Kursy w języku angielskim
Wprowadzenie do modeli liniowych i algebry macierzy (Harward)
Uniwersytet Harvarda, za pośrednictwem swojej platformy HarvardX na edX, oferuje kurs „Wprowadzenie do modeli liniowych i algebry macierzowej”. Choć kurs prowadzony jest w języku angielskim, daje on niepowtarzalną okazję poznania podstaw algebry macierzowej i modeli liniowych, czyli umiejętności niezbędnych w wielu dziedzinach nauki.
Ten czterotygodniowy kurs, wymagający od 2 do 4 godzin nauki tygodniowo, jest przeznaczony do ukończenia we własnym tempie. Koncentruje się na wykorzystaniu języka programowania R do zastosowania modeli liniowych w analizie danych, szczególnie w naukach przyrodniczych. Studenci nauczą się manipulować algebrą macierzy i zrozumieją jej zastosowanie w projektowaniu eksperymentów i wielowymiarowej analizie danych.
Program obejmuje zapis algebry macierzowej, operacje na macierzach, zastosowanie algebry macierzowej do analizy danych, modele liniowe oraz wprowadzenie do dekompozycji QR. Kurs ten jest częścią serii siedmiu kursów, które można ukończyć indywidualnie lub w ramach dwóch certyfikatów zawodowych z analizy danych w naukach przyrodniczych i analizy danych genomowych.
Ten kurs jest idealny dla osób, które chcą zdobyć umiejętności w zakresie modelowania statystycznego i analizy danych, szczególnie w kontekście nauk przyrodniczych. Zapewnia solidną podstawę dla tych, którzy chcą dalej zgłębiać algebrę macierzową i jej zastosowanie w różnych dziedzinach nauki i badań.
Prawdopodobieństwo główne (Harvard)
LPlaylista „Statistics 110: Probability” na YouTube, prowadzona w języku angielskim przez Joe Blitzsteina z Uniwersytetu Harvarda, jest nieocenionym źródłem informacji dla tych, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat prawdopodobieństwa. Playlista zawiera filmy lekcyjne, materiały powtórkowe i ponad 250 ćwiczeń praktycznych ze szczegółowymi rozwiązaniami.
Ten kurs języka angielskiego stanowi kompleksowe wprowadzenie do prawdopodobieństwa, przedstawianego jako niezbędny język i zestaw narzędzi do zrozumienia statystyki, nauki, ryzyka i losowości. Nauczane koncepcje mają zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak statystyka, nauka, inżynieria, ekonomia, finanse i życie codzienne.
Omawiane tematy obejmują podstawy prawdopodobieństwa, zmienne losowe i ich rozkłady, rozkłady jednowymiarowe i wielowymiarowe, twierdzenia graniczne i łańcuchy Markowa. Przedmiot wymaga wcześniejszej wiedzy z zakresu rachunku jednej zmiennej oraz znajomości macierzy.
Dla tych, którzy czują się komfortowo w języku angielskim i chcą dogłębnie zgłębić świat prawdopodobieństwa, ta seria kursów na Harvardzie oferuje wzbogacające możliwości uczenia się. Dostęp do listy odtwarzania i jej szczegółowej zawartości można uzyskać bezpośrednio w serwisie YouTube.
Prawdopodobieństwo wyjaśnione. Kurs z napisami francuskimi (Harvard)
Kurs „Fat Chance: Probability from the Ground Up” oferowany przez HarvardX na platformie edX to fascynujące wprowadzenie do prawdopodobieństwa i statystyki. Choć kurs prowadzony jest w języku angielskim, jest on przystępny dla francuskojęzycznej publiczności dzięki dostępnym francuskim napisom.
Ten siedmiotygodniowy kurs, wymagający od 3 do 5 godzin nauki tygodniowo, jest przeznaczony dla tych, którzy dopiero rozpoczynają naukę prawdopodobieństwa lub którzy szukają przystępnego przeglądu kluczowych pojęć przed zapisaniem się na kurs statystyki.Na poziomie uniwersyteckim. „Fat Chance” kładzie nacisk na rozwijanie myślenia matematycznego, a nie na zapamiętywanie terminów i formuł.
Moduły początkowe wprowadzają podstawowe umiejętności liczenia, które następnie są stosowane do prostych problemów prawdopodobieństwa. Kolejne moduły badają, w jaki sposób te pomysły i techniki można dostosować do szerszego zakresu problemów prawdopodobieństwa. Kurs kończy się wprowadzeniem do statystyki poprzez pojęcia wartości oczekiwanej, wariancji i rozkładu normalnego.
Ten kurs jest idealny dla tych, którzy chcą zwiększyć swoje umiejętności rozumowania ilościowego i zrozumieć podstawy prawdopodobieństwa i statystyki. Zapewnia wzbogacającą perspektywę na skumulowany charakter matematyki i jej zastosowanie do zrozumienia ryzyka i losowości.
Wnioskowanie statystyczne i modelowanie na potrzeby eksperymentów o dużej przepustowości (Harvard)
Kurs „Wnioskowanie statystyczne i modelowanie w eksperymentach o dużej przepustowości” w języku angielskim koncentruje się na technikach stosowanych do wnioskowania statystycznego na danych o dużej przepustowości. Ten czterotygodniowy kurs, wymagający 2-4 godzin nauki tygodniowo, jest cennym źródłem informacji dla osób pragnących zrozumieć i zastosować zaawansowane metody statystyczne w środowiskach badawczych wymagających dużej ilości danych.
Program obejmuje różnorodne tematy, w tym problem porównań wielokrotnych, poziomy błędów, procedury kontroli poziomu błędów, wskaźniki fałszywych odkryć, wartości q i eksploracyjną analizę danych. Wprowadza także modelowanie statystyczne i jego zastosowanie do danych o dużej przepustowości, omawiając rozkłady parametryczne, takie jak dwumian, wykładniczy i gamma, oraz opisując estymację największej wiarygodności.
Studenci dowiedzą się, jak te koncepcje są stosowane w kontekstach takich jak sekwencjonowanie nowej generacji i dane mikromacierzy. Kurs obejmuje także modele hierarchiczne i empirię bayesowską wraz z praktycznymi przykładami ich zastosowania.
Ten kurs jest idealny dla tych, którzy chcą pogłębić wiedzę na temat wnioskowania statystycznego i modelowania w nowoczesnych badaniach naukowych. Zapewnia dogłębną perspektywę analizy statystycznej złożonych danych i jest doskonałym źródłem informacji dla badaczy, studentów i specjalistów w dziedzinie nauk o życiu, bioinformatyki i statystyki.
Wprowadzenie do prawdopodobieństwa (Harvard)
Kurs „Wprowadzenie do prawdopodobieństwa”, oferowany przez HarvardX w serwisie edX, to dogłębna eksploracja prawdopodobieństwa, podstawowego języka i zestawu narzędzi do zrozumienia danych, szans i niepewności. Choć kurs prowadzony jest w języku angielskim, jest on przystępny dla francuskojęzycznej publiczności dzięki dostępnym francuskim napisom.
Celem tego dziesięciotygodniowego kursu, wymagającego 5-10 godzin nauki tygodniowo, jest wprowadzenie logiki do świata pełnego szans i niepewności. Zapewni narzędzia potrzebne do zrozumienia danych, nauki, filozofii, inżynierii, ekonomii i finansów. Dowiesz się nie tylko, jak rozwiązywać złożone problemy techniczne, ale także jak zastosować te rozwiązania w życiu codziennym.
Dzięki przykładom, od badań medycznych po przewidywania sportowe, zyskasz solidne podstawy do badania wnioskowania statystycznego, procesów stochastycznych, algorytmów losowych i innych tematów, w których konieczne jest prawdopodobieństwo.
Ten kurs jest idealny dla tych, którzy chcą zwiększyć swoją wiedzę na temat niepewności i przypadku, dokonywać dobrych przewidywań i rozumieć zmienne losowe. Zapewnia wzbogacające spojrzenie na typowe rozkłady prawdopodobieństwa stosowane w statystyce i nauce o danych.
Rachunek stosowany (Harvard)
Kurs „Rachunek stosowany!”, oferowany przez Harvard na platformie edX, to dogłębna eksploracja zastosowania rachunku różniczkowego jednej zmiennej w naukach społecznych, przyrodniczych i fizycznych. Kurs ten, w całości prowadzony w języku angielskim, jest doskonałą okazją dla tych, którzy chcą zrozumieć, w jaki sposób rachunek różniczkowy jest stosowany w rzeczywistych kontekstach zawodowych.
Kurs ten, trwający dziesięć tygodni i wymagający od 3 do 6 godzin nauki tygodniowo, wykracza poza tradycyjne podręczniki. Współpracuje ze specjalistami z różnych dziedzin, aby pokazać, w jaki sposób rachunek różniczkowy jest wykorzystywany do analizy i rozwiązywania problemów świata rzeczywistego. Studenci będą badać różne zastosowania, od analizy ekonomicznej po modelowanie biologiczne.
Program obejmuje wykorzystanie pochodnych, całek, równań różniczkowych i podkreśla znaczenie modeli i parametrów matematycznych. Jest przeznaczony dla tych, którzy mają podstawową wiedzę na temat rachunku jednej zmiennej i są zainteresowani jego praktycznym zastosowaniem w różnych dziedzinach.
Ten kurs jest idealny dla uczniów, nauczycieli i profesjonalistów, którzy chcą pogłębić wiedzę na temat rachunku różniczkowego i odkryć jego zastosowania w świecie rzeczywistym.
Wprowadzenie do rozumowania matematycznego (Stanford)
Kurs „Wprowadzenie do myślenia matematycznego”, oferowany przez Uniwersytet Stanforda w serwisie Coursera, to zanurzenie się w świat rozumowania matematycznego. Choć kurs prowadzony jest w języku angielskim, jest on przystępny dla francuskojęzycznej publiczności dzięki dostępnym francuskim napisom.
Ten siedmiotygodniowy kurs, obejmujący łącznie około 38 godzin, czyli około 12 godzin tygodniowo, jest przeznaczony dla tych, którzy chcą rozwijać myślenie matematyczne, inne niż zwykłe ćwiczenie matematyki, jak to często jest prezentowane w systemie szkolnym. Kurs koncentruje się na rozwijaniu nieszablonowego sposobu myślenia, cennej umiejętności w dzisiejszym świecie.
Studenci będą badać, w jaki sposób zawodowi matematycy myślą o rozwiązywaniu problemów w świecie rzeczywistym, niezależnie od tego, czy wynikają one ze świata codziennego, nauki czy samej matematyki. Kurs pomaga rozwinąć ten kluczowy sposób myślenia, wykraczający poza procedury uczenia się i rozwiązujący stereotypowe problemy.
Ten kurs jest idealny dla tych, którzy chcą wzmocnić swoje rozumowanie ilościowe i zrozumieć podstawy rozumowania matematycznego. Zapewnia wzbogacające spojrzenie na skumulowany charakter matematyki i jej zastosowanie do zrozumienia złożonych problemów.
Uczenie się statystyczne za pomocą R (Stanford)
Kurs „Statystyczne uczenie się za pomocą R” oferowany przez Stanford to wprowadzenie do nauczania nadzorowanego na poziomie średniozaawansowanym, skupiające się na metodach regresji i klasyfikacji. Kurs ten, w całości w języku angielskim, jest cennym źródłem informacji dla osób pragnących zrozumieć i zastosować metody statystyczne w dziedzinie nauki o danych.
Trwający jedenaście tygodni i wymagający 3-5 godzin nauki tygodniowo kurs obejmuje zarówno tradycyjne, jak i nowe, ekscytujące metody modelowania statystycznego oraz sposoby ich wykorzystania w języku programowania R. Kurs został zaktualizowany w 2021 r. o drugą edycję podręcznik kursu.
Tematy obejmują regresję liniową i wielomianową, regresję logistyczną i liniową analizę dyskryminacyjną, walidację krzyżową i ładowanie początkowe, metody selekcji i regularyzacji modeli (grzbiet i lasso), modele nieliniowe, splajny i uogólnione modele addytywne, metody oparte na drzewach, lasy losowe i wzmacnianie, obsługują maszyny wektorowe, sieci neuronowe i głębokie uczenie się, modele przetrwania i wielokrotne testowanie.
Ten kurs jest idealny dla osób posiadających podstawową wiedzę z zakresu statystyki, algebry liniowej i informatyki, które chcą pogłębić swoje zrozumienie uczenia się statystycznego i jego zastosowania w nauce danych.
Jak uczyć się matematyki: kurs dla każdego (Stanford)
Kurs „Jak uczyć się matematyki: dla studentów” prowadzony przez Stanford. To bezpłatny kurs online dla uczniów na wszystkich poziomach matematyki. W całości w języku angielskim łączy ważne informacje o mózgu z nowymi dowodami na temat najlepszych sposobów podejścia do matematyki.
Trwające sześć tygodni i wymagające od 1 do 3 godzin nauki tygodniowo. Celem kursu jest zmiana relacji uczniów z matematyką. Wiele osób ma negatywne doświadczenia z matematyką, prowadzące do niechęci lub niepowodzeń. Celem tego kursu jest przekazanie uczniom informacji potrzebnych do czerpania przyjemności z matematyki.
Omawiane są takie tematy, jak mózg i nauka matematyki. Omówiono także mity na temat matematyki, sposobu myślenia, błędów i szybkości. Elastyczność numeryczna, rozumowanie matematyczne, połączenia, modele numeryczne są również częścią programu. Nie zapomina się o przedstawieniach matematyki w życiu, ale także w przyrodzie i w pracy. Kurs został zaprojektowany z myślą o pedagogice aktywnego zaangażowania, dzięki czemu nauka jest interaktywna i dynamiczna.
Jest to cenne źródło informacji dla każdego, kto chce inaczej spojrzeć na matematykę. Rozwijaj głębsze i pozytywne zrozumienie tej dyscypliny. Jest szczególnie odpowiedni dla tych, którzy mieli w przeszłości negatywne doświadczenia z matematyką i chcą zmienić to postrzeganie.
Zarządzanie prawdopodobieństwem (Stanford)
Kurs „Wprowadzenie do zarządzania prawdopodobieństwem” oferowany przez Uniwersytet Stanforda stanowi wprowadzenie do dyscypliny zarządzania prawdopodobieństwem. Ta dziedzina koncentruje się na przekazywaniu i obliczaniu niepewności w formie podlegających kontroli tabel danych zwanych pakietami informacji stochastycznych (SIP). Ten dziesięciotygodniowy kurs wymaga od 1 do 5 godzin nauki tygodniowo i jest niewątpliwie cennym źródłem informacji dla osób pragnących zrozumieć i zastosować metody statystyczne w dziedzinie analityki danych.
Program kursu obejmuje takie tematy, jak rozpoznawanie „wady średniej”, czyli zestawu błędów systematycznych, które powstają, gdy niepewności są reprezentowane przez pojedyncze liczby, zwykle średnią. Wyjaśnia, dlaczego wiele projektów jest opóźnionych, przekracza budżet lub jest poniżej budżetu. Kurs uczy także arytmetyki niepewności, która wykonuje obliczenia przy niepewnych danych wejściowych, w wyniku czego powstają niepewne wyniki, z których można obliczyć prawdziwe średnie wyniki i szanse na osiągnięcie określonych celów.
Studenci dowiedzą się, jak tworzyć interaktywne symulacje, które można udostępniać dowolnemu użytkownikowi programu Excel bez konieczności stosowania dodatków i makr. To podejście jest równie odpowiednie dla Pythona, jak i dowolnego środowiska programistycznego obsługującego tablice.
Ten kurs jest idealny dla tych, którzy znają program Microsoft Excel i chcą pogłębić swoją wiedzę na temat zarządzania prawdopodobieństwem i jego zastosowania w nauce o danych.
Nauka o niepewności i danych (MIT)
Kurs „Prawdopodobieństwo – nauka o niepewności i danych” oferowany przez Massachusetts Institute of Technology (MIT). Stanowi podstawowe wprowadzenie do nauki o danych poprzez modele probabilistyczne. Ten szesnastotygodniowy kurs, wymagający od 10 do 14 godzin nauki tygodniowo. Odpowiada części programu MIT MicroMasters w zakresie statystyki i nauki o danych.
Kurs ten bada świat niepewności: od wypadków na nieprzewidywalnych rynkach finansowych po komunikację. Modelowanie probabilistyczne i powiązana dziedzina wnioskowania statystycznego. Są dwa klucze do analizowania tych danych i formułowania uzasadnionych naukowo prognoz.
Studenci poznają strukturę i podstawowe elementy modeli probabilistycznych. Uwzględnienie zmiennych losowych, ich rozkładów, średnich i wariancji. W ramach kursu omówione zostaną także metody wnioskowania. Prawa wielkich liczb i ich zastosowania oraz procesy losowe.
Ten kurs jest idealny dla tych, którzy chcą podstawowej wiedzy z zakresu analityki danych. Zapewnia kompleksowe spojrzenie na modele probabilistyczne. Od elementów podstawowych po procesy losowe i wnioskowanie statystyczne. Wszystko to jest szczególnie przydatne dla profesjonalistów i studentów. Szczególnie w obszarach analityki danych, inżynierii i statystyki.
Prawdopodobieństwo obliczeniowe i wnioskowanie (MIT)
Massachusetts Institute of Technology (MIT) prezentuje kurs „Computational Probability and Inference” w języku angielskim. W programie wprowadzenie do analizy probabilistycznej i wnioskowania na poziomie średniozaawansowanym. Ten dwunastotygodniowy kurs, wymagający 4-6 godzin nauki tygodniowo, jest fascynującą eksploracją wykorzystania prawdopodobieństwa i wnioskowania w tak różnorodnych obszarach, jak filtrowanie spamu, nawigacja za pomocą botów mobilnych, a nawet w grach strategicznych, takich jak Jeopardy and Go.
Na tym kursie nauczysz się zasad prawdopodobieństwa i wnioskowania oraz tego, jak je wdrożyć w programach komputerowych, które rozumują z niepewnością i dokonują przewidywań. Dowiesz się o różnych strukturach danych do przechowywania rozkładów prawdopodobieństwa, takich jak probabilistyczne modele graficzne, i opracujesz wydajne algorytmy do wnioskowania na podstawie tych struktur danych.
Pod koniec tego kursu będziesz wiedział, jak modelować problemy świata rzeczywistego z prawdopodobieństwem i jak wykorzystywać powstałe modele do wnioskowania. Nie musisz mieć wcześniejszego doświadczenia w prawdopodobieństwie ani wnioskowaniu, ale powinieneś znać podstawy programowania i rachunku różniczkowego w języku Python.
Kurs ten stanowi cenne źródło informacji dla osób pragnących zrozumieć i zastosować metody statystyczne w dziedzinie nauki o danych, zapewniając wszechstronne spojrzenie na modele probabilistyczne i wnioskowanie statystyczne.
W sercu niepewności: MIT demistyfikuje prawdopodobieństwo
W ramach kursu „Wprowadzenie do prawdopodobieństwa, część II: Procesy wnioskowania” Massachusetts Institute of Technology (MIT) oferuje zaawansowane zanurzenie się w świecie prawdopodobieństwa i wnioskowania. Kurs ten, w całości w języku angielskim, stanowi logiczną kontynuację pierwszej części, zagłębiając się w analizę danych i naukę o niepewności.
Kurs ten, trwający szesnaście tygodni i poświęcający 6 godzin tygodniowo, bada prawa wielkich liczb, metody wnioskowania bayesowskiego, statystykę klasyczną i procesy losowe, takie jak procesy Poissona i łańcuchy Markowa. Jest to rygorystyczna eksploracja, przeznaczona dla tych, którzy mają już solidne podstawy w prawdopodobieństwie.
Kurs ten wyróżnia się intuicyjnym podejściem, przy jednoczesnym zachowaniu rygoru matematycznego. Nie tylko przedstawia twierdzenia i dowody, ale ma na celu pogłębienie zrozumienia koncepcji poprzez konkretne zastosowania. Studenci nauczą się modelować złożone zjawiska i interpretować dane ze świata rzeczywistego.
Ten kurs, idealny dla specjalistów w dziedzinie analityki danych, badaczy i studentów, oferuje wyjątkową perspektywę na to, jak prawdopodobieństwo i wnioskowanie kształtują nasze rozumienie świata. Idealny dla tych, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę z zakresu nauki o danych i analizy statystycznej.
Kombinatoryka analityczna: kurs Princeton do rozszyfrowania złożonych struktur (Princeton)
Kurs Analytic Combinatorics oferowany przez Princeton University to fascynujące zgłębianie kombinatoryki analitycznej, dyscypliny umożliwiającej precyzyjne przewidywanie ilościowe złożonych struktur kombinatorycznych. Kurs ten, w całości w języku angielskim, jest cennym źródłem informacji dla osób pragnących zrozumieć i zastosować zaawansowane metody z zakresu kombinatoryki.
Trwający trzy tygodnie i wymagający łącznie około 16 godzin lub około 5 godzin tygodniowo, kurs ten wprowadza symboliczną metodę wyprowadzania zależności funkcjonalnych pomiędzy funkcjami zwyczajnymi, wykładniczymi i generującymi wielowymiarowe. Bada także metody analizy złożonej w celu uzyskania precyzyjnych asymptotyk z równań funkcji generujących.
Studenci dowiedzą się, jak można wykorzystać kombinatorykę analityczną do przewidywania dokładnych wielkości w dużych strukturach kombinatorycznych. Nauczą się manipulować strukturami kombinatorycznymi i wykorzystywać złożone techniki analityczne do analizy tych struktur.
Ten kurs jest idealny dla tych, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat kombinatoryki i jej zastosowania w rozwiązywaniu złożonych problemów. Oferuje wyjątkową perspektywę na to, jak kombinatoryka analityczna kształtuje nasze rozumienie struktur matematycznych i kombinatorycznych.