पृष्ठ सामग्री

फ्रान्सेली मा पाठ्यक्रमहरू

 

अनियमित: सम्भाव्यताको परिचय - भाग १ (पोलिटेक्निक पेरिस)

इकोले पोलिटेक्निक, एक प्रख्यात संस्था, Coursera मा "Random: an introduction to probability - Part 1" शीर्षकको आकर्षक पाठ्यक्रम प्रदान गर्दछ।. यो पाठ्यक्रम, तीन हप्तामा फैलिएको लगभग 27 घण्टा लामो, सम्भाव्यताको आधारमा रुचि राख्ने जो कोहीको लागि एक असाधारण अवसर हो। लचिलो हुनको लागि डिजाइन गरिएको र प्रत्येक विद्यार्थीको गतिमा अनुकूलन गर्न, यो पाठ्यक्रमले सम्भावना सिद्धान्तमा गहिरो र पहुँचयोग्य दृष्टिकोण प्रदान गर्दछ।

कार्यक्रममा 8 संलग्न मोड्युलहरू छन्, प्रत्येक सम्भाव्यता ठाउँ, समान सम्भावना कानून, कन्डिसन, स्वतन्त्रता, र अनियमित चरहरूको मुख्य पक्षहरूलाई सम्बोधन गर्ने। प्रत्येक मोड्युललाई व्याख्यात्मक भिडियोहरू, थप पढाइहरू र क्विजहरू परीक्षण गर्न र प्राप्त ज्ञानलाई समेकित गर्नको लागि समृद्ध गरिएको छ। विद्यार्थीहरूले पाठ्यक्रम पूरा गरेपछि साझेदारी योग्य प्रमाणपत्र कमाउने अवसर पनि छ, उनीहरूको व्यावसायिक वा शैक्षिक यात्रामा महत्त्वपूर्ण मूल्य थप्दै।

इकोले पोलिटेक्निकसँग सम्बद्ध प्रशिक्षकहरू, सिल्वी मेलर्ड, जीन-रेने चाजोट्स र कार्ल ग्राहमले गणितको लागि आफ्नो विशेषज्ञता र लगन ल्याउँछन्, जसले यस पाठ्यक्रमलाई शैक्षिक मात्र होइन, तर प्रेरणादायी पनि बनाउँछ। चाहे तपाईं गणितका विद्यार्थी हुनुहुन्छ, आफ्नो ज्ञानलाई अझ गहिरो बनाउन खोज्ने पेशेवर, वा केवल एक विज्ञान उत्साही, यो पाठ्यक्रमले इकोले पोलिटेक्निकका केही उत्कृष्ट दिमागहरूद्वारा निर्देशित सम्भावनाको आकर्षक संसारमा जानको लागि एक अद्वितीय अवसर प्रदान गर्दछ।

 

अनियमित: सम्भाव्यताको परिचय - भाग १ (पोलिटेक्निक पेरिस)

इकोले पोलिटेक्निकको शैक्षिक उत्कृष्टतालाई निरन्तरता दिँदै, कोर्सेरामा "रेन्डम: सम्भाव्यताको परिचय - भाग २" पहिलो भागको प्रत्यक्ष र समृद्ध निरन्तरता हो। यो पाठ्यक्रम, तीन हप्तामा फैलिएको 17 घण्टाको अनुमानित, यस आकर्षक अनुशासनको गहिरो बुझाइ र फराकिलो अनुप्रयोगहरू प्रदान गर्दै, सम्भावना सिद्धान्तको थप उन्नत अवधारणाहरूमा विद्यार्थीहरूलाई डुबाउँछ।

६ राम्रोसँग संरचित मोड्युलहरूसँग, पाठ्यक्रमले अनियमित भेक्टरहरू, कानून गणनाको सामान्यीकरण, ठूलो संख्याको प्रमेयको कानून, मोन्टे कार्लो विधि, र केन्द्रीय सीमा प्रमेय जस्ता विषयहरू समेट्छ। प्रत्येक मोड्युलमा इमर्सिभ सिकाइ अनुभवको लागि शैक्षिक भिडियोहरू, पढाइहरू र क्विजहरू समावेश हुन्छन्। यो ढाँचाले विद्यार्थीहरूलाई सामग्रीसँग सक्रिय रूपमा संलग्न हुन र सिकेका अवधारणाहरूलाई व्यावहारिक रूपमा लागू गर्न अनुमति दिन्छ।

प्रशिक्षकहरू, Sylvie Méléard, Jean-René Chazottes र Carl Graham ले यस शैक्षिक यात्रामा गणितप्रतिको आफ्नो विशेषज्ञता र लगनका साथ विद्यार्थीहरूलाई मार्गदर्शन गर्न जारी राख्छन्। तिनीहरूको शिक्षण दृष्टिकोणले जटिल अवधारणाहरूको समझलाई सहज बनाउँछ र सम्भावनाको गहिरो अन्वेषणलाई प्रोत्साहित गर्छ।

यो पाठ्यक्रम तिनीहरूका लागि आदर्श हो जो पहिले नै सम्भावनामा बलियो आधार छ र उनीहरूको बुझाइ र अधिक जटिल समस्याहरूमा यी अवधारणाहरू लागू गर्ने क्षमता फराकिलो गर्न चाहन्छन्। यो पाठ्यक्रम पूरा गरेर, विद्यार्थीहरूले यस विशेष क्षेत्रमा आफ्नो प्रतिबद्धता र योग्यता देखाउँदै साझेदारी योग्य प्रमाणपत्र पनि कमाउन सक्छन्।

 

वितरण सिद्धान्त को परिचय (पोलिटेक्निक पेरिस)

Coursera मा École Polytechnique द्वारा प्रस्तावित "वितरणको सिद्धान्तको परिचय" पाठ्यक्रमले उन्नत गणितीय क्षेत्रको अद्वितीय र गहन अन्वेषणलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। यो पाठ्यक्रम, तीन हप्तामा फैलिएको लगभग 15 घण्टा लामो, वितरण बुझ्न खोज्नेहरूका लागि डिजाइन गरिएको हो, लागू गणित र विश्लेषण मा एक आधारभूत अवधारणा।

कार्यक्रममा 9 मोड्युलहरू हुन्छन्, प्रत्येकले शैक्षिक भिडियोहरू, पढाइहरू र क्विजहरूको मिश्रण प्रदान गर्दछ। यी मोड्युलहरूले वितरण सिद्धान्तका विभिन्न पक्षहरूलाई समेट्छन्, जसमा जटिल समस्याहरू समावेश छन् जस्तै विच्छेदन कार्यको व्युत्पन्न परिभाषित गर्ने र विभेदक समीकरणहरूको समाधानको रूपमा असंगत कार्यहरू लागू गर्ने। यो संरचित दृष्टिकोणले विद्यार्थीहरूलाई बिस्तारै अवधारणाहरूसँग परिचित हुन अनुमति दिन्छ जुन सुरुमा डरलाग्दो लाग्न सक्छ।

इकोले पोलिटेक्निकका दुबै प्रतिष्ठित सदस्य प्रोफेसर फ्रान्कोइस गोल्स र यवान मार्टेलले यस पाठ्यक्रममा पर्याप्त विशेषज्ञता ल्याउँछन्। तिनीहरूको शिक्षणले शैक्षिक कठोरता र अभिनव शिक्षण दृष्टिकोणहरू संयोजन गर्दछ, सामग्री पहुँचयोग्य र विद्यार्थीहरूको लागि आकर्षक बनाउँछ।

यो पाठ्यक्रम गणित, ईन्जिनियरिङ्, वा सम्बन्धित क्षेत्रका विद्यार्थीहरूका लागि विशेष गरी उपयुक्त छ जो जटिल गणितीय अनुप्रयोगहरूको आफ्नो बुझाइलाई गहिरो बनाउन खोजिरहेका छन्। यो पाठ्यक्रम पूरा गरेर, सहभागीहरूले बहुमूल्य ज्ञान मात्र प्राप्त गर्ने छैनन्, तर उनीहरूको व्यावसायिक वा शैक्षिक प्रोफाइलमा महत्त्वपूर्ण मूल्य थप्दै साझेदारीयोग्य प्रमाणपत्र प्राप्त गर्ने अवसर पनि पाउनेछन्।

 

गालोइस सिद्धान्तको परिचय (सुपीरियर सामान्य विद्यालय पेरिस)

Coursera मा École Normale Supérieure द्वारा प्रस्ताव गरिएको, "Galois Theory को परिचय" पाठ्यक्रम आधुनिक गणितको सबैभन्दा गहिरो र प्रभावशाली शाखाहरू मध्ये एकको आकर्षक अन्वेषण हो।लगभग 12 घण्टा चल्ने, यो पाठ्यक्रमले विद्यार्थीहरूलाई ग्यालोइस सिद्धान्तको जटिल र मनमोहक संसारमा डुबाउँछ, एक अनुशासन जसले बहुपदीय समीकरणहरू र बीजगणितीय संरचनाहरू बीचको सम्बन्धको बुझाइमा क्रान्तिकारी परिवर्तन गरेको छ।

पाठ्यक्रमले बहुपदहरूको जरा र गुणांकबाट तिनीहरूको अभिव्यक्तिको अध्ययनमा केन्द्रित छ, बीजगणितको केन्द्रीय प्रश्न। यसले ग्यालोइस समूहको धारणाको अन्वेषण गर्दछ, Évariste Galois द्वारा पेश गरिएको, जसले प्रत्येक बहुपदलाई यसको जराको क्रमपरिवर्तनको समूहसँग सम्बद्ध गर्दछ। यस दृष्टिकोणले हामीलाई बीजगणितीय सूत्रहरूद्वारा विशेष बहुपदीय समीकरणहरूको जराहरू व्यक्त गर्न असम्भव छ भनेर बुझ्नको लागि अनुमति दिन्छ, विशेष गरी चार भन्दा ठूला डिग्रीका बहुपदहरूको लागि।

ग्यालोइस पत्राचार, पाठ्यक्रमको एक प्रमुख तत्व, क्षेत्र सिद्धान्तलाई समूह सिद्धान्तसँग जोड्दछ, कट्टरपन्थी समीकरणहरूको समाधानयोग्यतामा एक अद्वितीय परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ। पाठ्यक्रमले रैखिक बीजगणितमा आधारभूत अवधारणाहरू प्रयोग गर्दछ शरीरको सिद्धान्तमा पुग्न र बीजगणित संख्याको धारणा परिचय गर्न, जबकि ग्यालोइस समूहहरूको अध्ययनको लागि आवश्यक क्रमपरिवर्तनहरूको समूहहरू अन्वेषण गर्दै।

यो पाठ्यक्रम विशेष गरी जटिल बीजगणित अवधारणाहरूलाई पहुँचयोग्य र सरलीकृत रूपमा प्रस्तुत गर्ने क्षमताको लागि उल्लेखनीय छ, जसले विद्यार्थीहरूलाई कम्तीमा अमूर्त औपचारिकताको साथ द्रुत रूपमा अर्थपूर्ण परिणामहरू प्राप्त गर्न अनुमति दिन्छ। यो गणित, भौतिक विज्ञान, वा ईन्जिनियरिङ् विद्यार्थीहरूको लागि आदर्श हो, साथै गणित उत्साहीहरू बीजगणित संरचना र तिनीहरूको आवेदनको बारेमा उनीहरूको बुझाइलाई गहिरो बनाउन खोज्दैछन्।

यो पाठ्यक्रम पूरा गरेर, सहभागीहरूले ग्यालोइस सिद्धान्तको गहिरो बुझाइ मात्र प्राप्त गर्नेछैनन्, तर उनीहरूको व्यावसायिक वा अकादमिक प्रोफाइलमा महत्त्वपूर्ण मूल्य थप्दै साझेदारीयोग्य प्रमाणपत्र कमाउने अवसर पनि पाउनेछन्।

 

विश्लेषण I (भाग 1): प्रस्तावना, आधारभूत धारणाहरू, वास्तविक संख्याहरू (स्कूल पोलिटेक्निक फेडेरेल डे लुसान्ने)

पाठ्यक्रम "विश्लेषण I (भाग 1): प्रस्तावना, आधारभूत धारणाहरू, वास्तविक संख्याहरू", EDX मा École Polytechnique Fédérale de Lausanne द्वारा प्रस्ताव गरिएको, वास्तविक विश्लेषणको आधारभूत अवधारणाहरूको गहन परिचय हो। यो 5-हप्ताको पाठ्यक्रम, प्रति हप्ता लगभग 4-5 घण्टा अध्ययन आवश्यक छ, तपाईंको आफ्नै गतिमा पूरा गर्न डिजाइन गरिएको छ।

पाठ्यक्रम सामग्री एक प्रस्तावनाबाट सुरु हुन्छ जसले त्रिकोणमितीय प्रकार्यहरू (sin, cos, tan), पारस्परिक प्रकार्यहरू (exp, ln), साथै शक्तिहरू, लोगारिदमहरू र जराहरूको लागि गणना नियमहरू जस्ता आवश्यक गणितीय धारणाहरूलाई पुन: भ्रमण र गहिरो बनाउँछ। यसले आधारभूत सेट र कार्यहरू पनि समावेश गर्दछ।

पाठ्यक्रमको मूल संख्या प्रणालीहरूमा केन्द्रित छ। प्राकृतिक संख्याहरूको सहज धारणाबाट सुरु हुँदै, पाठ्यक्रमले तर्कसंगत संख्याहरूलाई कडा रूपमा परिभाषित गर्दछ र तिनीहरूका गुणहरू अन्वेषण गर्दछ। वास्तविक संख्याहरूमा विशेष ध्यान दिइन्छ, तर्कसंगत संख्याहरूमा खाली ठाउँहरू भर्नको लागि प्रस्तुत गरियो। पाठ्यक्रमले वास्तविक संख्याहरूको एक स्वयंसिद्ध परिभाषा प्रस्तुत गर्दछ र तिनीहरूको गुणहरू विस्तृत रूपमा अध्ययन गर्दछ, जसमा इन्फिमम, सर्वोच्च, निरपेक्ष मूल्य र वास्तविक संख्याहरूको अन्य अतिरिक्त गुणहरू जस्ता अवधारणाहरू समावेश छन्।

यो पाठ्यक्रम गणितको आधारभूत ज्ञान भएका र वास्तविक-विश्व विश्लेषणको आफ्नो बुझाइलाई गहिरो बनाउन चाहनेहरूका लागि उपयुक्त छ। यो विशेष गरी गणित, भौतिक विज्ञान, वा इन्जिनियरिङका विद्यार्थीहरूका साथै गणितको आधारशिलाको कठोर समझमा रुचि राख्ने जो कोहीको लागि उपयोगी छ।

यो पाठ्यक्रम पूरा गरेर, सहभागीहरूले वास्तविक संख्याहरू र विश्लेषणमा तिनीहरूको महत्त्वको ठोस बुझाइ प्राप्त गर्नेछन्, साथै तिनीहरूको व्यावसायिक वा शैक्षिक प्रोफाइलमा महत्त्वपूर्ण मूल्य थप्दै साझेदारीयोग्य प्रमाणपत्र कमाउने अवसर प्राप्त गर्नेछन्।

 

विश्लेषण I (भाग २): जटिल संख्याहरूको परिचय (स्कूल पोलिटेक्निक फेडेरेल डे लुसान्ने)

EDX मा École Polytechnique Fédérale de Lausanne द्वारा प्रस्तावित पाठ्यक्रम "विश्लेषण I (भाग 2): जटिल संख्याहरूको परिचय" जटिल संख्याहरूको संसारको लागि एक मनमोहक परिचय हो।यो 2-हप्ताको पाठ्यक्रम, प्रति हप्ता लगभग 4-5 घण्टा अध्ययन आवश्यक छ, तपाईंको आफ्नै गतिमा पूरा गर्न डिजाइन गरिएको छ।

पाठ्यक्रम z^2 = -1 लाई सम्बोधन गरेर सुरु हुन्छ, जसको वास्तविक संख्याहरूको सेटमा कुनै समाधान छैन, R। यो समस्याले जटिल संख्याहरू, C, एउटा फिल्डको परिचय गराउँछ जसमा R समावेश हुन्छ र हामीलाई त्यस्ता समाधान गर्न अनुमति दिन्छ। समीकरणहरू। पाठ्यक्रमले जटिल संख्यालाई प्रतिनिधित्व गर्ने विभिन्न तरिकाहरू अन्वेषण गर्दछ र z^n = w फारमको समीकरणहरूको समाधानहरू छलफल गर्दछ, जहाँ n N* र w सँग C हो।

पाठ्यक्रमको मुख्य विशेषता बीजगणितको आधारभूत प्रमेयको अध्ययन हो, जुन गणितको मुख्य नतिजा हो। पाठ्यक्रमले जटिल संख्याहरूको कार्टेसियन प्रतिनिधित्व, तिनीहरूको प्राथमिक गुणहरू, गुणनका लागि उल्टो तत्व, Euler र de Moivre सूत्र, र जटिल संख्याको ध्रुवीय रूप जस्ता विषयहरू पनि समेट्छ।

यो पाठ्यक्रम तिनीहरूका लागि आदर्श हो जोसँग पहिले नै वास्तविक संख्याहरूको केही ज्ञान छ र जटिल संख्याहरूमा आफ्नो समझ विस्तार गर्न चाहन्छ। यो विशेष गरी गणित, भौतिकशास्त्र, वा इन्जिनियरिङका विद्यार्थीहरूका साथै बीजगणित र यसको अनुप्रयोगहरूको गहिरो बुझाइमा रुचि राख्ने जो कोहीको लागि उपयोगी छ।

यो पाठ्यक्रम पूरा गरेर, सहभागीहरूले जटिल संख्याहरू र गणितमा तिनीहरूको महत्त्वपूर्ण भूमिकाको ठोस बुझाइ प्राप्त गर्नेछन्, साथै उनीहरूको व्यावसायिक वा शैक्षिक प्रोफाइलमा महत्त्वपूर्ण मूल्य थप्दै साझेदारीयोग्य प्रमाणपत्र कमाउने अवसर प्राप्त गर्नेछन्।

 

विश्लेषण I (भाग 3): वास्तविक संख्या I र II को अनुक्रम (स्कूल पोलिटेक्निक फेडेरेल डे लुसान्ने)

EDX मा École Polytechnique Fédérale de Lausanne द्वारा प्रस्तावित पाठ्यक्रम "विश्लेषण I (भाग 3): वास्तविक संख्या I र II को अनुक्रम", वास्तविक संख्याहरूको अनुक्रमहरूमा केन्द्रित छ। यो 4-हप्ताको पाठ्यक्रम, प्रति हप्ता लगभग 4-5 घण्टा अध्ययन आवश्यक छ, तपाईंको आफ्नै गतिमा पूरा गर्न डिजाइन गरिएको छ।

यस पाठ्यक्रमको केन्द्रीय अवधारणा वास्तविक संख्याहरूको अनुक्रमको सीमा हो। यो N देखि R सम्म कार्यको रूपमा वास्तविक संख्याहरूको अनुक्रम परिभाषित गरेर सुरु हुन्छ। उदाहरणका लागि, अनुक्रम a_n = 1/2^n अन्वेषण गरिएको छ, यसले कसरी शून्यमा पुग्छ भनेर देखाउँछ। पाठ्यक्रमले अनुक्रमको सीमाको परिभाषालाई कडाईका साथ सम्बोधन गर्दछ र सीमाको अस्तित्व स्थापित गर्न विधिहरू विकास गर्दछ।

थप रूपमा, पाठ्यक्रमले सीमाको अवधारणा र इन्फिमम र सेटको सर्वोच्चता बीचको सम्बन्ध स्थापित गर्दछ। वास्तविक संख्याहरूको अनुक्रमहरूको एक महत्त्वपूर्ण अनुप्रयोग तथ्यले चित्रण गरिएको छ कि प्रत्येक वास्तविक संख्यालाई तर्कसंगत संख्याहरूको अनुक्रमको सीमाको रूपमा मान्न सकिन्छ। पाठ्यक्रमले काउची अनुक्रमहरू र रैखिक प्रेरण द्वारा परिभाषित अनुक्रमहरू, साथै बोलजानो-वेयरस्ट्रास प्रमेय पनि अन्वेषण गर्दछ।

सहभागीहरूले संख्यात्मक शृङ्खलाहरूको बारेमा पनि सिक्नेछन्, विभिन्न उदाहरणहरू र अभिसरण मापदण्डहरू, जस्तै d'Alembert मापदण्ड, Cauchy मापदण्ड, र Leibniz मापदण्डको परिचय सहित। पाठ्यक्रम एक प्यारामिटर संग संख्यात्मक श्रृंखला को अध्ययन संग समाप्त हुन्छ।

यो पाठ्यक्रम गणितको आधारभूत ज्ञान भएका र वास्तविक संख्या अनुक्रमहरूको आफ्नो बुझाइलाई गहिरो बनाउन चाहनेहरूका लागि उपयुक्त छ। यो विशेष गरी गणित, भौतिकी वा इन्जिनियरिङका विद्यार्थीहरूको लागि उपयोगी छ। यो पाठ्यक्रम पूरा गरेर, सहभागीहरूले गणितको आफ्नो बुझाइलाई समृद्ध बनाउनेछन् र साझेदारीयोग्य प्रमाणपत्र प्राप्त गर्न सक्छन्, उनीहरूको व्यावसायिक वा शैक्षिक विकासको लागि सम्पत्ति।

 

वास्तविक र निरन्तर कार्यहरूको खोज: विश्लेषण I (भाग 4)  (स्कूल पोलिटेक्निक फेडेरेल डे लुसान्ने)

"विश्लेषण I (भाग 4): प्रकार्यको सीमा, निरन्तर कार्यहरू" मा, इकोले पोलिटेक्निक फेडेरेल डे लाउसेनले वास्तविक चरको वास्तविक कार्यहरूको अध्ययनमा एक आकर्षक यात्रा प्रदान गर्दछ।4 देखि 4 घण्टाको साप्ताहिक अध्ययनको साथ 5 हप्तासम्म चल्ने यो पाठ्यक्रम, edX मा उपलब्ध छ र तपाईंको आफ्नै गतिमा प्रगति गर्न अनुमति दिन्छ।

पाठ्यक्रमको यो खण्ड वास्तविक प्रकार्यहरूको परिचयबाट सुरु हुन्छ, तिनीहरूका गुणहरू जस्तै मोनोटोनिसिटी, समानता र आवधिकतालाई जोड दिँदै। यसले कार्यहरू बीचको कार्यहरू पनि अन्वेषण गर्दछ र हाइपरबोलिक प्रकार्यहरू जस्ता विशिष्ट प्रकार्यहरू परिचय गर्दछ। सिग्नम र हेभिसाइड प्रकार्यहरू, साथै affine रूपान्तरणहरू सहित चरणबद्ध रूपमा परिभाषित कार्यहरूमा विशेष ध्यान दिइन्छ।

पाठ्यक्रमको मूल एक बिन्दुमा प्रकार्यको तीव्र सीमामा केन्द्रित छ, कार्यहरूको सीमाहरूको ठोस उदाहरणहरू प्रदान गर्दै। यसले बायाँ र दायाँ सीमाहरूको अवधारणालाई पनि समेट्छ। अर्को, पाठ्यक्रमले कार्यहरूको असीमित सीमाहरू हेर्छ र सीमाहरू गणना गर्न आवश्यक उपकरणहरू प्रदान गर्दछ, जस्तै cop प्रमेय।

पाठ्यक्रमको मुख्य पक्ष भनेको निरन्तरताको अवधारणाको परिचय हो, दुई फरक तरिकामा परिभाषित गरिएको छ, र निश्चित कार्यहरू विस्तार गर्न यसको प्रयोग। पाठ्यक्रम खुला अन्तरालहरूमा निरन्तरताको अध्ययनको साथ समाप्त हुन्छ।

यो पाठ्यक्रम वास्तविक र निरन्तर कार्यहरूको आफ्नो बुझाइलाई गहिरो बनाउन खोज्नेहरूका लागि एक समृद्ध अवसर हो। यो गणित, भौतिकशास्त्र वा इन्जिनियरिङका विद्यार्थीहरूको लागि आदर्श हो। यो पाठ्यक्रम पूरा गरेर, सहभागीहरूले आफ्नो गणितीय क्षितिज फराकिलो मात्र गर्दैनन्, तर नयाँ शैक्षिक वा व्यावसायिक दृष्टिकोणको ढोका खोल्दै पुरस्कृत प्रमाणपत्र प्राप्त गर्ने मौका पनि पाउनेछन्।

 

फरक कार्यहरू अन्वेषण गर्दै: विश्लेषण I (भाग 5) (स्कूल पोलिटेक्निक फेडेरेल डे लुसान्ने)

École Polytechnique Fédérale de Lausanne, edX मा यसको शैक्षिक प्रस्तावमा, प्रस्तुत गर्दछ "विश्लेषण I (भाग 5): निरन्तर प्रकार्य र भिन्नता कार्यहरू, व्युत्पन्न प्रकार्य"। यो चार-हप्ताको पाठ्यक्रम, प्रति हप्ता लगभग 4-5 घण्टा अध्ययनको आवश्यकता पर्दछ, भिन्नता र कार्यहरूको निरन्तरताको अवधारणाको गहन अन्वेषण हो।

पाठ्यक्रम बन्द अन्तरालहरूमा तिनीहरूको गुणहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्दै, निरन्तर कार्यहरूको गहन अध्ययनको साथ सुरु हुन्छ। यो खण्डले विद्यार्थीहरूलाई अधिकतम र न्यूनतम निरन्तर कार्यहरू बुझ्न मद्दत गर्दछ। पाठ्यक्रमले त्यसपछि द्विविभाजन विधि प्रस्तुत गर्दछ र मध्यवर्ती मान प्रमेय र निश्चित बिन्दु प्रमेय जस्ता महत्त्वपूर्ण प्रमेयहरू प्रस्तुत गर्दछ।

पाठ्यक्रमको केन्द्रीय भाग कार्यहरूको भिन्नता र भिन्नतामा समर्पित छ। विद्यार्थीहरूले यी अवधारणाहरू व्याख्या गर्न र तिनीहरूको समानता बुझ्न सिक्छन्। पाठ्यक्रमले त्यसपछि व्युत्पन्न प्रकार्यको निर्माणलाई हेर्छ र यसको गुणहरू विस्तृत रूपमा जाँच गर्दछ, व्युत्पन्न प्रकार्यहरूमा बीजगणितीय सञ्चालनहरू सहित।

पाठ्यक्रमको एउटा महत्त्वपूर्ण पक्ष भनेको भिन्नतायोग्य कार्यहरूको गुणहरूको अध्ययन हो, जस्तै प्रकार्य संरचनाको व्युत्पन्न, रोलको प्रमेय, र परिमित वृद्धि प्रमेय। पाठ्यक्रमले व्युत्पन्न प्रकार्यको निरन्तरता र फरक प्रकार्यको मोनोटोनिसिटीमा यसको प्रभावहरू पनि अन्वेषण गर्दछ।

यो पाठ्यक्रम फरक र निरन्तर कार्यहरु को बारे मा आफ्नो समझ गहिरो गर्न चाहनेहरु को लागी एक उत्कृष्ट अवसर हो। यो गणित, भौतिकशास्त्र वा इन्जिनियरिङका विद्यार्थीहरूको लागि आदर्श हो। यो पाठ्यक्रम पूरा गरेर, सहभागीहरूले मौलिक गणितीय अवधारणाहरूको आफ्नो बुझाइलाई फराकिलो मात्र गर्दैन, तर नयाँ शैक्षिक वा व्यावसायिक अवसरहरूको ढोका खोल्दै पुरस्कृत प्रमाणपत्र कमाउने अवसर पनि पाउनेछन्।

 

गणितीय विश्लेषणमा गहनता: विश्लेषण I (भाग 6) (स्कूल पोलिटेक्निक फेडेरेल डे लुसान्ने)

EDX मा École Polytechnique Fédérale de Lausanne द्वारा प्रस्तावित पाठ्यक्रम "विश्लेषण I (भाग 6): प्रकार्यहरूको अध्ययन, सीमित विकासहरू", कार्यहरू र तिनीहरूका सीमित विकासहरूको गहन अन्वेषण हो। यो चार-हप्ताको पाठ्यक्रम, प्रति हप्ता 4 देखि 5 घण्टाको कार्यभारको साथ, विद्यार्थीहरूलाई आफ्नै गतिमा प्रगति गर्न अनुमति दिन्छ।

पाठ्यक्रमको यो अध्याय कार्यहरूको गहन अध्ययनमा केन्द्रित छ, प्रमेयहरू प्रयोग गरेर तिनीहरूको भिन्नताहरू जाँच्न। सीमित वृद्धि प्रमेयलाई सम्बोधन गरेपछि, पाठ्यक्रमले यसको सामान्यीकरणलाई हेर्छ। प्रकार्यहरू अध्ययन गर्ने महत्त्वपूर्ण पक्ष भनेको तिनीहरूको व्यवहारलाई अनन्तमा बुझ्नु हो। यो गर्नको लागि, पाठ्यक्रमले Bernoulli-l'Hospital नियमको परिचय दिन्छ, निश्चित भागहरूको जटिल सीमाहरू निर्धारण गर्नको लागि एक आवश्यक उपकरण।

पाठ्यक्रमले कार्यहरूको ग्राफिकल प्रतिनिधित्व पनि अन्वेषण गर्दछ, स्थानीय वा ग्लोबल म्याक्सिमा वा मिनिमाको अस्तित्व, साथै कार्यहरूको उत्तलता वा अवतलता जस्ता प्रश्नहरूको परीक्षण गर्दछ। विद्यार्थीहरूले प्रकार्यका विभिन्न लक्षणहरू पहिचान गर्न सिक्नेछन्।

पाठ्यक्रमको अर्को बलियो बिन्दु एक प्रकार्यको सीमित विस्तारको परिचय हो, जसले दिइएको बिन्दुको वरपर बहुपदीय अनुमान प्रदान गर्दछ। यी विकासहरू सीमाहरूको गणना र प्रकार्यहरूको गुणहरूको अध्ययनलाई सरल बनाउन आवश्यक छन्। पाठ्यक्रमले पूर्णांक शृङ्खलाहरू र तिनीहरूको अभिसरणको त्रिज्या, साथै टेलर श्रृंखला, अनिश्चित रूपमा भिन्न कार्यहरू प्रतिनिधित्व गर्ने शक्तिशाली उपकरणलाई पनि समेट्छ।

यो पाठ्यक्रम कार्यहरू र गणितमा तिनीहरूको अनुप्रयोगहरूको आफ्नो बुझाइलाई गहिरो बनाउन खोज्नेहरूका लागि एक बहुमूल्य स्रोत हो। यसले गणितीय विश्लेषणमा मुख्य अवधारणाहरूमा एक समृद्ध र विस्तृत परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ।

 

एकीकरणको निपुणता: विश्लेषण I (भाग 7) (स्कूल पोलिटेक्निक फेडेरेल डे लुसान्ने)

EDX मा École Polytechnique Fédérale de Lausanne द्वारा प्रस्तावित पाठ्यक्रम "विश्लेषण I (भाग 7): अनिश्चित र निश्चित अभिन्न, एकीकरण (चयनित अध्यायहरू)", कार्यहरूको एकीकरणको विस्तृत अन्वेषण हो। यो मोड्युल, प्रति हप्ता 4 देखि 5 घण्टाको संलग्नताको साथ चार हप्ता सम्म चल्ने, शिक्षार्थीहरूलाई आफ्नो गतिमा एकीकरणको सूक्ष्मताहरू पत्ता लगाउन अनुमति दिन्छ।

पाठ्यक्रम अनिश्चित अभिन्न र निश्चित अभिन्न को परिभाषा संग शुरू हुन्छ, Riemann योग र माथिल्लो र तल्लो योगहरु मार्फत निश्चित अभिन्न परिचय। त्यसपछि यसले निश्चित इन्टिग्रलका तीन मुख्य गुणहरूबारे छलफल गर्छ: इन्टिग्रलको रेखीयता, एकीकरण डोमेनको उपविभाजन, र इन्टिग्रलको मोनोटोनिसिटी।

पाठ्यक्रम को एक केन्द्रीय बिन्दु एक खण्ड मा लगातार कार्यहरु को लागी औसत प्रमेय हो, जसलाई विस्तार मा प्रदर्शन गरिएको छ। पाठ्यक्रम एक प्रकार्यको एन्टिडेरिभेटिभको धारणालाई परिचय गर्दै, अभिन्न क्याल्कुलसको आधारभूत प्रमेयको साथ यसको चरमोत्कर्षमा पुग्छ। विद्यार्थीहरूले विभिन्न एकीकरण प्रविधिहरू सिक्छन्, जस्तै भागहरूद्वारा एकीकरण, परिवर्तनीय चरहरू, र इन्डक्शनद्वारा एकीकरण।

पाठ्यक्रम विशेष प्रकार्यहरूको एकीकरणको अध्ययनको साथ समाप्त हुन्छ, जसमा प्रकार्यको सीमित विस्तारको एकीकरण, पूर्णांक श्रृंखलाहरूको एकीकरण, र टुक्रा अनुसार निरन्तर कार्यहरूको एकीकरण समावेश हुन्छ। यी प्रविधिहरूले विशेष फारमहरू भएका प्रकार्यहरूका अभिन्नहरूलाई अझ प्रभावकारी रूपमा गणना गर्न अनुमति दिन्छ। अन्तमा, पाठ्यक्रमले सामान्यीकृत पूर्णांकहरूको अन्वेषण गर्दछ, पूर्णांकहरूमा सीमा पार गरेर परिभाषित गरिएको छ, र ठोस उदाहरणहरू प्रस्तुत गर्दछ।

यो पाठ्यक्रम मास्टर एकीकरण गर्न खोज्नेहरूका लागि एक बहुमूल्य स्रोत हो, गणितमा एक आधारभूत उपकरण। यसले एकीकरणमा व्यापक र व्यावहारिक परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ, सिक्नेहरूको गणितीय सीपहरूलाई समृद्ध बनाउँछ।

 

अंग्रेजीमा पाठ्यक्रमहरू

 

रैखिक मोडेल र म्याट्रिक्स बीजगणित को परिचय  (हार्वर्ड)

हार्वर्ड विश्वविद्यालय, edX मा यसको HarvardX प्लेटफर्म मार्फत, पाठ्यक्रम प्रदान गर्दछ "लिनियर मोडेल र म्याट्रिक्स बीजगणनाको परिचय"।। यद्यपि पाठ्यक्रम अङ्ग्रेजीमा पढाइन्छ, यसले म्याट्रिक्स बीजगणित र रैखिक मोडेलहरूको आधारहरू, धेरै वैज्ञानिक क्षेत्रहरूमा आवश्यक सीपहरू सिक्ने एक अद्वितीय अवसर प्रदान गर्दछ।

यो चार-हप्ताको पाठ्यक्रम, प्रति हप्ता 2 देखि 4 घण्टा अध्ययन आवश्यक छ, तपाईंको आफ्नै गतिमा पूरा गर्न डिजाइन गरिएको छ। यसले डेटा विश्लेषणमा, विशेष गरी जीवन विज्ञानमा रैखिक मोडेलहरू लागू गर्न R प्रोग्रामिङ भाषा प्रयोग गर्नमा केन्द्रित छ। विद्यार्थीहरूले म्याट्रिक्स बीजगणित हेरफेर गर्न र प्रयोगात्मक डिजाइन र उच्च-आयामी डेटा विश्लेषणमा यसको प्रयोग बुझ्न सिक्नेछन्।

कार्यक्रमले म्याट्रिक्स बीजगणित नोटेशन, म्याट्रिक्स अपरेशनहरू, डेटा विश्लेषणमा म्याट्रिक्स बीजगणितको प्रयोग, रैखिक मोडेलहरू, र QR विघटनको परिचय समावेश गर्दछ। यो पाठ्यक्रम सात पाठ्यक्रमहरूको शृङ्खलाको अंश हो, जुन व्यक्तिगत रूपमा लिन सकिन्छ वा जीवन विज्ञान र जीनोमिक डेटा विश्लेषणका लागि डाटा विश्लेषणमा दुई व्यावसायिक प्रमाणपत्रहरूको अंशको रूपमा लिन सकिन्छ।

यो पाठ्यक्रम सांख्यिकीय मोडलिङ र डेटा विश्लेषणमा विशेष गरी जीवन विज्ञान सन्दर्भमा सीपहरू प्राप्त गर्न खोज्नेहरूका लागि आदर्श हो। यसले म्याट्रिक्स बीजगणित र विभिन्न वैज्ञानिक र अनुसन्धान क्षेत्रहरूमा यसको प्रयोगलाई थप अन्वेषण गर्न चाहनेहरूको लागि ठोस आधार प्रदान गर्दछ।

 

मास्टर सम्भाव्यता (हार्वर्ड)

Lहार्वर्ड युनिभर्सिटीका जो ब्लिट्जस्टेनले अङ्ग्रेजीमा पढाएको YouTube मा रहेको "स्ट्याटिस्टिक्स ११०: सम्भाव्यता" प्लेलिस्ट, सम्भाव्यताको आफ्नो ज्ञानलाई गहिरो बनाउन खोज्नेहरूका लागि अमूल्य स्रोत हो।. प्लेलिस्टमा पाठ भिडियोहरू, समीक्षा सामग्रीहरू, र विस्तृत समाधानहरू सहित 250 भन्दा बढी अभ्यास अभ्यासहरू समावेश छन्।

यो अङ्ग्रेजी पाठ्यक्रम सम्भाव्यताको व्यापक परिचय हो, एक आवश्यक भाषाको रूपमा प्रस्तुत गरिएको छ र तथ्याङ्क, विज्ञान, जोखिम र अनियमितता बुझ्नका लागि उपकरणहरूको सेट हो। सिकाइएका अवधारणाहरू तथ्याङ्क, विज्ञान, इन्जिनियरिङ, अर्थशास्त्र, वित्त र दैनिक जीवन जस्ता विभिन्न क्षेत्रहरूमा लागू हुन्छन्।

कभर गरिएका विषयहरूमा सम्भावनाका आधारभूत कुराहरू, अनियमित चरहरू र तिनीहरूका वितरणहरू, एकरूपता र बहुविध वितरणहरू, सीमा प्रमेयहरू, र मार्कोभ चेनहरू समावेश छन्। पाठ्यक्रमलाई एक-चर क्याल्कुलसको पूर्व ज्ञान र म्याट्रिक्ससँग परिचितता चाहिन्छ।

जो अङ्ग्रेजीसँग सहज छन् र सम्भावनाको संसारलाई गहिराइमा अन्वेषण गर्न उत्सुक छन्, यो हार्वर्ड पाठ्यक्रम श्रृंखलाले एक समृद्ध सिक्ने अवसर प्रदान गर्दछ। तपाइँ प्लेलिस्ट र यसको विस्तृत सामग्रीहरू सिधै YouTube मा पहुँच गर्न सक्नुहुन्छ।

 

सम्भावना व्याख्या। फ्रान्सेली उपशीर्षक (हार्वर्ड) को साथ पाठ्यक्रम

EDX मा HarvardX द्वारा प्रस्तावित पाठ्यक्रम "फ्याट चान्स: ग्राउन्ड अपबाट सम्भाव्यता", सम्भावना र तथ्याङ्कको एक आकर्षक परिचय हो। यद्यपि पाठ्यक्रम अङ्ग्रेजीमा पढाइन्छ, यो फ्रान्सेली भाषा बोल्ने दर्शकहरूको लागि पहुँचयोग्य छ फ्रान्सेली उपशीर्षकहरू उपलब्ध छन्।

यो सात-हप्ताको पाठ्यक्रम, प्रति हप्ता 3 देखि 5 घन्टाको अध्ययन आवश्यक पर्दछ, जो सम्भाव्यताको अध्ययनमा नयाँ छन् वा तथ्याङ्क पाठ्यक्रममा भर्ना हुनु अघि मुख्य अवधारणाहरूको पहुँचयोग्य समीक्षा खोज्नेहरूका लागि डिजाइन गरिएको हो। विश्वविद्यालय स्तर। "फ्याट चान्स" ले सर्तहरू र सूत्रहरू याद गर्नुको सट्टा गणितीय सोच विकासमा जोड दिन्छ।

प्रारम्भिक मोड्युलहरूले आधारभूत गणना कौशलहरू प्रस्तुत गर्दछ, जुन त्यसपछि साधारण सम्भावना समस्याहरूमा लागू गरिन्छ। पछिल्ला मोड्युलहरूले सम्भाव्यता समस्याहरूको फराकिलो दायरालाई सम्बोधन गर्न यी विचारहरू र प्रविधिहरूलाई कसरी अनुकूलन गर्न सकिन्छ भनेर अन्वेषण गर्दछ। पाठ्यक्रम अपेक्षित मान, भिन्नता र सामान्य वितरणको धारणा मार्फत तथ्याङ्कको परिचयको साथ समाप्त हुन्छ।

यो पाठ्यक्रम उनीहरूको मात्रात्मक तर्क कौशल बढाउन र सम्भावना र तथ्याङ्कको आधारहरू बुझ्न खोज्नेहरूका लागि आदर्श हो। यसले गणितको संचयी प्रकृति र यो कसरी जोखिम र अनियमितता बुझ्नमा लागू हुन्छ भन्ने बारे एक समृद्ध परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ।

 

उच्च-थ्रुपुट प्रयोगहरूको लागि सांख्यिकीय अनुमान र मोडेलिङ (हार्वर्ड)

"उच्च-थ्रुपुट प्रयोगहरूको लागि सांख्यिकीय अनुमान र मोडेलिङ" पाठ्यक्रम अंग्रेजीमा उच्च-थ्रुपुट डेटामा सांख्यिकीय अनुमान प्रदर्शन गर्न प्रयोग गरिने प्रविधिहरूमा केन्द्रित छ। यो चार-हप्ताको पाठ्यक्रम, प्रति हप्ता 2-4 घण्टा अध्ययनको आवश्यकता पर्दछ, डेटा-गहन अनुसन्धान सेटिङहरूमा उन्नत सांख्यिकीय विधिहरू बुझ्न र लागू गर्न खोज्नेहरूका लागि एक बहुमूल्य स्रोत हो।

कार्यक्रमले बहु तुलना समस्या, त्रुटि दर, त्रुटि दर नियन्त्रण प्रक्रियाहरू, गलत खोज दरहरू, q-मानहरू, र अन्वेषण डेटा विश्लेषण सहित विभिन्न विषयहरू समेट्छ। यसले सांख्यिकीय मोडलिङ र उच्च-थ्रुपुट डेटामा यसको प्रयोग पनि परिचय गराउँछ, पारामेट्रिक वितरणहरू जस्तै द्विपद, घातांक, र गामा, र अधिकतम सम्भावना अनुमानको वर्णन गर्दै।

विद्यार्थीहरूले यी अवधारणाहरू कसरी अर्को पुस्ताको अनुक्रमण र माइक्रोएरे डेटा जस्ता सन्दर्भहरूमा लागू हुन्छन् भन्ने कुरा सिक्नेछन्। पाठ्यक्रमले पदानुक्रमिक मोडेलहरू र बायेसियन अनुभवहरू पनि समावेश गर्दछ, तिनीहरूको प्रयोगको व्यावहारिक उदाहरणहरू सहित।

यो पाठ्यक्रम आधुनिक वैज्ञानिक अनुसन्धानमा सांख्यिकीय निष्कर्ष र मोडलिङको आफ्नो बुझाइलाई गहिरो बनाउन खोज्नेहरूका लागि उपयुक्त छ। यसले जटिल डेटाको सांख्यिकीय विश्लेषणमा गहिरो परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ र अनुसन्धानकर्ताहरू, विद्यार्थीहरू र जीवन विज्ञान, बायोइन्फर्मेटिक्स र तथ्याङ्कका क्षेत्रहरूमा पेशेवरहरूको लागि उत्कृष्ट स्रोत हो।

 

सम्भाव्यताको परिचय (हार्वर्ड)

EDX मा HarvardX द्वारा प्रस्ताव गरिएको "संभाव्यताको परिचय" पाठ्यक्रम, सम्भावनाको गहन अन्वेषण हो, डेटा, मौका र अनिश्चितता बुझ्नको लागि आवश्यक भाषा र उपकरणसेट हो। यद्यपि पाठ्यक्रम अङ्ग्रेजीमा पढाइन्छ, यो फ्रान्सेली भाषा बोल्ने दर्शकहरूको लागि पहुँचयोग्य छ फ्रान्सेली उपशीर्षकहरू उपलब्ध छन्।

यो दश-हप्ताको पाठ्यक्रम, प्रति हप्ता 5-10 घण्टा अध्ययन आवश्यक छ, मौका र अनिश्चितताले भरिएको संसारमा तर्क ल्याउने लक्ष्य राख्छ। यसले डेटा, विज्ञान, दर्शन, इन्जिनियरिङ, अर्थशास्त्र र वित्त बुझ्न आवश्यक उपकरणहरू प्रदान गर्नेछ। तपाईंले जटिल प्राविधिक समस्याहरू कसरी समाधान गर्ने भनेर मात्र सिक्नुहुनेछैन, तर यी समाधानहरूलाई दैनिक जीवनमा कसरी लागू गर्ने भनेर पनि सिक्नुहुनेछ।

चिकित्सा परीक्षणदेखि खेलकुद भविष्यवाणीहरू सम्मका उदाहरणहरूको साथ, तपाईंले तथ्याङ्कीय अनुमान, स्टोकास्टिक प्रक्रियाहरू, अनियमित एल्गोरिदमहरू, र अन्य विषयहरूको अध्ययनको लागि ठोस आधार प्राप्त गर्नुहुनेछ जहाँ सम्भावना आवश्यक छ।

यो पाठ्यक्रम अनिश्चितता र मौकाको बारेमा आफ्नो बुझाइ बढाउन, राम्रो भविष्यवाणी गर्ने, र अनियमित चरहरू बुझ्न खोज्नेहरूका लागि उपयुक्त छ। यसले तथ्याङ्क र डेटा विज्ञानमा प्रयोग हुने सामान्य सम्भाव्यता वितरणमा समृद्ध परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ।

 

एप्लाइड क्याल्कुलस (हार्वर्ड)

EDX मा हार्वर्डद्वारा प्रस्ताव गरिएको "क्याल्कुलस एप्लाइड!" पाठ्यक्रम, सामाजिक, जीवन र भौतिक विज्ञानहरूमा एकल-चर क्याल्कुलसको प्रयोगको गहन अन्वेषण हो। यो पाठ्यक्रम, पूर्ण रूपमा अङ्ग्रेजीमा, वास्तविक-विश्व व्यावसायिक सन्दर्भहरूमा क्याल्कुलस कसरी लागू हुन्छ भनेर बुझ्न खोज्नेहरूका लागि उत्कृष्ट अवसर हो।

दस हप्ता लामो र प्रति हप्ता 3 र 6 घण्टा अध्ययनको बीचमा आवश्यक पर्ने, यो पाठ्यक्रम परम्परागत पाठ्यपुस्तकहरू भन्दा बाहिर जान्छ। वास्तविक-विश्व समस्याहरूको विश्लेषण र समाधान गर्न क्याल्कुलस कसरी प्रयोग गरिन्छ भनेर देखाउन उहाँले विभिन्न क्षेत्रका पेशेवरहरूसँग सहकार्य गर्नुहुन्छ। विद्यार्थीहरूले आर्थिक विश्लेषणदेखि जैविक मोडलिङसम्मका विभिन्न अनुप्रयोगहरू अन्वेषण गर्नेछन्।

कार्यक्रमले डेरिभेटिभहरू, इन्टिग्रलहरू, विभेदक समीकरणहरूको प्रयोगलाई समेट्छ, र गणितीय मोडेलहरू र प्यारामिटरहरूको महत्त्वलाई जोड दिन्छ। यो एक-चर क्याल्कुलसको आधारभूत समझ भएका र विभिन्न क्षेत्रहरूमा यसको व्यावहारिक अनुप्रयोगहरूमा रुचि राख्नेहरूका लागि डिजाइन गरिएको हो।

यो पाठ्यक्रम विद्यार्थीहरू, शिक्षकहरू, र क्याल्कुलसको उनीहरूको बुझाइलाई अझ गहिरो बनाउन र यसको वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरू पत्ता लगाउन खोज्ने पेशेवरहरूको लागि उपयुक्त छ।

 

गणितीय तर्क को परिचय (स्ट्यानफोर्ड)

कोर्सेरामा स्ट्यानफोर्ड विश्वविद्यालयले प्रस्ताव गरेको "गणितीय सोचको परिचय" पाठ्यक्रम, गणितीय तर्कको संसारमा डुब्ने हो। यद्यपि पाठ्यक्रम अङ्ग्रेजीमा पढाइन्छ, यो फ्रान्सेली भाषा बोल्ने दर्शकहरूको लागि पहुँचयोग्य छ फ्रान्सेली उपशीर्षकहरू उपलब्ध छन्।

यो सात-हप्ताको पाठ्यक्रम, कुलमा लगभग 38 घण्टा, वा प्रति हप्ता लगभग 12 घण्टा, गणितीय सोच विकास गर्न चाहनेहरूका लागि डिजाइन गरिएको हो, गणित अभ्यास गर्ने भन्दा फरक छ किनकि यो प्रायः विद्यालय प्रणालीमा प्रस्तुत गरिन्छ। यो पाठ्यक्रम "बाकस बाहिर" सोच्ने तरिकाको विकासमा केन्द्रित छ, आजको संसारमा एक बहुमूल्य सीप।

विद्यार्थीहरूले व्यावसायिक गणितज्ञहरूले वास्तविक-विश्वका समस्याहरू समाधान गर्न कसरी सोच्छन् भन्ने अन्वेषण गर्नेछन्, चाहे तिनीहरू दैनिक संसारबाट, विज्ञानबाट, वा गणितबाट नै उत्पन्न हुन्छन्। पाठ्यक्रमले स्टिरियोटाइपिकल समस्याहरू समाधान गर्न सिकाउने प्रक्रियाहरू भन्दा बाहिर जाँदै सोच्ने यो महत्त्वपूर्ण तरिका विकास गर्न मद्दत गर्दछ।

यो पाठ्यक्रम तिनीहरूको मात्रात्मक तर्कलाई बलियो बनाउन र गणितीय तर्कको आधारहरू बुझ्न खोज्नेहरूको लागि आदर्श हो। यसले गणितको संचयी प्रकृति र जटिल समस्याहरू बुझ्नको लागि यसको प्रयोगमा एक समृद्ध परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ।

 

R (स्ट्यानफोर्ड) को साथ सांख्यिकीय शिक्षा

स्ट्यानफोर्ड द्वारा प्रस्ताव गरिएको "R सँग सांख्यिकीय शिक्षा" पाठ्यक्रम, प्रतिगमन र वर्गीकरण विधिहरूमा केन्द्रित, पर्यवेक्षित शिक्षाको लागि एक मध्यवर्ती-स्तरको परिचय हो। यो पाठ्यक्रम, पूर्ण रूपमा अङ्ग्रेजीमा, डेटा विज्ञानको क्षेत्रमा सांख्यिकीय विधिहरू बुझ्न र लागू गर्न खोज्नेहरूका लागि एक बहुमूल्य स्रोत हो।

एघार हप्तासम्म चल्ने र प्रति हप्ता ३-५ घन्टा अध्ययनको आवश्यकता पर्ने यस पाठ्यक्रमले सांख्यिकीय मोडलिङमा परम्परागत र रोमाञ्चक नयाँ विधिहरू र ती आर प्रोग्रामिङ भाषामा कसरी प्रयोग गर्ने भन्ने कुराहरू समावेश गर्दछ। पाठ्यक्रमको दोस्रो संस्करणको लागि २०२१ मा अद्यावधिक गरिएको थियो। पाठ्यक्रम पुस्तिका।

विषयहरूमा रैखिक र बहुपद प्रतिगमन, लजिस्टिक प्रतिगमन र रैखिक भेदभाव विश्लेषण, क्रस-प्रमाणीकरण र बुटस्ट्र्यापिङ, मोडेल छनोट र नियमितीकरण विधिहरू (रिज र लासो), ननलाइनर मोडेलहरू, स्प्लाइन्स र सामान्यीकृत एडिटिभ मोडेलहरू, रूख-आधारित विधिहरू, अनियमित वनहरू र बढावाहरू समावेश छन्। भेक्टर मेसिनहरू, न्यूरल नेटवर्कहरू र गहिरो शिक्षा, अस्तित्व मोडेलहरू, र बहुविध परीक्षणहरू समर्थन गर्नुहोस्।

यो पाठ्यक्रम तथ्याङ्क, रेखीय बीजगणित, र कम्प्युटर विज्ञानको आधारभूत ज्ञान भएकाहरूका लागि उपयुक्त छ, र जो तथ्याङ्कीय शिक्षा र डेटा विज्ञानमा यसको प्रयोगको बारेमा आफ्नो बुझाइलाई गहिरो बनाउन खोजिरहेका छन्।

 

गणित कसरी सिक्ने: सबैका लागि पाठ्यक्रम (स्ट्यानफोर्ड)

स्ट्यानफोर्ड द्वारा प्रस्ताव गरिएको "गित कसरी सिक्ने: विद्यार्थीहरूको लागि" पाठ्यक्रम। गणितका सबै तहका विद्यार्थीहरूका लागि नि:शुल्क अनलाइन पाठ्यक्रम हो। पूर्णतया अङ्ग्रेजीमा, यसले मस्तिष्कको बारेमा महत्त्वपूर्ण जानकारीलाई गणितमा पुग्ने उत्तम तरिकाहरूको बारेमा नयाँ प्रमाणहरू संयोजन गर्दछ।

छ हप्ता लामो र प्रति हप्ता 1 देखि 3 घण्टा अध्ययन आवश्यक छ। पाठ्यक्रम गणितसँग विद्यार्थीहरूको सम्बन्ध परिवर्तन गर्न डिजाइन गरिएको हो। धेरै मानिसहरूले गणितको साथ नकारात्मक अनुभवहरू पाएका छन्, घृणा वा असफलताको नेतृत्वमा। यस पाठ्यक्रमले विद्यार्थीहरूलाई गणितको आनन्द लिन आवश्यक जानकारी दिनु हो।

कभर गरिएका विषयहरू जस्तै मस्तिष्क र सिक्ने गणित। गणित, मानसिकता, गल्तीहरू र गतिको बारेमा मिथकहरू पनि समावेश छन्। संख्यात्मक लचिलोपन, गणितीय तर्क, जडानहरू, संख्यात्मक मोडेलहरू पनि कार्यक्रमको भाग हुन्। जीवनमा गणितको प्रतिनिधित्व, तर प्रकृति र काममा पनि बिर्सिएको छैन। पाठ्यक्रम एक सक्रिय संलग्नता शिक्षाशास्त्र संग डिजाइन गरिएको छ, सिकाई अन्तरक्रियात्मक र गतिशील बनाउँछ।

गणितलाई फरक तरिकाले हेर्न चाहने जो कोहीको लागि यो एक बहुमूल्य स्रोत हो। यस अनुशासनको गहिरो र सकारात्मक बुझाइको विकास गर्नुहोस्। यो विगतमा गणितसँग नकारात्मक अनुभव भएका र यो धारणा परिवर्तन गर्न खोज्नेहरूका लागि विशेष रूपमा उपयुक्त छ।

 

सम्भाव्यता व्यवस्थापन (स्ट्यानफोर्ड)

स्ट्यानफोर्ड द्वारा प्रस्तावित "संभाव्यता व्यवस्थापनको परिचय" पाठ्यक्रम, सम्भाव्यता व्यवस्थापनको अनुशासनको परिचय हो। यो फिल्डले स्टोकास्टिक इन्फर्मेशन प्याकेट (SIPs) भनिने लेखापरीक्षण योग्य डेटा तालिकाको रूपमा अनिश्चितताहरू सञ्चार र गणनामा केन्द्रित छ। यो दश-हप्ताको पाठ्यक्रमलाई प्रति हप्ता 1 देखि 5 घण्टाको अध्ययन आवश्यक छ। यो निस्सन्देह डेटा विज्ञानको क्षेत्रमा सांख्यिकीय विधिहरू बुझ्न र लागू गर्न खोज्नेहरूको लागि एक बहुमूल्य स्रोत हो।

पाठ्यक्रम पाठ्यक्रमले "औसतको त्रुटि" पहिचान गर्ने जस्ता विषयहरू समेट्छ, अनिश्चितताहरूलाई एकल सङ्ख्या, सामान्यतया औसतले ​​प्रतिनिधित्व गर्दा उत्पन्न हुने व्यवस्थित त्रुटिहरूको सेट। यसले धेरै परियोजनाहरू किन ढिलो, बजेटभन्दा बढी र बजेटभन्दा कम छन् भनी व्याख्या गर्छ। पाठ्यक्रमले अनिश्चितता अंकगणित पनि सिकाउँछ, जसले अनिश्चित इनपुटहरूको साथ गणना गर्दछ, अनिश्चित आउटपुटहरू जसबाट तपाईंले वास्तविक औसत परिणामहरू र निर्दिष्ट लक्ष्यहरू प्राप्त गर्ने सम्भावनाहरू गणना गर्न सक्नुहुन्छ।

विद्यार्थीहरूले कसरी अन्तरक्रियात्मक सिमुलेशनहरू सिर्जना गर्ने भनेर सिक्नेछन् जुन कुनै पनि एक्सेल प्रयोगकर्तासँग एड-इन वा म्याक्रोको आवश्यकता बिना साझेदारी गर्न सकिन्छ। यो दृष्टिकोण पाइथन वा array लाई समर्थन गर्ने कुनै पनि प्रोग्रामिङ वातावरणको लागि समान रूपमा उपयुक्त छ।

यो कोर्स माइक्रोसफ्ट एक्सेलसँग सहज छ र डेटा विज्ञानमा सम्भावना व्यवस्थापन र यसको प्रयोगको बारेमा आफ्नो बुझाइलाई गहिरो बनाउन खोजिरहेकाहरूका लागि उपयुक्त छ।

 

अनिश्चितता र डाटा को विज्ञान  (MIT)

म्यासाचुसेट्स इन्स्टिच्युट अफ टेक्नोलोजी (MIT) द्वारा प्रस्तावित पाठ्यक्रम "संभाव्यता - अनिश्चितता र डेटाको विज्ञान"। सम्भावित मोडेलहरू मार्फत डेटा विज्ञानको आधारभूत परिचय हो। यो सोह्र-हप्ताको पाठ्यक्रम, प्रति हप्ता 10 देखि 14 घण्टा अध्ययन आवश्यक छ। यो तथ्याङ्क र डेटा विज्ञान मा MIT MicroMasters कार्यक्रम को भाग संग मेल खान्छ।

यस पाठ्यक्रमले अनिश्चितताको संसारको अन्वेषण गर्दछ: अप्रत्याशित वित्तीय बजारहरूमा दुर्घटनाहरूदेखि सञ्चारसम्म। सम्भाव्य मोडलिङ र सांख्यिकीय अनुमान को सम्बन्धित क्षेत्र। यस डेटाको विश्लेषण गर्न र वैज्ञानिक रूपमा सही भविष्यवाणी गर्न दुईवटा कुञ्जीहरू छन्।

विद्यार्थीहरूले सम्भाव्य मोडेलहरूको संरचना र आधारभूत तत्वहरू पत्ता लगाउनेछन्। अनियमित चरहरू, तिनीहरूको वितरण, साधन र भिन्नताहरू सहित। पाठ्यक्रमले अनुमान विधिहरू पनि समावेश गर्दछ। ठूला संख्याका नियमहरू र तिनीहरूका अनुप्रयोगहरू, साथै अनियमित प्रक्रियाहरू।

यो पाठ्यक्रम डेटा विज्ञान मा आधारभूत ज्ञान चाहनेहरूका लागि उपयुक्त छ। यसले सम्भावित मोडेलहरूमा व्यापक परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ। आधारभूत तत्वहरू देखि अनियमित प्रक्रियाहरू र सांख्यिकीय अनुमान सम्म। यो सबै पेशेवर र विद्यार्थीहरूको लागि विशेष गरी उपयोगी छ। विशेष गरी डाटा विज्ञान, ईन्जिनियरिङ् र तथ्याङ्क को क्षेत्र मा।

 

कम्प्युटेसनल प्रोबेबिलिटी एण्ड इन्फरन्स (MIT)

म्यासाचुसेट्स इन्स्टिच्युट अफ टेक्नोलोजी (MIT) ले अंग्रेजीमा "कम्प्युटेशनल प्रोभेबिलिटी र इन्फरेन्सन" पाठ्यक्रम प्रस्तुत गर्दछ। कार्यक्रममा, सम्भाव्य विश्लेषण र अनुमानको लागि मध्यवर्ती-स्तरको परिचय। यो बाह्र-हप्ताको पाठ्यक्रम, प्रति हप्ता 4-6 घण्टा अध्ययनको आवश्यकता पर्दछ, स्प्याम फिल्टरिङ, मोबाइल बट नेभिगेसन, वा Jeopardy र Go जस्ता रणनीति खेलहरूमा पनि सम्भाव्यता र अनुमान कसरी प्रयोग गरिन्छ भन्ने कुराको रोचक अन्वेषण हो।

यस पाठ्यक्रममा, तपाईंले सम्भावना र अनुमानका सिद्धान्तहरू सिक्नुहुनेछ र कम्प्युटर प्रोग्रामहरूमा कसरी लागू गर्ने भनेर अनिश्चितताको कारण र भविष्यवाणीहरू गर्न सिक्नुहुनेछ। तपाईले सम्भाव्यता वितरणहरू भण्डारण गर्नका लागि विभिन्न डेटा संरचनाहरू बारे जान्नुहुनेछ, जस्तै सम्भाव्य ग्राफिकल मोडेलहरू, र यी डेटा संरचनाहरूसँग तर्क गर्नको लागि कुशल एल्गोरिदमहरू विकास गर्नुहुनेछ।

यस पाठ्यक्रमको अन्त्यमा, तपाइँले कसरी वास्तविक-विश्व समस्याहरूलाई सम्भाव्यताको साथ मोडेल गर्ने र निष्कर्षको लागि नतिजा मोडेलहरू कसरी प्रयोग गर्ने भनेर थाहा पाउनुहुनेछ। तपाइँसँग सम्भाव्यता वा अनुमानमा पहिलेको अनुभव हुनु आवश्यक छैन, तर तपाइँ आधारभूत पाइथन प्रोग्रामिङ र क्याल्कुलससँग सहज हुनुपर्दछ।

यो पाठ्यक्रम डेटा विज्ञानको क्षेत्रमा सांख्यिकीय विधिहरू बुझ्न र लागू गर्न खोज्नेहरूका लागि बहुमूल्य स्रोत हो, सम्भाव्य मोडेलहरू र सांख्यिकीय अनुमानहरूमा व्यापक परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दै।

 

अनिश्चितताको मुटुमा: एमआईटीले सम्भाव्यतालाई नष्ट गर्छ

"संभाव्यता भाग II को परिचय: इन्फरेन्स प्रक्रियाहरू" पाठ्यक्रममा, म्यासाचुसेट्स इन्स्टिच्युट अफ टेक्नोलोजी (MIT) ले सम्भाव्यता र अनुमानको संसारमा उन्नत डुब्न प्रदान गर्दछ। यो पाठ्यक्रम, पूर्ण रूपमा अंग्रेजीमा, पहिलो भागको तार्किक निरन्तरता हो, डेटा विश्लेषण र अनिश्चितताको विज्ञानमा गहिरो डुब्दै।

सोह्र हप्ताको अवधिमा, प्रति हप्ता 6 घण्टाको प्रतिबद्धताको साथ, यो पाठ्यक्रमले ठूलो संख्याको नियमहरू, बायेसियन अनुमान विधिहरू, शास्त्रीय तथ्याङ्कहरू, र पोइसन प्रक्रियाहरू र मार्कोभको चेनहरू जस्ता अनियमित प्रक्रियाहरू अन्वेषण गर्दछ। यो एक कठोर अन्वेषण हो, जो पहिले नै सम्भाव्यतामा ठोस आधार भएकाहरूका लागि हो।

यो पाठ्यक्रम गणितीय कठोरता कायम राख्दै, यसको सहज दृष्टिकोणको लागि बाहिर खडा छ। यसले प्रमेय र प्रमाणहरू मात्र प्रस्तुत गर्दैन, तर ठोस अनुप्रयोगहरू मार्फत अवधारणाहरूको गहिरो बुझाइ विकास गर्ने लक्ष्य राख्छ। विद्यार्थीहरूले जटिल घटनाहरू मोडेल गर्न र वास्तविक-विश्व डेटाको व्याख्या गर्न सिक्नेछन्।

डेटा विज्ञान पेशेवरहरू, अनुसन्धानकर्ताहरू, र विद्यार्थीहरूका लागि आदर्श, यो पाठ्यक्रमले कसरी सम्भाव्यता र अनुमानले संसारको हाम्रो बुझाइलाई आकार दिन्छ भन्ने बारे एक अद्वितीय परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ। डेटा विज्ञान र सांख्यिकीय विश्लेषणको आफ्नो बुझाइलाई गहिरो बनाउन खोज्नेहरूको लागि उत्तम।

 

एनालिटिकल कम्बिनेटरिक्स: ए प्रिन्सटन कोर्स फर डिसिफरिङ कम्प्लेक्स स्ट्रक्चर्स (प्रिन्सटन)

प्रिन्सटन युनिभर्सिटीले प्रस्ताव गरेको एनालिटिकल कम्बिनेटरिक्स कोर्स, विश्लेषणात्मक कम्बिनेटरिक्सको एक आकर्षक अन्वेषण हो, एउटा अनुशासन जसले जटिल संयोजन संरचनाहरूको सटीक मात्रात्मक भविष्यवाणीहरूलाई सक्षम बनाउँछ। यो पाठ्यक्रम, पूर्ण रूपमा अंग्रेजीमा, कम्बिनेटरिक्सको क्षेत्रमा उन्नत विधिहरू बुझ्न र लागू गर्न खोज्नेहरूका लागि एक बहुमूल्य स्रोत हो।

तीन हप्तासम्म चल्ने र कुलमा लगभग 16 घण्टा, वा प्रति हप्ता लगभग 5 घण्टा आवश्यक पर्ने, यो पाठ्यक्रमले साधारण, घातीय, र बहुविध उत्पादन कार्यहरू बीचको कार्यात्मक सम्बन्धहरू प्राप्त गर्नका लागि प्रतीकात्मक विधिको परिचय दिन्छ। यसले कार्यहरू उत्पन्न गर्ने समीकरणहरूबाट सटीक एसिम्प्टोटिक्स प्राप्त गर्न जटिल विश्लेषणका विधिहरू पनि अन्वेषण गर्दछ।

विद्यार्थीहरूले ठूला संयोजन संरचनाहरूमा सटीक परिमाणहरू भविष्यवाणी गर्न कसरी विश्लेषणात्मक संयोजन प्रयोग गर्न सकिन्छ भनेर पत्ता लगाउनेछन्। तिनीहरूले संयोजन संरचनाहरू हेरफेर गर्न र यी संरचनाहरूको विश्लेषण गर्न जटिल विश्लेषण प्रविधिहरू प्रयोग गर्न सिक्नेछन्।

यो पाठ्यक्रम जटिल समस्याहरू समाधान गर्न कम्बिनेटरिक्स र यसको प्रयोगको बारेमा आफ्नो बुझाइलाई गहिरो बनाउन खोज्नेहरूका लागि आदर्श हो। यसले विश्लेषणात्मक संयोजनले कसरी गणितीय र संयोजन संरचनाहरूको हाम्रो बुझाइलाई आकार दिन्छ भन्ने बारे एक अद्वितीय परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ।