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.