार्गदर्शन करत आहेत. त्यांचा शिकवण्याचा दृष्टीकोन जटिल संकल्पना समजून घेण्यास सुलभ करतो आणि संभाव्यतेचा सखोल शोध घेण्यास प्रोत्साहित करतो.

हा कोर्स त्यांच्यासाठी आदर्श आहे ज्यांना आधीच संभाव्यतेचा भक्कम पाया आहे आणि अधिक जटिल समस्यांवर या संकल्पना लागू करण्याची त्यांची समज आणि क्षमता वाढवायची आहे. हा अभ्यासक्रम पूर्ण करून, विद्यार्थी या विशेष क्षेत्रात त्यांची बांधिलकी आणि क्षमता दाखवून शेअर करण्यायोग्य प्रमाणपत्र देखील मिळवू शकतात.

 

वितरण सिद्धांताचा परिचय (पॉलीटेक्नीक पॅरिस)

Coursera वर École Polytechnique द्वारे ऑफर केलेला "वितरणाच्या सिद्धांताचा परिचय" अभ्यासक्रम, प्रगत गणितीय क्षेत्राचा अनोखा आणि सखोल शोध दर्शवतो. हा अभ्यासक्रम, सुमारे 15 तासांचा, तीन आठवड्यांत पसरलेला, वितरण समजून घेऊ इच्छिणाऱ्यांसाठी डिझाइन केला आहे, ही उपयोजित गणित आणि विश्लेषणातील एक मूलभूत संकल्पना आहे.

प्रोग्राममध्ये 9 मॉड्यूल्स आहेत, प्रत्येकामध्ये शैक्षणिक व्हिडिओ, वाचन आणि प्रश्नमंजुषा यांचे मिश्रण आहे. या मॉड्यूल्समध्ये वितरण सिद्धांताच्या विविध पैलूंचा समावेश आहे, ज्यामध्ये विघटनशील कार्याचे व्युत्पन्न परिभाषित करणे आणि भिन्न समीकरणांचे निराकरण म्हणून खंडित कार्ये लागू करणे यासारख्या जटिल समस्यांचा समावेश आहे. हा संरचित दृष्टीकोन विद्यार्थ्यांना हळूहळू अशा संकल्पनांशी परिचित होण्यास अनुमती देतो ज्या सुरुवातीला भीतीदायक वाटू शकतात.

इकोले पॉलिटेक्निकचे दोन्ही प्रतिष्ठित सदस्य, प्राध्यापक फ्रँकोइस गोल्से आणि यव्हान मार्टेल, या कोर्समध्ये लक्षणीय कौशल्य आणतात. त्यांचे अध्यापन शैक्षणिक कठोरता आणि अभिनव अध्यापन पद्धती यांचा मेळ घालते, ज्यामुळे सामग्री प्रवेशयोग्य आणि विद्यार्थ्यांसाठी आकर्षक बनते.

हा कोर्स विशेषतः गणित, अभियांत्रिकी किंवा संबंधित क्षेत्रातील विद्यार्थ्यांसाठी योग्य आहे जे जटिल गणितीय अनुप्रयोगांची त्यांची समज वाढवू इच्छित आहेत. हा अभ्यासक्रम पूर्ण केल्याने, सहभागींना केवळ मौल्यवान ज्ञानच प्राप्त होणार नाही, तर त्यांच्या व्यावसायिक किंवा शैक्षणिक प्रोफाइलमध्ये महत्त्वपूर्ण मूल्य जोडून, ​​सामायिक करण्यायोग्य प्रमाणपत्र मिळविण्याची संधी देखील मिळेल.

 

गॅलॉईस सिद्धांताचा परिचय (सुपीरियर नॉर्मल स्कूल पॅरिस)

Coursera वर École Normale Supérieure द्वारे ऑफर केलेला, "Introduction to Galois Theory" हा अभ्यासक्रम आधुनिक गणिताच्या सर्वात गहन आणि प्रभावशाली शाखांपैकी एकाचा आकर्षक शोध आहे.अंदाजे 12 तास चालणारा, हा कोर्स विद्यार्थ्यांना गॅलॉईस सिद्धांताच्या गुंतागुंतीच्या आणि मनमोहक जगात बुडवून टाकतो, ही एक शिस्त आहे ज्याने बहुपदीय समीकरणे आणि बीजगणितीय संरचना यांच्यातील संबंध समजून घेण्यामध्ये क्रांती केली आहे.

बीजगणितातील मध्यवर्ती प्रश्न बहुपदांच्या मुळांच्या अभ्यासावर आणि गुणांकांमधून त्यांची अभिव्यक्ती यावर अभ्यासक्रम केंद्रित आहे. हे गॅलॉईस गटाच्या कल्पनेचा शोध घेते, ज्याची ओळख Évariste Galois द्वारे केली जाते, जी प्रत्येक बहुपदीला त्याच्या मुळांच्या क्रमपरिवर्तनांच्या गटाशी जोडते. हा दृष्टिकोन आपल्याला बीजगणितीय सूत्रांद्वारे विशिष्ट बहुपदी समीकरणांची मुळे व्यक्त करणे का अशक्य आहे हे समजून घेण्यास अनुमती देते, विशेषतः चार पेक्षा जास्त पदवीच्या बहुपदींसाठी.

गॅलॉईस पत्रव्यवहार, कोर्सचा एक महत्त्वाचा घटक, फील्ड सिद्धांताला समूह सिद्धांताशी जोडतो, जो मूलगामी समीकरणांच्या सोडवण्याच्या क्षमतेवर एक अद्वितीय दृष्टीकोन प्रदान करतो. गॅलॉइस गटांच्या अभ्यासासाठी आवश्यक क्रमपरिवर्तनांच्या गटांचा शोध घेताना, शरीराच्या सिद्धांताकडे जाण्यासाठी आणि बीजगणितीय संख्येची संकल्पना मांडण्यासाठी अभ्यासक्रम रेखीय बीजगणितातील मूलभूत संकल्पनांचा वापर करतो.

हा कोर्स विशेषतः क्लिष्ट बीजगणित संकल्पना सुलभ आणि सरलीकृत पद्धतीने सादर करण्याच्या क्षमतेसाठी लक्षणीय आहे, ज्यामुळे विद्यार्थ्यांना कमीतकमी अमूर्त औपचारिकतेसह अर्थपूर्ण परिणाम पटकन मिळू शकतात. हे गणित, भौतिकशास्त्र किंवा अभियांत्रिकीच्या विद्यार्थ्यांसाठी तसेच गणिताच्या उत्साही लोकांसाठी आणि बीजगणितीय संरचना आणि त्यांच्या अनुप्रयोगाबद्दलचे त्यांचे आकलन अधिक खोलवर करू पाहणाऱ्यांसाठी आदर्श आहे.

हा अभ्यासक्रम पूर्ण केल्याने, सहभागींना गॅलॉईस सिद्धांताचे सखोल ज्ञान तर मिळेलच, परंतु त्यांच्या व्यावसायिक किंवा शैक्षणिक प्रोफाइलमध्ये महत्त्वपूर्ण मूल्य जोडून, ​​सामायिक करण्यायोग्य प्रमाणपत्र मिळविण्याची संधी देखील मिळेल.

 

विश्लेषण I (भाग 1): प्रस्तावना, मूलभूत कल्पना, वास्तविक संख्या (शाळा पॉलिटेक्निक फेडरल डे लॉसने)

EDX वर École Polytechnique Fédérale de Lousanne द्वारे ऑफर केलेला "विश्लेषण I (भाग 1): प्रस्तावना, मूलभूत कल्पना, वास्तविक संख्या" हा अभ्यासक्रम वास्तविक विश्लेषणाच्या मूलभूत संकल्पनांचा सखोल परिचय आहे. हा 5-आठवड्याचा अभ्यासक्रम, दर आठवड्याला अंदाजे 4-5 तासांचा अभ्यास आवश्यक आहे, आपल्या स्वत: च्या गतीने पूर्ण करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे.

अभ्यासक्रमाची सामग्री एका प्रस्तावनेने सुरू होते जी त्रिकोणमितीय कार्ये (sin, cos, tan), परस्पर कार्ये (exp, ln), तसेच शक्ती, लॉगरिदम आणि रूट्ससाठी गणना नियम यांसारख्या आवश्यक गणितीय कल्पनांना पुन्हा भेट देते आणि गहन करते. हे मूलभूत संच आणि कार्ये देखील समाविष्ट करते.

कोर्सचा मुख्य भाग संख्या प्रणालीवर केंद्रित आहे. नैसर्गिक संख्यांच्या अंतर्ज्ञानी कल्पनेपासून प्रारंभ करून, अभ्यासक्रम परिमेय संख्यांची कठोरपणे व्याख्या करतो आणि त्यांचे गुणधर्म शोधतो. परिमेय संख्यांमधील अंतर भरण्यासाठी सादर केलेल्या वास्तविक संख्यांवर विशेष लक्ष दिले जाते. हा अभ्यासक्रम वास्तविक संख्यांची स्वयंसिद्ध व्याख्या सादर करतो आणि त्यांच्या गुणधर्मांचा तपशीलवार अभ्यास करतो, ज्यामध्ये इन्फिमम, सर्वोच्च, परिपूर्ण मूल्य आणि वास्तविक संख्यांच्या इतर अतिरिक्त गुणधर्मांचा समावेश होतो.

ज्यांना गणिताचे मूलभूत ज्ञान आहे आणि वास्तविक-जगातील विश्लेषणाची त्यांची समज वाढवायची आहे त्यांच्यासाठी हा अभ्यासक्रम आदर्श आहे. हे विशेषतः गणित, भौतिकशास्त्र किंवा अभियांत्रिकीच्या विद्यार्थ्यांसाठी तसेच गणिताच्या पायाचे कठोर आकलन करण्यात स्वारस्य असलेल्या प्रत्येकासाठी उपयुक्त आहे.

हा अभ्यासक्रम पूर्ण केल्याने, सहभागींना वास्तविक संख्या आणि विश्लेषणातील त्यांचे महत्त्व, तसेच त्यांच्या व्यावसायिक किंवा शैक्षणिक प्रोफाइलमध्ये महत्त्वपूर्ण मूल्य जोडून शेअर करण्यायोग्य प्रमाणपत्र मिळविण्याची संधी मिळेल.

 

विश्लेषण I (भाग 2): जटिल संख्यांचा परिचय (शाळा पॉलिटेक्निक फेडरल डे लॉसने)

EDX वर École Polytechnique Fédérale de Lausanne द्वारे ऑफर केलेला “विश्लेषण I (भाग 2): जटिल संख्यांचा परिचय” हा अभ्यासक्रम जटिल संख्यांच्या जगाचा एक आकर्षक परिचय आहे.हा 2-आठवड्याचा अभ्यासक्रम, दर आठवड्याला अंदाजे 4-5 तासांचा अभ्यास आवश्यक आहे, आपल्या स्वत: च्या गतीने पूर्ण करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे.

हा अभ्यासक्रम z^2 = -1 या समीकरणाला संबोधित करून सुरू होतो, ज्याचे वास्तविक संख्यांच्या संचामध्ये कोणतेही समाधान नाही, R. या समस्येमुळे जटिल संख्या, C, एक फील्ड समाविष्ट होते ज्यामध्ये R आहे आणि आम्हाला असे सोडविण्यास अनुमती देते. समीकरणे हा कोर्स जटिल संख्येचे प्रतिनिधित्व करण्याच्या विविध मार्गांचा शोध घेतो आणि z^n = w फॉर्मच्या समीकरणांच्या निराकरणाची चर्चा करतो, जेथे n हे N* चे आहे आणि w ते C चे आहे.

अभ्यासक्रमाचे एक ठळक वैशिष्ट्य म्हणजे बीजगणिताच्या मूलभूत प्रमेयाचा अभ्यास, जो गणितातील महत्त्वाचा निकाल आहे. कोर्समध्ये जटिल संख्यांचे कार्टेशियन प्रतिनिधित्व, त्यांचे प्राथमिक गुणधर्म, गुणाकारासाठी व्यस्त घटक, यूलर आणि डी मोइव्रे सूत्र आणि जटिल संख्येचे ध्रुवीय स्वरूप यासारख्या विषयांचा समावेश आहे.

हा कोर्स त्यांच्यासाठी आदर्श आहे ज्यांना आधीच वास्तविक संख्यांचे काही ज्ञान आहे आणि त्यांना त्यांची समज जटिल संख्यांपर्यंत वाढवायची आहे. हे विशेषत: गणित, भौतिकशास्त्र किंवा अभियांत्रिकीच्या विद्यार्थ्यांसाठी तसेच बीजगणित आणि त्याच्या अनुप्रयोगांचे सखोल समजून घेण्यास स्वारस्य असलेल्या प्रत्येकासाठी उपयुक्त आहे.

हा अभ्यासक्रम पूर्ण केल्याने, सहभागींना जटिल संख्या आणि गणितातील त्यांची महत्त्वपूर्ण भूमिका, तसेच त्यांच्या व्यावसायिक किंवा शैक्षणिक प्रोफाइलमध्ये महत्त्वपूर्ण मूल्य जोडून, ​​शेअर करण्यायोग्य प्रमाणपत्र मिळविण्याची संधी मिळेल.

 

विश्लेषण I (भाग 3): वास्तविक संख्या I आणि II चे अनुक्रम (शाळा पॉलिटेक्निक फेडरल डे लॉसने)

"विश्लेषण I (भाग 3): वास्तविक संख्या I आणि II चे अनुक्रम", इकोले पॉलिटेक्निक Fédérale de Lousanne द्वारे edX वर ऑफर केलेला कोर्स, वास्तविक संख्यांच्या अनुक्रमांवर केंद्रित आहे. हा 4-आठवड्याचा अभ्यासक्रम, दर आठवड्याला अंदाजे 4-5 तासांचा अभ्यास आवश्यक आहे, आपल्या स्वत: च्या गतीने पूर्ण करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे.

या अभ्यासक्रमाची मध्यवर्ती संकल्पना ही वास्तविक संख्यांच्या क्रमाची मर्यादा आहे. हे वास्तविक संख्यांचा क्रम N ते R पर्यंत फंक्शन म्हणून परिभाषित करून सुरू होते. उदाहरणार्थ, a_n = 1/2^n हा क्रम एक्सप्लोर केला जातो, तो शून्यापर्यंत कसा पोहोचतो हे दर्शवितो. हा अभ्यासक्रम क्रमाच्या मर्यादेची व्याख्या कठोरपणे संबोधित करतो आणि मर्यादेचे अस्तित्व स्थापित करण्यासाठी पद्धती विकसित करतो.

याव्यतिरिक्त, अभ्यासक्रम मर्यादा संकल्पना आणि इन्फिमम आणि सेटचे सर्वोच्च यांच्यातील दुवा स्थापित करतो. वास्तविक संख्यांच्या अनुक्रमांचा एक महत्त्वाचा वापर या वस्तुस्थितीद्वारे स्पष्ट केला जातो की प्रत्येक वास्तविक संख्या परिमेय संख्यांच्या अनुक्रमाची मर्यादा मानली जाऊ शकते. हा कोर्स रेखीय इंडक्शन द्वारे परिभाषित कॉची अनुक्रम आणि अनुक्रम तसेच बोलझानो-वीयरस्ट्रास प्रमेय देखील शोधतो.

डी'अलेम्बर्ट निकष, कॉची निकष आणि लीबनिझ निकष यासारख्या भिन्न उदाहरणे आणि अभिसरण निकषांच्या परिचयासह, सहभागी संख्यात्मक मालिकेबद्दल देखील शिकतील. अभ्यासक्रम एका पॅरामीटरसह संख्यात्मक मालिकेच्या अभ्यासासह समाप्त होतो.

ज्यांना गणिताचे प्राथमिक ज्ञान आहे आणि त्यांना वास्तविक संख्या क्रमांची समज वाढवायची आहे त्यांच्यासाठी हा अभ्यासक्रम आदर्श आहे. हे विशेषतः गणित, भौतिकशास्त्र किंवा अभियांत्रिकीच्या विद्यार्थ्यांसाठी उपयुक्त आहे. हा अभ्यासक्रम पूर्ण करून, सहभागी त्यांची गणिताची समज समृद्ध करतील आणि त्यांच्या व्यावसायिक किंवा शैक्षणिक विकासासाठी सामायिक करण्यायोग्य प्रमाणपत्र, एक मालमत्ता प्राप्त करू शकतात.

 

वास्तविक आणि निरंतर कार्यांचा शोध: विश्लेषण I (भाग 4)  (शाळा पॉलिटेक्निक फेडरल डे लॉसने)

"विश्लेषण I (भाग 4): फंक्शनची मर्यादा, सतत कार्ये" मध्ये, École Polytechnique Fédérale de Lousanne वास्तविक व्हेरिएबलच्या वास्तविक कार्यांचा अभ्यास करण्यासाठी एक आकर्षक प्रवास देते.हा कोर्स, 4 ते 4 तासांच्या साप्ताहिक अभ्यासासह 5 आठवडे चालणारा, edX वर उपलब्ध आहे आणि तुमच्या स्वतःच्या गतीने प्रगती करू देतो.

कोर्सचा हा विभाग वास्तविक फंक्शन्सच्या परिचयाने सुरू होतो, त्यांच्या गुणधर्मांवर भर देतो जसे की मोनोटोनिसिटी, समानता आणि नियतकालिकता. हे फंक्शन्समधील ऑपरेशन्स देखील एक्सप्लोर करते आणि हायपरबोलिक फंक्शन्स सारख्या विशिष्ट फंक्शन्सचा परिचय देते. टप्प्याटप्प्याने परिभाषित केलेल्या फंक्शन्सवर विशेष लक्ष दिले जाते, ज्यामध्ये सिग्नम आणि हेविसाइड फंक्शन्स तसेच एफाइन ट्रान्सफॉर्मेशन यांचा समावेश होतो.

कोर्सचा गाभा एका बिंदूवर फंक्शनच्या तीव्र मर्यादेवर लक्ष केंद्रित करतो, फंक्शनच्या मर्यादांची ठोस उदाहरणे प्रदान करतो. यात डाव्या आणि उजव्या मर्यादांच्या संकल्पना देखील समाविष्ट आहेत. पुढे, कोर्स फंक्शन्सच्या अनंत मर्यादा पाहतो आणि मर्यादा मोजण्यासाठी आवश्यक साधने प्रदान करतो, जसे की कॉप प्रमेय.

अभ्यासक्रमाचा एक महत्त्वाचा पैलू म्हणजे सातत्य संकल्पनेचा परिचय, दोन वेगवेगळ्या प्रकारे परिभाषित करणे आणि काही कार्ये वाढवण्यासाठी तिचा वापर. अभ्यासक्रम खुल्या अंतरावर निरंतरतेच्या अभ्यासासह समाप्त होतो.

वास्तविक आणि सतत कार्यांबद्दलची त्यांची समज वाढवू पाहणाऱ्यांसाठी हा अभ्यासक्रम एक समृद्ध करणारी संधी आहे. हे गणित, भौतिकशास्त्र किंवा अभियांत्रिकीच्या विद्यार्थ्यांसाठी आदर्श आहे. हा अभ्यासक्रम पूर्ण केल्याने, सहभागींना त्यांची गणितीय क्षितिजे तर विस्तृत होतीलच, पण त्यांना नवीन शैक्षणिक किंवा व्यावसायिक दृष्टीकोनांसाठी दार उघडून पुरस्कृत प्रमाणपत्र मिळवण्याची संधीही मिळेल.

 

भिन्न कार्ये शोधणे: विश्लेषण I (भाग 5) (शाळा पॉलिटेक्निक फेडरल डे लॉसने)

École Polytechnique Fédérale de Lousanne, edX वरील शैक्षणिक ऑफरमध्ये, "विश्लेषण I (भाग 5): सतत कार्ये आणि भिन्न कार्ये, व्युत्पन्न कार्य" सादर करते. हा चार आठवड्यांचा अभ्यासक्रम, दर आठवड्याला अंदाजे 4-5 तासांचा अभ्यास आवश्यक आहे, हा भिन्नता आणि कार्यांची सातत्य या संकल्पनांचा सखोल शोध आहे.

अभ्यासक्रमाची सुरुवात सतत फंक्शन्सच्या सखोल अभ्यासाने होते, बंद कालांतराने त्यांच्या गुणधर्मांवर लक्ष केंद्रित करते. हा विभाग विद्यार्थ्यांना जास्तीत जास्त आणि किमान सतत कार्ये समजण्यास मदत करतो. अभ्यासक्रम नंतर द्विभाजन पद्धतीचा परिचय करून देतो आणि मध्यवर्ती मूल्य प्रमेय आणि निश्चित बिंदू प्रमेय यासारखी महत्त्वाची प्रमेये सादर करतो.

अभ्यासक्रमाचा मध्यवर्ती भाग फंक्शन्सची भिन्नता आणि भिन्नता यासाठी समर्पित आहे. विद्यार्थी या संकल्पनांचा अर्थ लावायला शिकतात आणि त्यांची समतुल्यता समजून घेतात. कोर्स नंतर डेरिव्हेटिव्ह फंक्शनची रचना पाहतो आणि डेरिव्हेटिव्ह फंक्शन्सवरील बीजगणित ऑपरेशन्ससह त्याच्या गुणधर्मांचे तपशीलवार परीक्षण करतो.

अभ्यासक्रमाचा एक महत्त्वाचा पैलू म्हणजे भिन्न कार्यांच्या गुणधर्मांचा अभ्यास करणे, जसे की फंक्शन्सच्या रचनेचे व्युत्पन्न, रोलचे प्रमेय आणि मर्यादित वाढीचे प्रमेय. हा कोर्स डेरिव्हेटिव्ह फंक्शनची सातत्य आणि भिन्न कार्याच्या मोनोटोनिसिटीवर त्याचे परिणाम देखील एक्सप्लोर करतो.

हा कोर्स त्यांच्यासाठी एक उत्कृष्ट संधी आहे ज्यांना भिन्नता आणि सतत कार्यांची त्यांची समज वाढवायची आहे. हे गणित, भौतिकशास्त्र किंवा अभियांत्रिकीच्या विद्यार्थ्यांसाठी आदर्श आहे. हा अभ्यासक्रम पूर्ण केल्याने, सहभागींना मूलभूत गणिती संकल्पनांची केवळ त्यांची समजच वाढणार नाही, तर त्यांना नवीन शैक्षणिक किंवा व्यावसायिक संधींची दारे उघडून, पुरस्कृत प्रमाणपत्र मिळवण्याची संधीही मिळेल.

 

गणितीय विश्लेषणामध्ये खोलवर येणे: विश्लेषण I (भाग 6) (शाळा पॉलिटेक्निक फेडरल डे लॉसने)

EDX वर École Polytechnique Fédérale de Lousanne द्वारे ऑफर केलेला "विश्लेषण I (भाग 6): फंक्शन्सचा अभ्यास, मर्यादित घडामोडी" हा अभ्यासक्रम आणि त्यांच्या मर्यादित घडामोडींचा सखोल शोध आहे. हा चार आठवड्यांचा कोर्स, दर आठवड्याला 4 ते 5 तासांचा वर्कलोड, शिकणाऱ्यांना त्यांच्या गतीने प्रगती करण्यास अनुमती देतो.

अभ्यासक्रमाचा हा अध्याय फंक्शन्सच्या सखोल अभ्यासावर लक्ष केंद्रित करतो, प्रमेयांचा वापर करून त्यांच्या भिन्नतेचे परीक्षण करतो. मर्यादित वाढ प्रमेय हाताळल्यानंतर, अभ्यासक्रम त्याचे सामान्यीकरण पाहतो. फंक्शन्सचा अभ्यास करण्याचा एक महत्त्वाचा पैलू म्हणजे त्यांचे वर्तन अनंतात समजून घेणे. हे करण्यासाठी, कोर्स बर्नौली-ल'हॉस्पिटल नियम सादर करतो, विशिष्ट भागांच्या जटिल मर्यादा निश्चित करण्यासाठी एक आवश्यक साधन.

हा कोर्स फंक्शन्सचे ग्राफिकल प्रतिनिधित्व देखील एक्सप्लोर करतो, स्थानिक किंवा जागतिक मॅक्सिमा किंवा मिनिमाचे अस्तित्व, तसेच फंक्शन्सची उत्तलता किंवा अवतलता यासारख्या प्रश्नांचे परीक्षण करतो. विद्यार्थी फंक्शनचे वेगवेगळे लक्षण ओळखण्यास शिकतील.

कोर्सचा आणखी एक मजबूत मुद्दा म्हणजे फंक्शनच्या मर्यादित विस्तारांचा परिचय, जे दिलेल्या बिंदूच्या आसपास बहुपदी अंदाजे प्रदान करते. मर्यादांची गणना आणि कार्यांच्या गुणधर्मांचा अभ्यास सुलभ करण्यासाठी या घडामोडी आवश्यक आहेत. कोर्समध्ये पूर्णांक मालिका आणि त्यांची अभिसरण त्रिज्या, तसेच टेलर मालिका, अनिश्चित काळासाठी भिन्न कार्ये दर्शवण्यासाठी एक शक्तिशाली साधन देखील समाविष्ट आहे.

गणितातील फंक्शन्स आणि त्यांचे अॅप्लिकेशन्स याविषयी त्यांची समज वाढवू पाहणाऱ्यांसाठी हा कोर्स एक मौल्यवान संसाधन आहे. हे गणितीय विश्लेषणातील मुख्य संकल्पनांवर एक समृद्ध आणि तपशीलवार दृष्टीकोन देते.

 

एकात्मतेचे प्रभुत्व: विश्लेषण I (भाग 7) (शाळा पॉलिटेक्निक फेडरल डे लॉसने)

EDX वर École Polytechnique Fédérale de Lousanne द्वारे ऑफर केलेला "विश्लेषण I (भाग 7): अनिश्चित आणि निश्चित अविभाज्य, एकीकरण (निवडलेले अध्याय)" हा अभ्यासक्रम, फंक्शन्सच्या एकत्रीकरणाचा तपशीलवार शोध आहे. हे मॉड्यूल, दर आठवड्याला 4 ते 5 तासांच्या सहभागासह चार आठवडे टिकणारे, शिकणाऱ्यांना त्यांच्या स्वत: च्या गतीने एकत्रीकरणाची सूक्ष्मता शोधू देते.

कोर्स अनिश्चित अविभाज्य आणि निश्चित अविभाज्य यांच्या व्याख्येने सुरू होतो, रीमन बेरीज आणि वरच्या आणि खालच्या बेरजेद्वारे निश्चित पूर्णांकाचा परिचय करून देतो. ते नंतर निश्चित अविभाज्य घटकांच्या तीन प्रमुख गुणधर्मांवर चर्चा करते: अविभाज्यांची रेखीयता, एकत्रीकरण डोमेनचे उपविभाग आणि अविभाज्यतेची मोनोटोनिसिटी.

अभ्यासक्रमाचा मध्यवर्ती बिंदू हा विभागावरील सतत कार्यांसाठी सरासरी प्रमेय आहे, जो तपशीलवार दर्शविला जातो. अविभाज्य कॅल्क्युलसच्या मूलभूत प्रमेयासह अभ्यासक्रम त्याच्या कळसावर पोहोचतो, फंक्शनच्या अँटीडेरिव्हेटिव्हच्या कल्पनेचा परिचय करून देतो. विद्यार्थी विविध एकत्रीकरण तंत्रे शिकतात, जसे की भागांद्वारे एकत्रीकरण, चल बदलणे आणि इंडक्शनद्वारे एकत्रीकरण.

विशिष्ट फंक्शन्सच्या एकात्मिकतेच्या अभ्यासाने हा अभ्यासक्रम संपतो, ज्यामध्ये फंक्शनच्या मर्यादित विस्ताराचे एकत्रीकरण, पूर्णांक मालिकेचे एकत्रीकरण आणि पीसवाइज सतत फंक्शन्सचे एकत्रीकरण यांचा समावेश होतो. ही तंत्रे विशेष फॉर्म असलेल्या फंक्शन्सच्या अविभाज्य घटकांची अधिक कार्यक्षमतेने गणना करण्यास अनुमती देतात. शेवटी, कोर्स सामान्यीकृत अविभाज्यांचा शोध घेतो, अविभाज्यांमध्ये मर्यादेपर्यंत जाऊन परिभाषित केले जाते आणि ठोस उदाहरणे सादर करतो.

गणितातील एक मूलभूत साधन, एकत्रीकरणामध्ये प्रभुत्व मिळवू इच्छिणाऱ्यांसाठी हा अभ्यासक्रम एक मौल्यवान संसाधन आहे. हे एकीकरणावर व्यापक आणि व्यावहारिक दृष्टीकोन प्रदान करते, विद्यार्थ्यांची गणिती कौशल्ये समृद्ध करते.

 

इंग्रजीमध्ये अभ्यासक्रम

 

रेखीय मॉडेल आणि मॅट्रिक्स बीजगणित परिचय  (हार्वर्ड)

Harvard University, edX वर HarvardX प्लॅटफॉर्मद्वारे, "Introduction to Linear Models and Matrix Algebra" हा कोर्स ऑफर करते.. जरी हा अभ्यासक्रम इंग्रजीमध्ये शिकवला जात असला तरी, तो मॅट्रिक्स बीजगणित आणि रेखीय मॉडेलचा पाया, अनेक वैज्ञानिक क्षेत्रातील आवश्यक कौशल्ये शिकण्याची अनोखी संधी देतो.

हा चार आठवड्यांचा अभ्यासक्रम, दर आठवड्याला 2 ते 4 तासांचा अभ्यास आवश्यक आहे, आपल्या स्वत: च्या गतीने पूर्ण करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. डेटा विश्लेषणामध्ये, विशेषतः जीवन विज्ञानामध्ये रेखीय मॉडेल लागू करण्यासाठी आर प्रोग्रामिंग भाषा वापरण्यावर ते लक्ष केंद्रित करते. विद्यार्थी मॅट्रिक्स बीजगणित हाताळण्यास शिकतील आणि प्रायोगिक डिझाइन आणि उच्च-आयामी डेटा विश्लेषणामध्ये त्याचा उपयोग समजून घेतील.

प्रोग्राममध्ये मॅट्रिक्स बीजगणित नोटेशन, मॅट्रिक्स ऑपरेशन्स, डेटा विश्लेषणासाठी मॅट्रिक्स बीजगणिताचा वापर, रेखीय मॉडेल्स आणि QR विघटनचा परिचय समाविष्ट आहे. हा अभ्यासक्रम सात अभ्यासक्रमांच्या मालिकेचा एक भाग आहे, जो वैयक्तिकरित्या किंवा दोन व्यावसायिक प्रमाणपत्रांचा भाग म्हणून डेटा विश्लेषण फॉर द लाइफ सायन्सेस आणि जीनोमिक डेटा अॅनालिसिसचा भाग म्हणून घेतला जाऊ शकतो.

सांख्यिकीय मॉडेलिंग आणि डेटा विश्लेषणामध्ये विशेषत: जीवन विज्ञान संदर्भात कौशल्य प्राप्त करू पाहणाऱ्यांसाठी हा अभ्यासक्रम आदर्श आहे. ज्यांना मॅट्रिक्स बीजगणित आणि त्याचा विविध वैज्ञानिक आणि संशोधन क्षेत्रात उपयोग करायचा आहे त्यांच्यासाठी हे एक भक्कम पाया प्रदान करते.

 

मास्टर संभाव्यता (हार्वर्ड)

Lहार्वर्ड युनिव्हर्सिटीच्या जो ब्लिट्झस्टीन यांनी इंग्रजीमध्ये शिकवलेली YouTube वरील "स्टॅटिस्टिक्स 110: संभाव्यता" प्लेलिस्ट, संभाव्यतेचे त्यांचे ज्ञान वाढवू पाहणाऱ्यांसाठी एक अमूल्य संसाधन आहे. प्लेलिस्टमध्ये धडे व्हिडिओ, पुनरावलोकन सामग्री आणि तपशीलवार उपायांसह 250 हून अधिक सराव व्यायाम समाविष्ट आहेत.

हा इंग्रजी अभ्यासक्रम संभाव्यतेचा सर्वसमावेशक परिचय आहे, एक आवश्यक भाषा म्हणून सादर केला आहे आणि आकडेवारी, विज्ञान, जोखीम आणि यादृच्छिकता समजून घेण्यासाठी साधनांचा संच आहे. शिकवलेल्या संकल्पना सांख्यिकी, विज्ञान, अभियांत्रिकी, अर्थशास्त्र, वित्त आणि दैनंदिन जीवन यासारख्या विविध क्षेत्रात लागू होतात.

कव्हर केलेल्या विषयांमध्ये संभाव्यतेची मूलतत्त्वे, यादृच्छिक चल आणि त्यांचे वितरण, एकसंध आणि बहुविविध वितरण, मर्यादा प्रमेये आणि मार्कोव्ह चेन यांचा समावेश होतो. कोर्ससाठी एक-व्हेरिएबल कॅल्क्युलसचे पूर्व ज्ञान आणि मॅट्रिक्ससह परिचित असणे आवश्यक आहे.

ज्यांना इंग्रजीमध्ये सोयीस्कर आहे आणि संभाव्यतेचे जग सखोलपणे एक्सप्लोर करण्यास उत्सुक आहे त्यांच्यासाठी हार्वर्ड अभ्यासक्रमाची मालिका समृद्ध शिक्षणाची संधी देते. तुम्ही प्लेलिस्ट आणि त्यातील तपशीलवार सामग्री थेट YouTube वर ऍक्सेस करू शकता.

 

संभाव्यता स्पष्ट केली. फ्रेंच उपशीर्षकांसह कोर्स (हार्वर्ड)

HarvardX द्वारे edX वर ऑफर केलेला "फॅट चान्स: प्रॉबेबिलिटी फ्रॉम द ग्राउंड अप" हा कोर्स संभाव्यता आणि आकडेवारीचा आकर्षक परिचय आहे. हा अभ्यासक्रम इंग्रजीमध्ये शिकवला जात असला तरी, उपलब्ध फ्रेंच उपशीर्षकांमुळे तो फ्रेंच भाषिक प्रेक्षकांसाठी प्रवेशयोग्य आहे.

हा सात आठवड्यांचा अभ्यासक्रम, ज्याला दर आठवड्याला 3 ते 5 तासांचा अभ्यास आवश्यक आहे, जे संभाव्यतेच्या अभ्यासासाठी नवीन आहेत किंवा सांख्यिकी अभ्यासक्रमात प्रवेश घेण्यापूर्वी मुख्य संकल्पनांचे प्रवेशयोग्य पुनरावलोकन शोधत आहेत त्यांच्यासाठी डिझाइन केले आहे. विद्यापीठ स्तर. "फॅट चान्स" अटी आणि सूत्रे लक्षात ठेवण्याऐवजी गणिती विचार विकसित करण्यावर भर देते.

प्रारंभिक मॉड्यूल मूलभूत मोजणी कौशल्ये सादर करतात, जे नंतर साध्या संभाव्य समस्यांवर लागू केले जातात. त्यानंतरच्या मॉड्युलमध्ये संभाव्यता समस्यांच्या विस्तृत श्रेणीचे निराकरण करण्यासाठी या कल्पना आणि तंत्रे कशी स्वीकारली जाऊ शकतात हे शोधून काढतात. अभ्यासक्रम अपेक्षित मूल्य, भिन्नता आणि सामान्य वितरणाच्या कल्पनांद्वारे आकडेवारीच्या परिचयाने समाप्त होतो.

ज्यांना त्यांची परिमाणात्मक तर्क कौशल्ये वाढवायची आहेत आणि संभाव्यता आणि आकडेवारीचा पाया समजून घ्यायचा आहे त्यांच्यासाठी हा कोर्स आदर्श आहे. हे गणिताच्या एकत्रित स्वरूपावर आणि जोखीम आणि यादृच्छिकता समजून घेण्यासाठी ते कसे लागू होते यावर एक समृद्ध दृष्टीकोन प्रदान करते.

 

उच्च-थ्रूपुट प्रयोगांसाठी सांख्यिकीय निष्कर्ष आणि मॉडेलिंग (हार्वर्ड)

इंग्रजीतील "स्टॅटिस्टिकल इन्फरन्स अँड मॉडेलिंग फॉर हाय-थ्रूपुट एक्सपेरिमेंट्स" कोर्स उच्च-थ्रूपुट डेटावर सांख्यिकीय अनुमान काढण्यासाठी वापरल्या जाणार्‍या तंत्रांवर लक्ष केंद्रित करतो. हा चार आठवड्यांचा अभ्यासक्रम, दर आठवड्याला 2-4 तासांचा अभ्यास आवश्यक आहे, डेटा-केंद्रित संशोधन सेटिंग्जमध्ये प्रगत सांख्यिकीय पद्धती समजून घेण्यास आणि लागू करू इच्छिणाऱ्यांसाठी एक मौल्यवान संसाधन आहे.

प्रोग्राममध्ये विविध विषयांचा समावेश आहे, ज्यामध्ये एकाधिक तुलना समस्या, त्रुटी दर, त्रुटी दर नियंत्रण प्रक्रिया, खोटे शोध दर, q-मूल्ये आणि अन्वेषण डेटा विश्लेषण यांचा समावेश आहे. हे सांख्यिकीय मॉडेलिंग आणि उच्च-थ्रूपुट डेटावर त्याचा अनुप्रयोग देखील सादर करते, द्विपदी, घातांक आणि गामा सारख्या पॅरामेट्रिक वितरणांवर चर्चा करते आणि जास्तीत जास्त संभाव्य अंदाजांचे वर्णन करते.

पुढील पिढीचे अनुक्रम आणि मायक्रोएरे डेटा यासारख्या संदर्भांमध्ये या संकल्पना कशा लागू केल्या जातात हे विद्यार्थी शिकतील. अभ्यासक्रमात त्यांच्या वापराच्या व्यावहारिक उदाहरणांसह श्रेणीबद्ध मॉडेल्स आणि बायेसियन अनुभवांचा समावेश आहे.

आधुनिक वैज्ञानिक संशोधनातील सांख्यिकीय निष्कर्ष आणि मॉडेलिंगची त्यांची समज वाढवू पाहणाऱ्यांसाठी हा अभ्यासक्रम आदर्श आहे. हे जटिल डेटाच्या सांख्यिकीय विश्लेषणावर सखोल दृष्टीकोन प्रदान करते आणि जीवन विज्ञान, जैव सूचना विज्ञान आणि सांख्यिकी क्षेत्रातील संशोधक, विद्यार्थी आणि व्यावसायिकांसाठी एक उत्कृष्ट संसाधन आहे.

 

संभाव्यतेचा परिचय (हार्वर्ड)

edX वर HarvardX द्वारे ऑफर केलेला "संभाव्यतेचा परिचय" अभ्यासक्रम, संभाव्यतेचा सखोल शोध, डेटा, संधी आणि अनिश्चितता समजून घेण्यासाठी आवश्यक भाषा आणि टूलसेट आहे. हा अभ्यासक्रम इंग्रजीमध्ये शिकवला जात असला तरी, उपलब्ध फ्रेंच उपशीर्षकांमुळे तो फ्रेंच भाषिक प्रेक्षकांसाठी प्रवेशयोग्य आहे.

हा दहा आठवड्यांचा अभ्यासक्रम, दर आठवड्याला 5-10 तासांचा अभ्यास आवश्यक आहे, संधी आणि अनिश्चिततेने भरलेल्या जगात तर्कशास्त्र आणण्याचे उद्दिष्ट आहे. हे डेटा, विज्ञान, तत्त्वज्ञान, अभियांत्रिकी, अर्थशास्त्र आणि वित्त समजून घेण्यासाठी आवश्यक साधने प्रदान करेल. आपण केवळ जटिल तांत्रिक समस्या कशा सोडवायच्या हे शिकणार नाही तर हे उपाय दैनंदिन जीवनात कसे लागू करावे हे देखील शिकू शकाल.

वैद्यकीय चाचणीपासून क्रीडा अंदाजापर्यंतच्या उदाहरणांसह, तुम्हाला सांख्यिकीय अनुमान, स्टोकास्टिक प्रक्रिया, यादृच्छिक अल्गोरिदम आणि संभाव्यता आवश्यक असलेल्या इतर विषयांच्या अभ्यासासाठी एक भक्कम पाया मिळेल.

अनिश्चितता आणि संधीबद्दलची त्यांची समज वाढवू पाहणाऱ्या, चांगले अंदाज बांधू पाहणाऱ्या आणि यादृच्छिक चलने समजून घेणाऱ्यांसाठी हा कोर्स आदर्श आहे. हे सांख्यिकी आणि डेटा सायन्समध्ये वापरल्या जाणार्‍या सामान्य संभाव्यता वितरणावर एक समृद्ध दृष्टीकोन प्रदान करते.

 

अप्लाइड कॅल्क्युलस (हार्वर्ड)

हार्वर्डने edX वर ऑफर केलेला “कॅल्क्युलस अप्लाइड!” कोर्स हा सामाजिक, जीवन आणि भौतिक विज्ञानांमध्ये सिंगल-व्हेरिएबल कॅल्क्युलसच्या वापराचा सखोल शोध आहे. हा कोर्स, संपूर्णपणे इंग्रजीमध्ये, वास्तविक-जगातील व्यावसायिक संदर्भांमध्ये कॅल्क्युलस कसा लागू केला जातो हे समजून घेण्याची एक उत्तम संधी आहे.

दहा आठवडे टिकणारा आणि दर आठवड्याला ३ ते ६ तासांचा अभ्यास आवश्यक असलेला हा अभ्यासक्रम पारंपारिक पाठ्यपुस्तकांच्या पलीकडे जातो. वास्तविक-जगातील समस्यांचे विश्लेषण आणि निराकरण करण्यासाठी कॅल्क्युलसचा वापर कसा केला जातो हे दाखवण्यासाठी तो विविध क्षेत्रातील व्यावसायिकांशी सहयोग करतो. आर्थिक विश्लेषणापासून जैविक मॉडेलिंगपर्यंत विद्यार्थी विविध अनुप्रयोगांचा शोध घेतील.

प्रोग्राममध्ये डेरिव्हेटिव्ह्ज, इंटिग्रल्स, डिफरेंशियल इक्वेशन्सचा वापर समाविष्ट आहे आणि गणितीय मॉडेल्स आणि पॅरामीटर्सच्या महत्त्वावर जोर देण्यात आला आहे. ज्यांना एक-व्हेरिएबल कॅल्क्युलसची मूलभूत माहिती आहे आणि विविध क्षेत्रांमध्ये त्याच्या व्यावहारिक अनुप्रयोगांमध्ये रस आहे त्यांच्यासाठी हे डिझाइन केले आहे.

हा कोर्स विद्यार्थी, शिक्षक आणि कॅल्क्युलसची त्यांची समज वाढवू पाहणाऱ्या आणि त्याचे वास्तविक-जगातील अनुप्रयोग शोधू पाहणाऱ्या व्यावसायिकांसाठी योग्य आहे.

 

गणितीय तर्काचा परिचय (स्टॅनफोर्ड)

स्टॅनफोर्ड युनिव्हर्सिटीने कोर्सेरा वर ऑफर केलेला “गणितीय विचारसरणीचा परिचय” हा अभ्यासक्रम गणितीय तर्कशास्त्राच्या जगात डोकावणारा आहे. हा अभ्यासक्रम इंग्रजीमध्ये शिकवला जात असला तरी, उपलब्ध फ्रेंच उपशीर्षकांमुळे तो फ्रेंच भाषिक प्रेक्षकांसाठी प्रवेशयोग्य आहे.

हा सात आठवड्यांचा अभ्यासक्रम, ज्यामध्ये एकूण अंदाजे 38 तास किंवा दर आठवड्याला अंदाजे 12 तास लागतात, ज्यांना गणितीय विचार विकसित करायचा आहे त्यांच्यासाठी डिझाइन केलेले आहे, फक्त गणिताचा सराव करण्यापेक्षा वेगळा आहे कारण तो शाळा प्रणालीमध्ये सादर केला जातो. हा अभ्यासक्रम “चौकटीच्या बाहेर” विचार करण्याची पद्धत विकसित करण्यावर केंद्रित आहे, आजच्या जगात एक मौल्यवान कौशल्य आहे.

वास्तविक-जगातील समस्या सोडवण्यासाठी व्यावसायिक गणितज्ञ कसे विचार करतात, ते रोजच्या जगातून, विज्ञानातून किंवा गणितातूनच उद्भवतात, हे विद्यार्थी एक्सप्लोर करतील. अभ्यास पद्धतीच्या पलीकडे जाऊन स्टिरियोटाइपिकल समस्या सोडवण्यासाठी हा महत्त्वाचा विचार करण्याचा मार्ग विकसित करण्यात मदत करतो.

हा अभ्यासक्रम त्यांच्या परिमाणवाचक तर्कशक्तीला बळकट करू पाहणाऱ्या आणि गणितीय तर्काचा पाया समजून घेणाऱ्यांसाठी आदर्श आहे. हे गणिताच्या संचयी स्वरूपावर आणि जटिल समस्या समजून घेण्यासाठी त्याचा उपयोग यावर एक समृद्ध दृष्टीकोन प्रदान करते.

 

R (स्टॅनफोर्ड) सह सांख्यिकीय शिक्षण

स्टॅनफोर्डने ऑफर केलेला "स्टॅटिस्टिकल लर्निंग विथ आर" कोर्स हा पर्यवेक्षी शिक्षणाचा मध्यवर्ती-स्तरीय परिचय आहे, जो प्रतिगमन आणि वर्गीकरण पद्धतींवर लक्ष केंद्रित करतो. हा अभ्यासक्रम, संपूर्णपणे इंग्रजीमध्ये, डेटा सायन्सच्या क्षेत्रात सांख्यिकीय पद्धती समजून घेऊ आणि लागू करू इच्छिणाऱ्यांसाठी एक मौल्यवान संसाधन आहे.

अकरा आठवडे टिकणारा आणि दर आठवड्याला 3-5 तासांचा अभ्यास आवश्यक असलेला, या कोर्समध्ये सांख्यिकीय मॉडेलिंगमधील पारंपारिक आणि रोमांचक नवीन पद्धती आणि R प्रोग्रामिंग भाषेत त्यांचा वापर कसा करायचा याचा समावेश आहे. अभ्यासक्रमाच्या दुसऱ्या आवृत्तीसाठी 2021 मध्ये अद्यतनित करण्यात आला. कोर्स मॅन्युअल.

कव्हर केलेल्या विषयांमध्ये रेखीय आणि बहुपदी प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन आणि रेखीय भेदभाव विश्लेषण, क्रॉस-व्हॅलिडेशन आणि बूटस्ट्रॅपिंग, मॉडेल निवड आणि नियमितीकरण पद्धती (रिज आणि लॅसो), नॉनलाइनर मॉडेल्स, स्प्लाइन्स आणि सामान्यीकृत अॅडिटीव्ह मॉडेल्स, वृक्ष-आधारित पद्धती, यादृच्छिक जंगले आणि बूस्टिंग यांचा समावेश आहे. , सपोर्ट वेक्टर मशीन्स, न्यूरल नेटवर्क्स आणि डीप लर्निंग, सर्व्हायव्हल मॉडेल्स आणि एकाधिक चाचणी.

सांख्यिकी, रेखीय बीजगणित आणि संगणक शास्त्राचे मूलभूत ज्ञान असलेल्या आणि सांख्यिकीय शिक्षण आणि डेटा सायन्समधील त्याचा उपयोग समजून घेणाऱ्यांसाठी हा अभ्यासक्रम आदर्श आहे.

 

गणित कसे शिकायचे: प्रत्येकासाठी एक कोर्स (स्टॅनफोर्ड)

स्टॅनफोर्डने ऑफर केलेला "गणित कसे शिकायचे: विद्यार्थ्यांसाठी" कोर्स. गणिताच्या सर्व स्तरांच्या शिकणाऱ्यांसाठी हा विनामूल्य ऑनलाइन कोर्स आहे. संपूर्णपणे इंग्रजीमध्ये, हे गणिताकडे जाण्याच्या सर्वोत्तम मार्गांबद्दल नवीन पुराव्यांसह मेंदूबद्दल महत्त्वाची माहिती एकत्र करते.

सहा आठवडे टिकणारे आणि दर आठवड्याला 1 ते 3 तासांचा अभ्यास आवश्यक आहे. विद्यार्थ्यांचा गणिताशी असलेला संबंध बदलण्यासाठी हा अभ्यासक्रम तयार करण्यात आला आहे. बर्याच लोकांना गणिताबद्दल नकारात्मक अनुभव आले आहेत, ज्यामुळे तिरस्कार किंवा अपयश येते. या कोर्सचा उद्देश विद्यार्थ्यांना गणिताचा आनंद घेण्यासाठी आवश्यक असलेली माहिती देणे हा आहे.

मेंदू आणि गणित शिकणे यासारखे विषय समाविष्ट आहेत. गणित, मानसिकता, चुका, गती याविषयीच्या मिथकांचाही अंतर्भाव आहे. संख्यात्मक लवचिकता, गणितीय तर्क, कनेक्शन, संख्यात्मक मॉडेल देखील प्रोग्रामचा भाग आहेत. जीवनातील गणिताचे प्रतिनिधित्व, परंतु निसर्गात आणि कामात देखील विसरले जात नाही. अभ्यासक्रम सक्रिय संलग्नता अध्यापनशास्त्रासह डिझाइन केला आहे, ज्यामुळे शिक्षण परस्परसंवादी आणि गतिमान होते.

ज्यांना गणिताला वेगळ्या पद्धतीने बघायचे आहे त्यांच्यासाठी हे एक मौल्यवान संसाधन आहे. या विषयाची सखोल आणि सकारात्मक समज विकसित करा. हे विशेषतः त्यांच्यासाठी योग्य आहे ज्यांना भूतकाळात गणिताचा नकारात्मक अनुभव आला आहे आणि ते ही धारणा बदलू पाहत आहेत.

 

संभाव्यता व्यवस्थापन (स्टॅनफोर्ड)

स्टॅनफोर्डने ऑफर केलेला "संभाव्यता व्यवस्थापनाचा परिचय" अभ्यासक्रम हा संभाव्यता व्यवस्थापनाच्या शिस्तीचा परिचय आहे. हे फील्ड स्टोकास्टिक इन्फॉर्मेशन पॅकेट्स (SIPs) नावाच्या ऑडिटेबल डेटा टेबलच्या स्वरूपात अनिश्चितता संप्रेषण आणि गणना करण्यावर लक्ष केंद्रित करते. या दहा आठवड्यांच्या कोर्ससाठी दर आठवड्याला 1 ते 5 तासांचा अभ्यास आवश्यक आहे. डेटा सायन्सच्या क्षेत्रातील सांख्यिकीय पद्धती समजून घेण्यास आणि लागू करू इच्छिणाऱ्यांसाठी हे निःसंशयपणे एक मौल्यवान संसाधन आहे.

अभ्यासक्रमाच्या अभ्यासक्रमामध्ये "सरासरीचा दोष" ओळखणे यासारख्या विषयांचा समावेश आहे, जेव्हा अनिश्चितता एकल संख्या, सहसा सरासरीने दर्शविली जाते तेव्हा उद्भवणाऱ्या पद्धतशीर त्रुटींचा संच. अनेक प्रकल्प उशिरा का, ओव्हर बजेट आणि बजेट कमी का आहेत हे स्पष्ट करते. या कोर्समध्ये अनिश्चितता अंकगणित देखील शिकवले जाते, जे अनिश्चित इनपुटसह गणना करते, परिणामी अनिश्चित आउटपुट मिळतात ज्यातून तुम्ही खरे सरासरी निकाल आणि निर्दिष्ट उद्दिष्टे साध्य करण्याच्या शक्यतांची गणना करू शकता.

अॅड-इन्स किंवा मॅक्रोची आवश्यकता न ठेवता कोणत्याही एक्सेल वापरकर्त्यासह सामायिक केले जाऊ शकणारे परस्परसंवादी सिम्युलेशन कसे तयार करायचे ते विद्यार्थी शिकतील. हा दृष्टिकोन पायथन किंवा अॅरेला सपोर्ट करणाऱ्या कोणत्याही प्रोग्रामिंग वातावरणासाठी तितकाच योग्य आहे.

हा कोर्स त्यांच्यासाठी आदर्श आहे ज्यांना मायक्रोसॉफ्ट एक्सेल सह सोयीस्कर आहे आणि संभाव्यता व्यवस्थापन आणि डेटा सायन्समधील त्याचा उपयोग समजून घेण्याचा विचार करत आहेत.

 

अनिश्चितता आणि डेटाचे विज्ञान  (MIT)

मॅसॅच्युसेट्स इन्स्टिट्यूट ऑफ टेक्नॉलॉजी (MIT) द्वारे ऑफर केलेला "संभाव्यता - अनिश्चितता आणि डेटाचे विज्ञान" अभ्यासक्रम. संभाव्य मॉडेलद्वारे डेटा सायन्सचा मूलभूत परिचय आहे. हा सोळा आठवड्यांचा कोर्स, दर आठवड्याला 10 ते 14 तासांचा अभ्यास आवश्यक आहे. हे सांख्यिकी आणि डेटा विज्ञानातील MIT मायक्रोमास्टर्स प्रोग्रामच्या भागाशी संबंधित आहे.

हा कोर्स अनिश्चिततेचे जग एक्सप्लोर करतो: अप्रत्याशित आर्थिक बाजारपेठेतील अपघातांपासून ते संप्रेषणांपर्यंत. संभाव्य मॉडेलिंग आणि सांख्यिकीय अनुमानांचे संबंधित क्षेत्र. या डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि वैज्ञानिकदृष्ट्या योग्य अंदाज लावण्यासाठी दोन कळा आहेत.

विद्यार्थी संभाव्य मॉडेल्सची रचना आणि मूलभूत घटक शोधतील. यादृच्छिक चलांसह, त्यांचे वितरण, अर्थ आणि भिन्नता. कोर्समध्ये अनुमान पद्धती देखील समाविष्ट आहेत. मोठ्या संख्येचे कायदे आणि त्यांचे अनुप्रयोग, तसेच यादृच्छिक प्रक्रिया.

ज्यांना डेटा सायन्समध्ये मूलभूत ज्ञान हवे आहे त्यांच्यासाठी हा कोर्स योग्य आहे. हे संभाव्य मॉडेल्सवर एक व्यापक दृष्टीकोन प्रदान करते. मूलभूत घटकांपासून यादृच्छिक प्रक्रिया आणि सांख्यिकीय अनुमानापर्यंत. हे सर्व विशेषतः व्यावसायिक आणि विद्यार्थ्यांसाठी उपयुक्त आहे. विशेषतः डेटा विज्ञान, अभियांत्रिकी आणि सांख्यिकी क्षेत्रातील.

 

संगणकीय संभाव्यता आणि अनुमान (MIT)

मॅसॅच्युसेट्स इन्स्टिट्यूट ऑफ टेक्नॉलॉजी (एमआयटी) इंग्रजीमध्ये "संगणकीय संभाव्यता आणि अनुमान" अभ्यासक्रम सादर करते. कार्यक्रमावर, संभाव्य विश्लेषण आणि अनुमानाचा मध्यवर्ती-स्तरीय परिचय. हा बारा आठवड्यांचा कोर्स, दर आठवड्याला ४-६ तासांचा अभ्यास आवश्यक आहे, स्पॅम फिल्टरिंग, मोबाइल बॉट नेव्हिगेशन किंवा अगदी Jeopardy आणि Go सारख्या स्ट्रॅटेजी गेममध्येही संभाव्यता आणि अनुमानाचा वापर कसा केला जातो याचे एक आकर्षक अन्वेषण आहे.

या कोर्समध्ये, तुम्ही संभाव्यता आणि अनुमानाची तत्त्वे आणि अनिश्चिततेचे कारण सांगणाऱ्या आणि अंदाज बांधणाऱ्या संगणक प्रोग्राममध्ये त्यांची अंमलबजावणी कशी करावी हे शिकाल. संभाव्यता वितरण संचयित करण्यासाठी तुम्ही वेगवेगळ्या डेटा स्ट्रक्चर्सबद्दल शिकाल, जसे की संभाव्य ग्राफिकल मॉडेल्स, आणि या डेटा स्ट्रक्चर्ससह तर्क करण्यासाठी कार्यक्षम अल्गोरिदम विकसित कराल.

या कोर्सच्या शेवटी, तुम्हाला संभाव्यतेसह वास्तविक-जगातील समस्यांचे मॉडेल कसे बनवायचे आणि निष्कर्ष काढण्यासाठी परिणामी मॉडेल कसे वापरायचे हे समजेल. तुम्हाला संभाव्यता किंवा अनुमानाचा पूर्वीचा अनुभव असण्याची गरज नाही, परंतु तुम्हाला मूलभूत पायथन प्रोग्रामिंग आणि कॅल्क्युलसमध्ये सोयीस्कर असणे आवश्यक आहे.

डेटा सायन्सच्या क्षेत्रातील सांख्यिकीय पद्धती समजून घेऊ आणि लागू करू इच्छिणाऱ्यांसाठी हा अभ्यासक्रम एक मौल्यवान संसाधन आहे, संभाव्य मॉडेल्स आणि सांख्यिकीय अनुमानांवर व्यापक दृष्टीकोन प्रदान करतो.

 

अनिश्चिततेच्या केंद्रस्थानी: एमआयटी संभाव्यता नष्ट करते

"संभाव्यता भाग II: अनुमान प्रक्रियांचा परिचय" या कोर्समध्ये, मॅसॅच्युसेट्स इन्स्टिट्यूट ऑफ टेक्नॉलॉजी (MIT) संभाव्यता आणि अनुमानांच्या जगात प्रगत विसर्जन देते. हा अभ्यासक्रम, संपूर्णपणे इंग्रजीमध्ये, पहिल्या भागाचा तार्किक सातत्य आहे, डेटा विश्लेषण आणि अनिश्चिततेच्या विज्ञानामध्ये खोलवर जाणे.

सोळा आठवड्यांच्या कालावधीत, दर आठवड्याला 6 तासांच्या वचनबद्धतेसह, हा कोर्स मोठ्या संख्येचे नियम, बायेसियन अनुमान पद्धती, शास्त्रीय आकडेवारी आणि यादृच्छिक प्रक्रिया जसे की पॉसॉन प्रक्रिया आणि मार्कोव्हच्या साखळ्यांचा शोध घेतो. हे एक कठोर अन्वेषण आहे, ज्यांच्याकडे आधीच संभाव्यतेचा भक्कम पाया आहे त्यांच्यासाठी आहे.

हा अभ्यासक्रम गणितीय कठोरता राखून त्याच्या अंतर्ज्ञानी दृष्टिकोनासाठी वेगळा आहे. हे केवळ प्रमेये आणि पुरावे सादर करत नाही तर ठोस ऍप्लिकेशन्सद्वारे संकल्पनांचे सखोल आकलन विकसित करण्याचा उद्देश आहे. विद्यार्थी जटिल घटनांचे मॉडेल तयार करणे आणि वास्तविक-जगातील डेटाचा अर्थ लावणे शिकतील.

डेटा सायन्स प्रोफेशनल, संशोधक आणि विद्यार्थ्यांसाठी आदर्श, हा कोर्स संभाव्यता आणि अनुमान जगाविषयीच्या आपल्या आकलनाला कसा आकार देतात यावर एक अद्वितीय दृष्टीकोन प्रदान करतो. डेटा सायन्स आणि सांख्यिकीय विश्लेषणाची त्यांची समज वाढवू पाहणाऱ्यांसाठी योग्य.

 

अॅनालिटिकल कॉम्बिनेटोरिक्स: ए प्रिन्स्टन कोर्स फॉर डिसीफरिंग कॉम्प्लेक्स स्ट्रक्चर्स (प्रिन्सटन)

प्रिन्स्टन युनिव्हर्सिटीने ऑफर केलेला अॅनालिटिक कॉम्बिनेटोरिक्स कोर्स हा विश्लेषणात्मक कॉम्बिनेटोरिक्सचा एक आकर्षक शोध आहे, जो जटिल कॉम्बिनेटोरियल स्ट्रक्चर्सचे अचूक परिमाणात्मक अंदाज सक्षम करतो. हा कोर्स, संपूर्णपणे इंग्रजीमध्ये, संयोगशास्त्राच्या क्षेत्रातील प्रगत पद्धती समजून घेऊ आणि लागू करू इच्छिणाऱ्यांसाठी एक मौल्यवान संसाधन आहे.

तीन आठवडे टिकणारा आणि एकूण अंदाजे 16 तास, किंवा दर आठवड्याला अंदाजे 5 तास आवश्यक असलेला, हा कोर्स सामान्य, घातांक आणि बहुविध जनरेटिंग फंक्शन्समधील कार्यात्मक संबंध प्राप्त करण्यासाठी प्रतीकात्मक पद्धतीचा परिचय देतो. हे जनरेटिंग फंक्शन्सच्या समीकरणांमधून अचूक एसिम्प्टोटिक्स मिळविण्यासाठी जटिल विश्लेषणाच्या पद्धती देखील शोधते.

मोठ्या संयोगी रचनांमध्ये अचूक परिमाणांचा अंदाज लावण्यासाठी विश्लेषणात्मक संयोजनशास्त्र कसे वापरले जाऊ शकते हे विद्यार्थी शोधतील. ते कॉम्बिनेटोरियल स्ट्रक्चर्स हाताळण्यास शिकतील आणि या संरचनांचे विश्लेषण करण्यासाठी जटिल विश्लेषण तंत्र वापरतील.

जटिल समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी कॉम्बिनेटोरिक्स आणि त्याचा उपयोग समजून घेणे अधिक सखोल करू पाहणाऱ्यांसाठी हा कोर्स आदर्श आहे. विश्लेषणात्मक कॉम्बिनेटोरिक्स हे गणितीय आणि संयोगी संरचनांबद्दलचे आपले आकलन कसे आकार देते यावर एक अद्वितीय दृष्टीकोन प्रदान करते.