Содержание страницы

Курсы французского языка

 

Случайность: введение в вероятность – часть 1 (ПОЛИТЕХНИК ПАРИЖ)

Политехническая школа, известное учебное заведение, предлагает на Coursera увлекательный курс под названием «Случайность: введение в вероятность. Часть 1».. Этот курс продолжительностью около 27 часов, рассчитанный на три недели, представляет собой исключительную возможность для всех, кто интересуется основами теории вероятности. Этот курс, разработанный с учетом гибкости и адаптации к темпу обучения каждого учащегося, предлагает углубленный и доступный подход к теории вероятностей.

Программа состоит из 8 увлекательных модулей, каждый из которых посвящен ключевым аспектам вероятностного пространства, единым законам вероятности, обусловленности, независимости и случайным переменным. Каждый модуль дополнен пояснительными видеороликами, дополнительными материалами для чтения и викторинами для проверки и закрепления полученных знаний. Студенты также имеют возможность получить общий сертификат по завершении курса, что значительно повышает ценность их профессионального или академического пути.

Преподаватели Сильви Мелеар, Жан-Рене Шазот и Карл Грэм, работающие в Политехнической школе, привносят свой опыт и страсть к математике, что делает этот курс не только образовательным, но и вдохновляющим. Независимо от того, являетесь ли вы студентом-математиком, профессионалом, стремящимся углубить свои знания, или просто энтузиастом науки, этот курс предлагает уникальную возможность погрузиться в увлекательный мир вероятностей под руководством лучших умов Политехнической школы.

 

Случайность: введение в вероятность – часть 2 (ПОЛИТЕХНИК ПАРИЖ)

Продолжая образовательное превосходство Политехнической школы, курс «Случайное: введение в вероятность – Часть 2» на Coursera является прямым и обогащающим продолжением первой части. Этот курс, рассчитанный на 17 часов и рассчитанный на три недели, погружает студентов в более продвинутые концепции теории вероятностей, обеспечивая более глубокое понимание и более широкое применение этой увлекательной дисциплины.

Курс состоит из 6 хорошо структурированных модулей и охватывает такие темы, как случайные векторы, обобщение законов вычислений, теорема о законе больших чисел, метод Монте-Карло и центральная предельная теорема. Каждый модуль включает образовательные видеоролики, материалы для чтения и викторины для захватывающего обучения. Этот формат позволяет учащимся активно изучать материал и применять изученные концепции на практике.

Преподаватели Сильви Мелеар, Жан-Рене Шазот и Карл Грэм продолжают сопровождать студентов на этом образовательном пути, используя свой опыт и страсть к математике. Их подход к обучению облегчает понимание сложных концепций и способствует более глубокому исследованию вероятностей.

Этот курс идеально подходит для тех, кто уже имеет прочные основы теории вероятностей и хочет расширить свое понимание и способность применять эти концепции к более сложным проблемам. Пройдя этот курс, студенты также могут получить общий сертификат, демонстрирующий свою приверженность и компетентность в этой специализированной области.

 

Введение в теорию распределения (ПОЛИТЕХНИК ПАРИЖ)

Курс «Введение в теорию распределений», предлагаемый Политехнической школой на Coursera, представляет собой уникальное и углубленное исследование передовой математической области. Этот курс продолжительностью около 15 часов в течение трех недель предназначен для тех, кто хочет понять распределение — фундаментальную концепцию прикладной математики и анализа.

Программа состоит из 9 модулей, каждый из которых предлагает сочетание обучающих видеороликов, чтений и викторин. Эти модули охватывают различные аспекты теории распределения, включая сложные вопросы, такие как определение производной разрывной функции и применение разрывных функций в качестве решений дифференциальных уравнений. Такой структурированный подход позволяет учащимся постепенно знакомиться с концепциями, которые на первый взгляд могут показаться пугающими.

Профессора Франсуа Гольс и Иван Мартель, выдающиеся члены Политехнической школы, привнесли в этот курс значительный опыт. Их преподавание сочетает в себе академическую строгость и инновационные подходы к обучению, что делает контент доступным и интересным для студентов.

Этот курс особенно подходит для студентов, изучающих математику, инженерное дело или смежные области, которые хотят углубить понимание сложных математических приложений. Пройдя этот курс, участники не только получат ценные знания, но также получат возможность получить общий сертификат, что значительно повысит их профессиональный или академический профиль.

 

Введение в теорию Галуа (ВЫСШАЯ НОРМАЛЬНАЯ ШКОЛА ПАРИЖ)

Курс «Введение в теорию Галуа», предлагаемый Высшей нормальной нормой на Coursera, представляет собой увлекательное исследование одной из самых глубоких и влиятельных областей современной математики.Этот курс, продолжающийся около 12 часов, погружает студентов в сложный и увлекательный мир теории Галуа, дисциплины, которая произвела революцию в понимании взаимосвязей между полиномиальными уравнениями и алгебраическими структурами.

Курс фокусируется на изучении корней многочленов и их выражении из коэффициентов, что является центральным вопросом алгебры. Он исследует понятие группы Галуа, введенное Эваристом Галуа, которое связывает каждый полином с группой перестановок его корней. Такой подход позволяет понять, почему невозможно выразить корни некоторых полиномиальных уравнений алгебраическими формулами, в частности для многочленов степени больше четырех.

Соответствие Галуа, ключевой элемент курса, связывает теорию поля с теорией групп, обеспечивая уникальный взгляд на разрешимость радикальных уравнений. В курсе используются основные понятия линейной алгебры для приближения к теории тел и введения понятия алгебраического числа, а также изучения групп перестановок, необходимых для изучения групп Галуа.

Этот курс особенно примечателен своей способностью представлять сложные концепции алгебры в доступной и упрощенной форме, что позволяет студентам быстро достигать значимых результатов с минимумом абстрактного формализма. Он идеально подходит для студентов-математиков, физиков или инженеров, а также для любителей математики, желающих углубить свое понимание алгебраических структур и их применения.

Пройдя этот курс, участники не только получат глубокое понимание теории Галуа, но также получат возможность получить общий сертификат, что повысит ценность их профессионального или академического профиля.

 

Анализ I (часть 1): Прелюдия, основные понятия, действительные числа (ШКОЛА ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ПОЛИТЕХНИК ЛОЗАННЫ)

Курс «Анализ I (часть 1): Прелюдия, основные понятия, действительные числа», предлагаемый Федеральной политехнической школой Лозанны на edX, представляет собой углубленное введение в фундаментальные концепции реального анализа. Этот 5-недельный курс, требующий примерно 4–5 часов обучения в неделю, рассчитан на прохождение в удобном для вас темпе.

Содержание курса начинается с вступления, в котором вновь рассматриваются и углубляются основные математические понятия, такие как тригонометрические функции (sin, cos, tan), обратные функции (exp, ln), а также правила вычисления степеней, логарифмов и корней. Также описаны базовые наборы и функции.

Основное внимание в курсе уделяется системам счисления. Начиная с интуитивного представления о натуральных числах, курс строго определяет рациональные числа и исследует их свойства. Особое внимание уделено действительным числам, введенным для заполнения пробелов в рациональных числах. В курсе представлено аксиоматическое определение действительных чисел и подробно изучены их свойства, включая такие понятия, как нижняя граница, верхняя граница, абсолютное значение и другие дополнительные свойства действительных чисел.

Этот курс идеально подходит для тех, кто имеет базовые знания по математике и хочет углубить понимание реального анализа. Это особенно полезно для студентов, изучающих математику, физику или инженерное дело, а также для всех, кто заинтересован в точном понимании основ математики.

Пройдя этот курс, участники получат четкое представление о реальных числах и их важности для анализа, а также возможность получить общий сертификат, что повысит ценность их профессионального или академического профиля.

 

Анализ I (часть 2): Введение в комплексные числа (ШКОЛА ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ПОЛИТЕХНИК ЛОЗАННЫ)

Курс «Анализ I (часть 2): Введение в комплексные числа», предлагаемый Федеральной политехнической школой Лозанны на edX, представляет собой увлекательное введение в мир комплексных чисел.Этот 2-недельный курс, требующий примерно 4–5 часов обучения в неделю, рассчитан на прохождение в удобном для вас темпе.

Курс начинается с рассмотрения уравнения z^2 = -1, которое не имеет решения в множестве действительных чисел R. Эта проблема приводит к введению комплексных чисел C, поля, которое содержит R и позволяет нам решать такие уравнения. В курсе изучаются различные способы представления комплексного числа и обсуждаются решения уравнений вида z^n = w, где n принадлежит N*, а w — C.

Изюминкой курса является изучение фундаментальной теоремы алгебры, которая является ключевым результатом в математике. В курсе также рассматриваются такие темы, как декартово представление комплексных чисел, их элементарные свойства, обратный элемент для умножения, формулы Эйлера и Муавра и полярная форма комплексного числа.

Этот курс идеально подходит для тех, кто уже имеет некоторые знания о действительных числах и хочет расширить свое понимание комплексных чисел. Это особенно полезно для студентов, изучающих математику, физику или инженерное дело, а также для всех, кто заинтересован в более глубоком понимании алгебры и ее приложений.

Пройдя этот курс, участники получат четкое представление о комплексных числах и их решающей роли в математике, а также возможность получить общий сертификат, что повысит их профессиональный или академический профиль.

 

Анализ I (часть 3): Последовательности действительных чисел I и II (ШКОЛА ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ПОЛИТЕХНИК ЛОЗАННЫ)

Курс «Анализ I (часть 3): Последовательности действительных чисел I и II», предлагаемый Федеральной политехнической школой Лозанны на edX, фокусируется на последовательностях действительных чисел. Этот 4-недельный курс, требующий примерно 4–5 часов обучения в неделю, рассчитан на прохождение в удобном для вас темпе.

Центральным понятием этого курса является предел последовательности действительных чисел. Он начинается с определения последовательности действительных чисел как функции от N до R. Например, исследуется последовательность a_n = 1/2^n, показывающая, как она приближается к нулю. В курсе строго рассматриваются определение предела последовательности и разрабатываются методы установления существования предела.

Кроме того, в курсе устанавливается связь между понятием предела и нижней и верхней границей множества. Важное применение последовательностей действительных чисел иллюстрируется тем фактом, что каждое действительное число можно рассматривать как предел последовательности рациональных чисел. В курсе также исследуются последовательности Коши и последовательности, определяемые линейной индукцией, а также теорема Больцано-Вейерштрасса.

Участники также узнают о числовых рядах, познакомятся с различными примерами и критериями сходимости, такими как критерий Даламбера, критерий Коши и критерий Лейбница. Курс заканчивается изучением числовых рядов с параметром.

Этот курс идеально подходит для тех, кто имеет базовые знания по математике и хочет углубить понимание последовательностей действительных чисел. Это особенно полезно для студентов, изучающих математику, физику или инженерное дело. Завершив этот курс, участники обогатят свое понимание математики и смогут получить общий сертификат, который станет активом для их профессионального или академического развития.

 

Открытие действительных и непрерывных функций: анализ I (часть 4)  (ШКОЛА ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ПОЛИТЕХНИК ЛОЗАННЫ)

В книге «Анализ I (часть 4): Предел функции, непрерывные функции» Федеральная политехническая школа Лозанны предлагает увлекательное путешествие в изучение действительных функций действительной переменной.Этот курс продолжительностью 4 недели с 4–5 часами обучения в неделю доступен на edX и позволяет прогрессировать в вашем собственном темпе.

Этот раздел курса начинается с введения реальных функций, подчеркивая их свойства, такие как монотонность, четность и периодичность. Он также исследует операции между функциями и знакомит с конкретными функциями, такими как гиперболические функции. Особое внимание уделено функциям, определяемым пошагово, в том числе функциям Сигнума и Хевисайда, а также аффинным преобразованиям.

Ядро курса сосредоточено на четком пределе функции в точке, предоставляя конкретные примеры пределов функций. Он также охватывает концепции левого и правого пределов. Далее в курсе рассматриваются бесконечные пределы функций и предоставляются важные инструменты для расчета пределов, такие как теорема копа.

Ключевым аспектом курса является введение концепции непрерывности, определяемой двумя разными способами, и ее использование для расширения определенных функций. Курс заканчивается изучением непрерывности на открытых интервалах.

Этот курс представляет собой дополнительную возможность для тех, кто хочет углубить свое понимание реальных и непрерывных функций. Он идеально подходит для студентов, изучающих математику, физику или инженерное дело. Пройдя этот курс, участники не только расширят свой математический кругозор, но также получат возможность получить полезный сертификат, открывающий двери к новым академическим или профессиональным перспективам.

 

Изучение дифференцируемых функций: анализ I (часть 5) (ШКОЛА ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ПОЛИТЕХНИК ЛОЗАННЫ)

Федеральная политехническая школа Лозанны в своем образовательном предложении на edX представляет «Анализ I (часть 5): Непрерывные функции и дифференцируемые функции, производная функция». Этот четырехнедельный курс, требующий примерно 4-5 часов обучения в неделю, представляет собой углубленное исследование концепций дифференцируемости и непрерывности функций.

Курс начинается с углубленного изучения непрерывных функций с упором на их свойства на замкнутых интервалах. Этот раздел помогает учащимся понять максимум и минимум непрерывных функций. Затем курс знакомит с методом деления пополам и представляет важные теоремы, такие как теорема о промежуточном значении и теорема о неподвижной точке.

Центральная часть курса посвящена дифференцируемости и дифференцируемости функций. Студенты учатся интерпретировать эти понятия и понимать их эквивалентность. Затем в курсе рассматривается построение производной функции и подробно рассматриваются ее свойства, включая алгебраические операции над производными функциями.

Важным аспектом курса является изучение свойств дифференцируемых функций, таких как производная композиции функций, теорема Ролля и теорема о конечном приращении. В курсе также исследуется непрерывность производной функции и ее влияние на монотонность дифференцируемой функции.

Этот курс — отличная возможность для тех, кто хочет углубить понимание дифференцируемых и непрерывных функций. Он идеально подходит для студентов, изучающих математику, физику или инженерное дело. Пройдя этот курс, участники не только расширят свое понимание фундаментальных математических концепций, но также получат возможность получить полезный сертификат, открывающий двери к новым академическим или профессиональным возможностям.

 

Углубление математического анализа: анализ I (часть 6) (ШКОЛА ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ПОЛИТЕХНИК ЛОЗАННЫ)

Курс «Анализ I (часть 6): Исследования функций, ограниченные разработки», предлагаемый Федеральной политехнической школой Лозанны на edX, представляет собой углубленное исследование функций и их ограниченных разработок. Этот четырехнедельный курс с рабочей нагрузкой от 4 до 5 часов в неделю позволяет учащимся прогрессировать в своем собственном темпе.

Эта глава курса посвящена углубленному изучению функций с использованием теорем для изучения их вариаций. После рассмотрения теоремы о конечном приращении курс рассматривает ее обобщение. Важнейшим аспектом изучения функций является понимание их поведения на бесконечности. Для этого в курсе вводится правило Бернулли-Л'Опиталя, важный инструмент для определения сложных пределов определенных частных.

В курсе также исследуется графическое представление функций, изучаются такие вопросы, как существование локальных или глобальных максимумов или минимумов, а также выпуклость или вогнутость функций. Учащиеся научатся определять различные асимптоты функции.

Еще одной сильной стороной курса является введение ограниченных разложений функции, обеспечивающих полиномиальное приближение в окрестности заданной точки. Эти разработки необходимы для упрощения расчета пределов и изучения свойств функций. В курсе также рассматриваются целочисленные ряды и их радиус сходимости, а также ряд Тейлора — мощный инструмент для представления неопределенно дифференцируемых функций.

Этот курс является ценным ресурсом для тех, кто хочет углубить свое понимание функций и их приложений в математике. Он предлагает обогащающий и подробный взгляд на ключевые понятия математического анализа.

 

Мастерство интеграции: анализ I (часть 7) (ШКОЛА ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ПОЛИТЕХНИК ЛОЗАННЫ)

Курс «Анализ I (часть 7): Неопределенные и определенные интегралы, интеграция (отдельные главы)», предлагаемый Федеральной политехнической школой Лозанны на edX, представляет собой детальное исследование интеграции функций. Этот модуль, продолжающийся четыре недели и занимающий от 4 до 5 часов в неделю, позволяет учащимся открыть для себя тонкости интеграции в удобном для них темпе.

Курс начинается с определения неопределенного интеграла и определенного интеграла, введения определенного интеграла через суммы Римана, а также верхнюю и нижнюю суммы. Затем обсуждаются три ключевых свойства определенных интегралов: линейность интеграла, подразделение области интегрирования и монотонность интеграла.

Центральным моментом курса является теорема о среднем для непрерывных функций на отрезке, которая подробно демонстрируется. Кульминацией курса является фундаментальная теорема интегрального исчисления, вводящая понятие первообразной функции. Студенты изучают различные методы интегрирования, такие как интегрирование по частям, изменение переменных и интегрирование по индукции.

Курс завершается изучением интегрирования отдельных функций, включая интегрирование ограниченного разложения функции, интегрирование целочисленных рядов и интегрирование кусочно-непрерывных функций. Эти методы позволяют более эффективно вычислять интегралы от функций специального вида. Наконец, в курсе исследуются обобщенные интегралы, определяемые путем прохождения предела в интегралах, и представлены конкретные примеры.

Этот курс является ценным ресурсом для тех, кто хочет освоить интеграцию — фундаментальный инструмент математики. Он обеспечивает комплексный и практический взгляд на интеграцию, обогащая математические навыки учащихся.

 

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.