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।