Курсы английского языка
Введение в линейные модели и матричную алгебру (Harvard)
Гарвардский университет через свою платформу HarvardX на edX предлагает курс «Введение в линейные модели и матричную алгебру».. Хотя курс преподается на английском языке, он предлагает уникальную возможность изучить основы матричной алгебры и линейных моделей, необходимые навыки во многих научных областях.
Этот четырехнедельный курс, требующий от 2 до 4 часов обучения в неделю, рассчитан на прохождение в удобном для вас темпе. Основное внимание уделяется использованию языка программирования R для применения линейных моделей в анализе данных, особенно в науках о жизни. Студенты научатся манипулировать матричной алгеброй и поймут ее применение при разработке экспериментов и анализе многомерных данных.
Программа охватывает обозначения матричной алгебры, матричные операции, применение матричной алгебры для анализа данных, линейные модели и введение в QR-разложение. Этот курс является частью серии из семи курсов, которые можно проходить индивидуально или как часть двух профессиональных сертификатов по анализу данных для наук о жизни и анализу геномных данных.
Этот курс идеально подходит для тех, кто хочет получить навыки статистического моделирования и анализа данных, особенно в контексте наук о жизни. Он обеспечивает прочную основу для тех, кто желает продолжить изучение матричной алгебры и ее применения в различных научных и исследовательских областях.
Мастер вероятности (Гарвард)
LПлейлист «Статистика 110: Вероятность» на YouTube, который преподает на английском языке Джо Блицштейн из Гарвардского университета, является бесценным ресурсом для тех, кто хочет углубить свои знания о вероятности.. В плейлист входят видеоуроки, обзорные материалы и более 250 практических упражнений с подробными решениями.
Этот курс английского языка представляет собой комплексное введение в теорию вероятности, представленную как основной язык и набор инструментов для понимания статистики, науки, риска и случайности. Преподаваемые концепции применимы в различных областях, таких как статистика, наука, техника, экономика, финансы и повседневная жизнь.
Охватываемые темы включают основы вероятности, случайные величины и их распределения, одномерные и многомерные распределения, предельные теоремы и цепи Маркова. Курс требует предварительных знаний в области исчисления с одной переменной и знакомства с матрицами.
Для тех, кто хорошо владеет английским языком и хочет глубже изучить мир вероятностей, эта серия курсов Гарварда предлагает обогащающую возможность обучения. Вы можете получить доступ к плейлисту и его подробному содержимому прямо на YouTube.
Объяснение вероятности. Курс с французскими субтитрами (Гарвард)
Курс «Большой шанс: вероятность с нуля», предлагаемый HarvardX на edX, представляет собой увлекательное введение в вероятность и статистику. Хотя курс преподается на английском языке, он доступен франкоязычной аудитории благодаря имеющимся французским субтитрам.
Этот семинедельный курс, требующий от 3 до 5 часов обучения в неделю, предназначен для тех, кто плохо знаком с изучением вероятностей или хочет получить доступный обзор ключевых понятий перед поступлением на курс статистики. Университетский уровень. «Fat Chance» делает упор на развитие математического мышления, а не на запоминание терминов и формул.
Начальные модули знакомят с базовыми навыками счета, которые затем применяются к простым вероятностным задачам. Последующие модули исследуют, как эти идеи и методы могут быть адаптированы для решения более широкого спектра вероятностных проблем. Курс заканчивается введением в статистику через понятия ожидаемого значения, дисперсии и нормального распределения.
Этот курс идеально подходит для тех, кто хочет улучшить свои навыки количественного мышления и понять основы теории вероятности и статистики. Он дает обогащающий взгляд на кумулятивную природу математики и на то, как она применяется к пониманию риска и случайности.
Статистический вывод и моделирование для экспериментов с высокой пропускной способностью (Гарвард)
Курс «Статистический вывод и моделирование для экспериментов с высокой пропускной способностью» на английском языке посвящен методам, используемым для выполнения статистических выводов на основе данных с высокой пропускной способностью. Этот четырехнедельный курс, требующий 2–4 часов обучения в неделю, является ценным ресурсом для тех, кто хочет понять и применить передовые статистические методы в исследованиях с интенсивным использованием данных.
Программа охватывает множество тем, включая проблему множественного сравнения, частоту ошибок, процедуры контроля частоты ошибок, частоту ложных обнаружений, значения q и исследовательский анализ данных. Он также знакомит со статистическим моделированием и его применением к данным с высокой пропускной способностью, обсуждает параметрические распределения, такие как биномиальное, экспоненциальное и гамма-распределение, и описывает оценку максимального правдоподобия.
Студенты узнают, как эти концепции применяются в таких контекстах, как секвенирование следующего поколения и данные микрочипов. В курсе также рассматриваются иерархические модели и байесовские эмпирические методы с практическими примерами их использования.
Этот курс идеально подходит для тех, кто хочет углубить свое понимание статистических выводов и моделирования в современных научных исследованиях. Он дает углубленный взгляд на статистический анализ сложных данных и является отличным ресурсом для исследователей, студентов и специалистов в области наук о жизни, биоинформатики и статистики.
Введение в вероятность (Гарвард)
Курс «Введение в вероятность», предлагаемый HarvardX на edX, представляет собой углубленное исследование вероятности, важного языка и набора инструментов для понимания данных, случайности и неопределенности. Хотя курс преподается на английском языке, он доступен франкоязычной аудитории благодаря имеющимся французским субтитрам.
Этот десятинедельный курс, требующий 5–10 часов обучения в неделю, направлен на то, чтобы привнести логику в мир, полный случайностей и неопределенности. Он предоставит инструменты, необходимые для понимания данных, науки, философии, техники, экономики и финансов. Вы не только научитесь решать сложные технические задачи, но и применять эти решения в повседневной жизни.
Благодаря примерам, от медицинских тестов до спортивных прогнозов, вы получите прочную основу для изучения статистических выводов, случайных процессов, случайных алгоритмов и других тем, где необходима вероятность.
Этот курс идеально подходит для тех, кто хочет улучшить свое понимание неопределенности и случайности, делать хорошие прогнозы и понимать случайные переменные. Он дает обогащающий взгляд на общие распределения вероятностей, используемые в статистике и науке о данных.
Прикладное исчисление (Гарвард)
Курс «Применение исчисления!», предлагаемый Гарвардом на edX, представляет собой углубленное исследование применения исчисления с одной переменной в социальных, биологических и физических науках. Этот курс, полностью на английском языке, представляет собой прекрасную возможность для тех, кто хочет понять, как математический анализ применяется в реальном профессиональном контексте.
Этот курс, рассчитанный на десять недель и требующий от 3 до 6 часов обучения в неделю, выходит за рамки традиционных учебников. Он сотрудничает с профессионалами из различных областей, чтобы показать, как исчисление используется для анализа и решения реальных проблем. Студенты будут изучать различные приложения, от экономического анализа до биологического моделирования.
Программа охватывает использование производных, интегралов, дифференциальных уравнений и подчеркивает важность математических моделей и параметров. Он предназначен для тех, кто имеет базовое представление об исчислении с одной переменной и интересуется его практическим применением в различных областях.
Этот курс идеально подходит для студентов, преподавателей и специалистов, желающих углубить свое понимание исчисления и открыть для себя его практическое применение.
Введение в математические рассуждения (Стэнфорд)
Курс «Введение в математическое мышление», предлагаемый Стэнфордским университетом на Coursera, — это погружение в мир математических рассуждений. Хотя курс преподается на английском языке, он доступен франкоязычной аудитории благодаря имеющимся французским субтитрам.
Этот семинедельный курс, требующий в общей сложности около 38 часов, или примерно 12 часов в неделю, предназначен для тех, кто хочет развивать математическое мышление, а не просто практиковать математику, как ее часто представляют в школьной системе. Курс направлен на развитие «нестандартного» мышления, ценного навыка в современном мире.
Студенты узнают, как профессиональные математики думают о решении реальных проблем, независимо от того, возникают ли они из повседневного мира, науки или самой математики. Курс помогает развить этот важнейший образ мышления, выходя за рамки учебных процедур и помогая решать стереотипные проблемы.
Этот курс идеально подходит для тех, кто хочет укрепить свои количественные рассуждения и понять основы математических рассуждений. Он дает обогащающий взгляд на совокупную природу математики и ее применение для понимания сложных проблем.
Статистическое обучение с помощью R (Стэнфорд)
Курс «Статистическое обучение с помощью R», предлагаемый Стэнфордом, представляет собой введение среднего уровня в контролируемое обучение с упором на методы регрессии и классификации. Этот курс, полностью на английском языке, является ценным ресурсом для тех, кто хочет понять и применить статистические методы в области науки о данных.
Курс, продолжающийся одиннадцать недель и требующий 3–5 часов обучения в неделю, охватывает как традиционные, так и новые интересные методы статистического моделирования, а также способы их использования на языке программирования R. Курс был обновлен в 2021 году для второго издания руководство курса.
Темы включают линейную и полиномиальную регрессию, логистическую регрессию и линейный дискриминантный анализ, перекрестную проверку и начальную загрузку, методы выбора модели и регуляризации (гребень и лассо), нелинейные модели, сплайны и обобщенные аддитивные модели, древовидные методы, случайные леса и повышение, поддержка векторных машин, нейронных сетей и глубокого обучения, моделей выживания и множественного тестирования.
Этот курс идеально подходит для тех, у кого есть базовые знания в области статистики, линейной алгебры и информатики, а также для тех, кто хочет углубить свое понимание статистического обучения и его применения в науке о данных.
Как изучать математику: курс для всех (Стэнфорд)
Курс «Как изучать математику: для студентов», предлагаемый Стэнфордом. Это бесплатный онлайн-курс для учащихся всех уровней математики. Полностью на английском языке, оно сочетает в себе важную информацию о мозге с новыми данными о лучших способах подхода к математике.
Длится шесть недель и требует от 1 до 3 часов обучения в неделю. Курс предназначен для изменения отношений учащихся с математикой. Многие люди имели негативный опыт занятий математикой, приводивший к отвращению или неудачам. Целью этого курса является предоставление учащимся информации, необходимой им для изучения математики.
Рассматриваются такие темы, как мозг и изучение математики. Также рассматриваются мифы о математике, мышлении, ошибках и скорости. Численная гибкость, математические рассуждения, связи, числовые модели также являются частью программы. Представления математики в жизни, а также в природе и на работе не забыты. Курс разработан с использованием педагогики активного взаимодействия, что делает обучение интерактивным и динамичным.
Это ценный ресурс для всех, кто хочет взглянуть на математику по-другому. Развивайте более глубокое и позитивное понимание этой дисциплины. Он особенно подходит для тех, у кого в прошлом был негативный опыт занятий математикой и кто хочет изменить это восприятие.
Управление вероятностями (Стэнфорд)
Курс «Введение в управление вероятностями», предлагаемый Стэнфордом, представляет собой введение в дисциплину управления вероятностями. В этой области основное внимание уделяется передаче и расчету неопределенностей в форме проверяемых таблиц данных, называемых пакетами стохастической информации (SIP). Этот десятинедельный курс требует от 1 до 5 часов обучения в неделю. Это, несомненно, ценный ресурс для тех, кто хочет понять и применить статистические методы в области науки о данных.
Учебная программа курса охватывает такие темы, как распознавание «недостатка средних значений» — набора систематических ошибок, которые возникают, когда неопределенности представлены отдельными числами, обычно средними. Это объясняет, почему многие проекты задерживаются, выходят за рамки бюджета или выходят за рамки бюджета. В курсе также изучается арифметика неопределенности, которая выполняет вычисления с неопределенными входными данными, в результате чего получаются неопределенные выходные данные, на основе которых вы можете рассчитать истинные средние результаты и шансы на достижение определенных целей.
Студенты научатся создавать интерактивные симуляции, которыми можно будет поделиться с любым пользователем Excel без необходимости использования надстроек или макросов. Этот подход одинаково подходит для Python или любой среды программирования, поддерживающей массивы.
Этот курс идеально подходит для тех, кто знаком с Microsoft Excel и хочет углубить свое понимание управления вероятностями и его применения в науке о данных.
Наука неопределенности и данных (МТИ)
Курс «Вероятность – наука о неопределенности и данных», предлагаемый Массачусетским технологическим институтом (MIT). Это фундаментальное введение в науку о данных с помощью вероятностных моделей. Это шестнадцатинедельный курс, требующий от 10 до 14 часов занятий в неделю. Это соответствует части программы MIT MicroMasters по статистике и науке о данных.
Этот курс исследует мир неопределенности: от случайностей на непредсказуемых финансовых рынках до коммуникаций. Вероятностное моделирование и связанная с ним область статистического вывода. Это два ключа к анализу этих данных и созданию научно обоснованных прогнозов.
Студенты познакомятся со структурой и основными элементами вероятностных моделей. Включая случайные величины, их распределения, средние значения и дисперсии. В курсе также рассматриваются методы вывода. Законы больших чисел и их приложения, а также случайные процессы.
Этот курс идеально подходит для тех, кто хочет получить фундаментальные знания в области науки о данных. Он обеспечивает всесторонний взгляд на вероятностные модели. От базовых элементов до случайных процессов и статистических выводов. Все это особенно полезно для специалистов и студентов. Особенно в области науки о данных, инженерии и статистики.
Вычислительная вероятность и вывод (MIT)
Массачусетский технологический институт (MIT) представляет курс «Вычислительная вероятность и логический вывод» на английском языке. В программе введение среднего уровня в вероятностный анализ и умозаключения. Этот двенадцатинедельный курс, требующий 4–6 часов обучения в неделю, представляет собой увлекательное исследование того, как вероятность и логические выводы используются в таких разнообразных областях, как фильтрация спама, навигация с помощью мобильных ботов или даже в стратегических играх, таких как Jeopardy и Go.
В этом курсе вы изучите принципы вероятности и вывода, а также способы их реализации в компьютерных программах, которые рассуждают с неопределенностью и делают прогнозы. Вы узнаете о различных структурах данных для хранения распределений вероятностей, таких как вероятностные графические модели, и разработаете эффективные алгоритмы рассуждений с использованием этих структур данных.
К концу этого курса вы будете знать, как моделировать реальные проблемы с помощью вероятности и как использовать полученные модели для вывода. Вам не обязательно иметь предварительный опыт в области теории вероятностей или умозаключений, но вы должны быть знакомы с основами программирования и вычислений на Python.
Этот курс является ценным ресурсом для тех, кто хочет понять и применять статистические методы в области науки о данных, предоставляя комплексное представление о вероятностных моделях и статистических выводах.
В самом сердце неопределенности: Массачусетский технологический институт демистифицирует вероятность
В курсе «Введение в вероятность, часть II: процессы вывода» Массачусетский технологический институт (MIT) предлагает углубленное погружение в мир вероятностей и выводов. Этот курс, полностью на английском языке, является логическим продолжением первой части и более глубоко погружается в анализ данных и науку о неопределенности.
В течение шестнадцати недель, по 6 часов в неделю, этот курс исследует законы больших чисел, методы байесовского вывода, классическую статистику и случайные процессы, такие как процессы Пуассона и цепи Маркова. Это тщательное исследование, предназначенное для тех, кто уже имеет прочную основу в теории вероятностей.
Этот курс отличается интуитивным подходом, сохраняя при этом математическую строгость. Он не просто представляет теоремы и доказательства, но направлен на развитие глубокого понимания концепций посредством конкретных приложений. Студенты научатся моделировать сложные явления и интерпретировать реальные данные.
Этот курс идеально подходит для специалистов в области науки о данных, исследователей и студентов. Он предлагает уникальный взгляд на то, как вероятность и умозаключения формируют наше понимание мира. Идеально подходит для тех, кто хочет углубить свое понимание науки о данных и статистического анализа.
Аналитическая комбинаторика: Принстонский курс расшифровки сложных структур (Принстон)
Курс «Аналитическая комбинаторика», предлагаемый Принстонским университетом, представляет собой увлекательное исследование аналитической комбинаторики, дисциплины, которая позволяет точно количественно прогнозировать сложные комбинаторные структуры. Этот курс, полностью на английском языке, является ценным ресурсом для тех, кто хочет понять и применить передовые методы в области комбинаторики.
Этот курс, продолжающийся три недели и требующий в общей сложности около 16 часов, или примерно 5 часов в неделю, знакомит с символическим методом вывода функциональных связей между обычными, экспоненциальными и многомерными производящими функциями. Он также исследует методы комплексного анализа для получения точных асимптотик из уравнений производящих функций.
Студенты узнают, как аналитическую комбинаторику можно использовать для прогнозирования точных величин в больших комбинаторных структурах. Они научатся манипулировать комбинаторными структурами и использовать сложные методы анализа для анализа этих структур.
Этот курс идеально подходит для тех, кто хочет углубить свое понимание комбинаторики и ее применения при решении сложных задач. Он предлагает уникальный взгляд на то, как аналитическая комбинаторика формирует наше понимание математических и комбинаторных структур.