انگريزي ۾ ڪورس
لينئر ماڊلز ۽ ميٽرڪس الجبرا جو تعارف (هارورڊ)
هارورڊ يونيورسٽي، پنهنجي هارورڊ ايڪس پليٽ فارم ذريعي edX تي، ڪورس پيش ڪري ٿي “Introduction to Linear Models and Matrix Algebra”. جيتوڻيڪ اهو ڪورس انگريزيءَ ۾ سيکاريو وڃي ٿو، اهو هڪ منفرد موقعو پيش ڪري ٿو ته ميٽرڪس الجبرا ۽ لڪير ماڊل جا بنياد، ڪيترن ئي سائنسي شعبن ۾ ضروري صلاحيتون.
هي چار هفتن وارو ڪورس، هر هفتي جي مطالعي جي 2 کان 4 ڪلاڪ جي ضرورت آهي، توهان جي پنهنجي رفتار تي مڪمل ٿيڻ لاء ٺهيل آهي. اهو R پروگرامنگ ٻولي استعمال ڪرڻ تي ڌيان ڏئي ٿو ڊيٽا جي تجزيو ۾ لڪير ماڊل لاڳو ڪرڻ لاءِ ، خاص طور تي لائف سائنسز ۾. شاگرد ميٽرڪس الجبرا کي ترتيب ڏيڻ ۽ تجرباتي ڊيزائن ۽ اعليٰ جہتي ڊيٽا جي تجزيي ۾ ان جي ايپليڪيشن کي سمجھندا.
پروگرام ۾ شامل آهي ميٽرڪس الجبرا نوٽيشن، ميٽرڪس آپريشنز، ڊيٽا جي تجزيي لاءِ ميٽرڪس الجبرا جو اطلاق، لڪير جا ماڊل، ۽ QR decomposition جو تعارف. هي ڪورس ستن ڪورسن جي هڪ سيريز جو حصو آهي، جيڪو انفرادي طور تي ورتو وڃي ٿو يا ٻن پروفيشنل سرٽيفڪيٽن جي حصي طور ڊيٽا تجزيي لاءِ لائف سائنسز ۽ جينومڪ ڊيٽا تجزيي ۾.
هي ڪورس انهن لاءِ مثالي آهي جيڪي شمارياتي ماڊلنگ ۽ ڊيٽا جي تجزيي ۾ مهارت حاصل ڪرڻ چاهيندا آهن ، خاص طور تي لائف سائنسز جي حوالي سان. اهو انهن لاءِ هڪ مضبوط بنياد فراهم ڪري ٿو جيڪي وڌيڪ ڳولڻ چاهيندا آهن ميٽرڪس الجبرا ۽ ان جي استعمال کي مختلف سائنسي ۽ تحقيقي شعبن ۾.
ماسٽر امڪان (هارورڊ)
Lيوٽيوب تي ”Statistics 110: Probability“ پلي لسٽ، جيڪو انگريزيءَ ۾ هارورڊ يونيورسٽيءَ جي Joe Blitzstein پاران سيکاريو ويو آهي، انهن لاءِ هڪ انمول وسيلو آهي جيڪي پنهنجي امڪان جي ڄاڻ کي وڌيڪ مضبوط ڪرڻ چاهيندا آهن.. پبليڪيشن ۾ سبق جي وڊيوز، مواد جو جائزو وٺڻ، ۽ 250 کان وڌيڪ مشقون شامل آھن تفصيلي حل سان.
هي انگريزي ڪورس امڪان جو هڪ جامع تعارف آهي، هڪ ضروري ٻولي طور پيش ڪيو ويو آهي ۽ انگ اکر، سائنس، خطري ۽ بي ترتيب کي سمجهڻ لاءِ اوزارن جو سيٽ. سيکاريل تصورات مختلف شعبن ۾ لاڳو ٿين ٿا جهڙوڪ شماريات، سائنس، انجنيئرنگ، اقتصاديات، فنانس ۽ روزاني زندگي.
شامل ڪيل عنوانن ۾ شامل آهن امڪان جا بنيادي اصول، بي ترتيب متغير ۽ انهن جي تقسيم، غير متغير ۽ گھڻائي تقسيم، حدن جا نظريا، ۽ مارڪوف زنجير. ڪورس جي ضرورت آهي اڳئين ڄاڻ جي هڪ-متغير حساب ڪتاب ۽ واقفيت سان ميٽرڪس.
انهن لاءِ جيڪي انگريزيءَ سان آرامده آهن ۽ امڪان جي دنيا کي گهيري ۾ ڳولڻ جا خواهشمند آهن، هي هارورڊ ڪورس سيريز پيش ڪري ٿو هڪ ڀرپور سکيا جو موقعو. توھان سڌو سنئون يوٽيوب تي پلے لسٽ ۽ ان جي تفصيلي مواد تائين رسائي ڪري سگھو ٿا.
امڪان جي وضاحت ڪئي وئي. فرانسيسي ذيلي عنوانن سان ڪورس (هارورڊ)
ڪورس ”فٽ چانس: پروبيبلٽي فرام دي گرائونڊ اپ،“ هارورڊ ايڪس پاران edX تي پيش ڪيو ويو آهي، امڪان ۽ انگن اکرن جو هڪ دلچسپ تعارف آهي. جيتوڻيڪ ڪورس انگريزيءَ ۾ سيکاريو ويندو آهي، اهو فرانسيسي ڳالهائيندڙ سامعين لاءِ دستياب آهي فرينچ سب ٽائيٽلز جي مهرباني.
هي ستن هفتن وارو ڪورس، هر هفتي جي مطالعي جي 3 کان 5 ڪلاڪ جي ضرورت آهي، انهن لاء ڊزائين ڪيل آهي جيڪي امڪان جي مطالعي ۾ نوان آهن يا شماريات جي ڪورس ۾ داخلا ٿيڻ کان اڳ اهم تصورن جي رسائي جي جائزي جي طلب ڪن ٿا. يونيورسٽي سطح. ”فٽ چانس“ اصطلاحن ۽ فارمولن کي ياد ڪرڻ بجاءِ رياضياتي سوچ کي وڌائڻ تي زور ڏئي ٿو.
ابتدائي ماڊل ڳڻپ جي بنيادي صلاحيتن کي متعارف ڪرايون ٿا، جيڪي پوءِ سادي امڪاني مسئلن تي لاڳو ٿين ٿيون. بعد ۾ ماڊلز ڳولهيندا آهن ته ڪيئن انهن خيالن ۽ ٽيڪنالاجي کي ترتيب ڏئي سگهجي ٿو امڪاني مسئلن جي وسيع رينج کي حل ڪرڻ لاءِ. ڪورس ختم ٿئي ٿو انگن اکرن جي تعارف سان متوقع قدر، فرق ۽ عام ورڇ جي تصورن ذريعي.
هي ڪورس انهن لاءِ مثالي آهي جيڪي پنهنجي مقداري استدلال جي صلاحيتن کي وڌائڻ ۽ امڪان ۽ انگن اکرن جي بنيادن کي سمجهڻ چاهيندا آهن. اهو رياضي جي مجموعي نوعيت تي هڪ خوشحالي وارو نقطو مهيا ڪري ٿو ۽ اهو ڪيئن لاڳو ٿئي ٿو خطري ۽ بي ترتيب کي سمجهڻ.
شمارياتي انفرنس ۽ ماڊلنگ لاءِ اعليٰ درجي جي تجربن لاءِ (هارورڊ)
انگريزيءَ ۾ ”Statistical Inference and Modeling for High-throughput Experiments“ ڪورس انهن ٽيڪنڪ تي ڌيان ڏئي ٿو جيڪي اعليٰ ذريعي جي ڊيٽا تي شمارياتي انفرنس انجام ڏيڻ لاءِ استعمال ٿين ٿا. ھي چار ھفتي وارو ڪورس، ھفتي ۾ 2-4 ڪلاڪ مطالعي جي ضرورت آھي، ھڪڙو قيمتي وسيلو آھي انھن لاءِ جيڪي سمجھڻ ۽ لاڳو ڪرڻ چاھين ٿا جديد شمارياتي طريقن کي ڊيٽا-گھڻي تحقيقي سيٽنگن ۾.
پروگرام مختلف عنوانن تي پکڙيل آهي، جنهن ۾ گھڻن مقابلي جو مسئلو، غلطي جي شرح، غلطي جي شرح ڪنٽرول جي طريقيڪار، غلط دريافت جي شرح، ق-قدر، ۽ تحقيقي ڊيٽا تجزيو شامل آهن. اهو پڻ متعارف ڪرايو ويو شمارياتي ماڊلنگ ۽ ان جي ايپليڪيشن کي اعلي-معيار ڊيٽا ڏانهن، بحث ڪندي پاراميٽرڪ تقسيم جهڙوڪ binomial، Exponential، ۽ Gamma، ۽ وڌ ۾ وڌ امڪاني اندازي جي وضاحت ڪندي.
شاگرد سکندا ته اهي مفهوم ڪيئن لاڳو ٿين ٿا سياق و سباق ۾ جيئن ته ايندڙ نسل جي ترتيب ۽ مائڪرو اري ڊيٽا. ڪورس پڻ hierarchical ماڊلز ۽ Bayesian تجربو شامل آهن، انهن جي استعمال جي عملي مثالن سان.
هي ڪورس انهن لاءِ مثالي آهي جيڪي جديد سائنسي تحقيق ۾ شمارياتي انفرنس ۽ ماڊلنگ جي انهن جي سمجھ کي وڌيڪ مضبوط ڪرڻ چاهيندا آهن. اهو پيچيده ڊيٽا جي شمارياتي تجزيي تي هڪ گہرے نقطه نظر مهيا ڪري ٿو ۽ تحقيق ڪندڙن، شاگردن ۽ پيشه ور ماڻهن لاءِ لائف سائنسز، بايو انفارميٽڪس ۽ شماريات جي شعبن ۾ هڪ بهترين وسيلو آهي.
امڪان جو تعارف (هارورڊ)
"امڪان جو تعارف" ڪورس، جيڪو هارورڊ ايڪس پاران edX تي پيش ڪيو ويو آهي، امڪان جي هڪ گهري ڳولا آهي، ڊيٽا، موقعو، ۽ غير يقيني صورتحال کي سمجهڻ لاءِ هڪ ضروري ٻولي ۽ اوزار سيٽ. جيتوڻيڪ ڪورس انگريزيءَ ۾ سيکاريو ويندو آهي، اهو فرانسيسي ڳالهائيندڙ سامعين لاءِ دستياب آهي فرينچ سب ٽائيٽلز جي مهرباني.
هي ڏهن هفتن وارو ڪورس، هر هفتي 5-10 ڪلاڪ مطالعي جي ضرورت آهي، مقصد ۽ غير يقيني صورتحال سان ڀريل دنيا ڏانهن منطق آڻڻ جو مقصد آهي. اهو ڊيٽا، سائنس، فلسفو، انجنيئرنگ، اقتصاديات ۽ فنانس کي سمجهڻ لاءِ گهربل اوزار مهيا ڪندو. توهان نه رڳو سکندا ته پيچيده ٽيڪنيڪل مسئلن کي ڪيئن حل ڪجي، پر انهن حلن کي روزاني زندگيءَ ۾ ڪيئن لاڳو ڪجي.
طبي جانچ کان وٺي راندين جي اڳڪٿين تائين مثالن سان، توھان حاصل ڪندا ھڪڙو مضبوط بنياد حاصل ڪندا statistical inference، stochastic processes، random algorithms، ۽ ٻين عنوانن جي مطالعي لاءِ جتي امڪان ضروري آھي.
هي ڪورس انهن لاءِ مثالي آهي جيڪي ڳولي رهيا آهن انهن جي غير يقيني صورتحال ۽ موقعن جي سمجھ کي وڌائڻ ، سٺي اڳڪٿي ڪرڻ ، ۽ بي ترتيب متغيرن کي سمجهڻ. اهو انگ اکر ۽ ڊيٽا سائنس ۾ استعمال ٿيندڙ عام امڪاني تقسيم تي هڪ خوشحالي وارو نقطو مهيا ڪري ٿو.
لاڳو ڪيل حساب ڪتاب (هارورڊ)
”ڪلڪولس اپلائيڊ!“ ڪورس، جيڪو هارورڊ پاران edX تي پيش ڪيو ويو آهي، سماجي، زندگيءَ ۽ طبعي سائنسن ۾ سنگل-متغير حساب ڪتاب جي اپليڪشن جي هڪ گهري ڳولا آهي. هي ڪورس، مڪمل طور تي انگريزيءَ ۾، هڪ بهترين موقعو آهي انهن لاءِ جيڪي اهو سمجهڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن ته ڪيئن حساب ڪتاب حقيقي دنيا جي پيشه ورانه مقصدن ۾ لاڳو ٿئي ٿو.
ڏهن هفتا گذرڻ ۽ هر هفتي جي مطالعي جي 3 ۽ 6 ڪلاڪن جي وچ ۾ گهربل، هي ڪورس روايتي درسي ڪتابن کان ٻاهر آهي. هو مختلف شعبن جي ماهرن سان تعاون ڪري ٿو ته اهو ڏيکاري ٿو ته ڪئين حساب ڪتاب کي حقيقي دنيا جي مسئلن جو تجزيو ۽ حل ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي. شاگرد مختلف ايپليڪيشنن کي ڳوليندا، اقتصادي تجزيي کان وٺي حياتياتي ماڊلنگ تائين.
پروگرام ڊريويٽيوز، انٽيگرلز، فرقي مساواتن جي استعمال کي ڍڪي ٿو، ۽ رياضياتي ماڊل ۽ پيرا ميٽرز جي اهميت تي زور ڏئي ٿو. اهو انهن لاءِ ٺاهيو ويو آهي جن کي هڪ-متغير حساب ڪتاب جي بنيادي ڄاڻ آهي ۽ مختلف شعبن ۾ ان جي عملي ايپليڪيشنن ۾ دلچسپي رکن ٿا.
اهو ڪورس شاگردن، استادن ۽ پيشه ور ماڻهن لاءِ ڀرپور آهي، جيڪي پنهنجي حساب ڪتاب جي ڄاڻ کي وڌيڪ مضبوط ڪرڻ ۽ ان جي حقيقي دنيا جي ايپليڪيشنن کي دريافت ڪرڻ چاهيندا آهن.
رياضياتي استدلال جو تعارف (اسٽينفورڊ)
ڪورسرا تي اسٽينفورڊ يونيورسٽي پاران پيش ڪيل ”رياضياتي سوچ جو تعارف“ ڪورس، رياضياتي استدلال جي دنيا ۾ هڪ غوطه آهي. جيتوڻيڪ ڪورس انگريزيءَ ۾ سيکاريو ويندو آهي، اهو فرانسيسي ڳالهائيندڙ سامعين لاءِ دستياب آهي فرينچ سب ٽائيٽلز جي مهرباني.
هي ستن هفتن وارو ڪورس، مجموعي طور تي لڳ ڀڳ 38 ڪلاڪ، يا تقريباً 12 ڪلاڪ في هفتي، انهن لاءِ ٺاهيو ويو آهي جيڪي رياضياتي سوچ کي ترقي ڪرڻ چاهيندا آهن، صرف رياضي جي مشق ڪرڻ کان مختلف، جيئن اهو اڪثر ڪري اسڪول سسٽم ۾ پيش ڪيو ويندو آهي. اهو کورس هڪ "باڪس کان ٻاهر" سوچڻ جي طريقي کي ترقي ڪرڻ تي ڌيان ڏئي ٿو، اڄ جي دنيا ۾ هڪ قيمتي مهارت.
شاگرد ڳوليندا ته ڪيئن پيشه ور رياضي دان حقيقي دنيا جا مسئلا حل ڪرڻ لاءِ سوچين ٿا، ڇا اهي روزمره جي دنيا مان پيدا ٿين ٿا، سائنس مان، يا پاڻ رياضي مان. اهو ڪورس سوچڻ جي هن اهم طريقي کي ترقي ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو، اسٽريٽائپيڪل مسئلن کي حل ڪرڻ لاءِ سکيا جي طريقيڪار کان ٻاهر.
هي ڪورس انهن لاءِ مثالي آهي جيڪي پنهنجي مقداري استدلال کي مضبوط ڪرڻ ۽ رياضياتي استدلال جي بنيادن کي سمجهڻ چاهيندا آهن. اهو رياضي جي مجموعي نوعيت ۽ پيچيده مسئلن کي سمجهڻ لاءِ ان جي استعمال تي هڪ بهتري وارو نقطو مهيا ڪري ٿو.
شمارياتي سکيا سان آر (اسٽينفورڊ)
"Statistical Learning with R" ڪورس، جيڪو اسٽينفورڊ پاران پيش ڪيو ويو آهي، هڪ وچولي-سطح جو تعارف آهي نگراني ڪيل سکيا جو، رجعت ۽ درجي بندي جي طريقن تي ڌيان ڏيڻ. هي ڪورس، مڪمل طور تي انگريزيءَ ۾، انهن لاءِ هڪ قيمتي وسيلو آهي جيڪي ڊيٽا سائنس جي شعبي ۾ شمارياتي طريقن کي سمجهڻ ۽ لاڳو ڪرڻ چاهيندا آهن.
يارنهن هفتا لڳاتار ۽ هر هفتي 3-5 ڪلاڪ مطالعي جي ضرورت آهي، اهو ڪورس شمارياتي ماڊلنگ ۾ ٻنهي روايتي ۽ دلچسپ نون طريقن جو احاطو ڪري ٿو، ۽ انهن کي آر پروگرامنگ ٻولي ۾ ڪيئن استعمال ڪجي. ڪورس جي ٻئي ايڊيشن لاءِ 2021 ۾ اپڊيٽ ڪيو ويو. ڪورس جو دستور.
عنوانن ۾ شامل آهن لڪير ۽ پولينوميل ريگريشن، لاجسٽڪ ريگريشن ۽ لڪير جي تبعيض واري تجزيي، ڪراس-تصديق ۽ بوٽ اسٽريپنگ، ماڊل جي چونڊ ۽ ريگيولائيزيشن جا طريقا (ريج ۽ لاسسو)، نان لائنر ماڊل، اسپلائنز ۽ جنرل ٿيل اضافو ماڊل، وڻن تي ٻڌل طريقا، بي ترتيب ٻيلن ۽ واڌارو، سپورٽ ویکٹر مشينون، نيورل نيٽ ورڪ ۽ گہرے سکيا، بقا جا ماڊل، ۽ گھڻن ٽيسٽنگ.
هي ڪورس انهن لاءِ مثالي آهي جن وٽ شماريات جي بنيادي ڄاڻ، لڪير واري الجبرا، ۽ ڪمپيوٽر سائنس، ۽ جيڪي انگن اکرن جي سکيا ۽ ڊيٽا سائنس ۾ ان جي ايپليڪيشن کي وڌيڪ سمجهڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن.
رياضي ڪيئن سکو: هر ڪنهن لاءِ هڪ ڪورس (اسٽينفورڊ)
"رياضي ڪيئن سکو: شاگردن لاء" ڪورس، اسٽنفورڊ پاران پيش ڪيل. رياضي جي سڀني سطحن جي سکيا ڏيندڙن لاءِ هڪ مفت آن لائن ڪورس آهي. مڪمل طور تي انگريزيءَ ۾، اهو دماغ بابت اهم معلومات کي گڏ ڪري ٿو نئين ثبوتن سان گڏ رياضي ۾ پهچڻ جا بهترين طريقا.
آخري ڇهن هفتن ۽ هر هفتي جي مطالعي جي 1 کان 3 ڪلاڪ جي ضرورت آهي. اهو ڪورس رياضي سان سکندڙن جي رشتي کي تبديل ڪرڻ لاءِ ٺاهيو ويو آهي. ڪيترائي ماڻهو رياضي سان منفي تجربا ڪيا آهن، جن جي ڪري نفرت يا ناڪامي. هن ڪورس جو مقصد سکندڙن کي اها معلومات ڏيڻ آهي جيڪا انهن کي رياضي مان لطف اندوز ٿيڻ جي ضرورت آهي.
ڍڪيل موضوع آهن جهڙوڪ دماغ ۽ سکيا رياضي. رياضي، ذهنيت، غلطيون ۽ رفتار بابت افسانا پڻ ڍڪيل آهن. عددي لچڪ، رياضياتي دليل، ڪنيڪشن، عددي ماڊل پڻ پروگرام جو حصو آهن. رياضي جي نمائندگي زندگيء ۾، پر فطرت ۽ ڪم ۾ پڻ نه وساريو ويو آهي. اهو ڪورس هڪ فعال مصروفيت جي تدريس سان ٺاهيو ويو آهي، سکيا کي متحرڪ ۽ متحرڪ بڻائي ٿو.
اهو هر ڪنهن لاءِ هڪ قيمتي وسيلو آهي جيڪو رياضي کي مختلف طريقي سان ڏسڻ چاهي ٿو. هن نظم جي هڪ تمام گهڻي ۽ مثبت سمجهه کي ترقي ڪريو. اهو خاص طور تي انهن لاءِ موزون آهي جيڪي ماضي ۾ رياضي سان گڏ منفي تجربا ڪيا آهن ۽ هن تصور کي تبديل ڪرڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن.
امڪاني انتظام (اسٽينفورڊ)
اسٽينفورڊ پاران پيش ڪيل "امڪاني انتظام جو تعارف" ڪورس، امڪاني انتظام جي نظم و ضبط جو هڪ تعارف آهي. هي فيلڊ آڊيٽ ڪرڻ جي قابل ڊيٽا جدولن جي صورت ۾ غير يقيني صورتحال کي گفتگو ڪرڻ ۽ ڳڻڻ تي ڌيان ڏئي ٿو جنهن کي اسٽوچسٽڪ انفارميشن پيڪٽس (SIPs) سڏيو ويندو آهي. هن ڏهن هفتن واري ڪورس لاءِ هر هفتي 1 کان 5 ڪلاڪ مطالعي جي ضرورت آهي. اهو بلاشڪ انهن لاءِ هڪ قيمتي وسيلو آهي جيڪي ڊيٽا سائنس جي شعبي ۾ شمارياتي طريقن کي سمجهڻ ۽ لاڳو ڪرڻ چاهيندا آهن.
ڪورس نصاب عنوانن تي مشتمل آهي جهڙوڪ ”اوسط جي خامي“ کي سڃاڻڻ، سسٽماتي غلطين جو هڪ سيٽ جيڪو پيدا ٿئي ٿو جڏهن غير يقيني صورتحال کي واحد نمبرن جي نمائندگي ڪري ٿو، عام طور تي هڪ اوسط. اهو وضاحت ڪري ٿو ته ڪيترائي منصوبا دير سان، بجيٽ کان وڌيڪ ۽ بجيٽ کان گهٽ آهن. اهو ڪورس پڻ سيکاريندو آهي Uncertainty Arithmetic، جيڪو غير يقيني ان پٽن سان حساب ڪتاب ڪندو آهي، جنهن جي نتيجي ۾ غير يقيني نتيجا نڪرندا آهن جن مان توهان حساب ڪري سگهو ٿا صحيح اوسط نتيجا ۽ مخصوص مقصد حاصل ڪرڻ جا موقعا.
شاگرد سيکاريندا ته ڪيئن انٽرايڪٽو سميوليشن ٺاهيا وڃن جيڪي ڪنهن به ايڪسل استعمال ڪندڙ سان شيئر ڪري سگھجن بغير ايڊ-انز يا ميڪروز جي. اهو طريقو پٿون يا ڪنهن به پروگرامنگ ماحول لاءِ برابر مناسب آهي جيڪو صفن کي سپورٽ ڪري ٿو.
هي ڪورس انهن لاءِ مثالي آهي جيڪي Microsoft Excel سان آرامده آهن ۽ ڊيٽا سائنس ۾ امڪاني انتظام ۽ ان جي ايپليڪيشن جي انهن جي سمجھ کي وڌيڪ مضبوط ڪرڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن.
غير يقيني صورتحال ۽ ڊيٽا جي سائنس (MIT)
ڪورس "امڪان - غير يقيني صورتحال ۽ ڊيٽا جو سائنس"، ميساچوسٽس انسٽيٽيوٽ آف ٽيڪنالاجي (MIT) پاران پيش ڪيل. امڪاني ماڊل ذريعي ڊيٽا سائنس جو بنيادي تعارف آهي. اهو ڪورس سورهن هفتن تائين رهي ٿو، هر هفتي جي مطالعي جي 10 کان 14 ڪلاڪ جي ضرورت هوندي آهي. اهو انگن اکرن ۽ ڊيٽا سائنس ۾ MIT MicroMasters پروگرام جو حصو آهي.
هي ڪورس غير يقيني صورتحال جي دنيا کي ڳولي ٿو: حادثن کان وٺي غير متوقع مالي مارڪيٽن ۾ مواصلات تائين. امڪاني ماڊلنگ ۽ لاڳاپيل فيلڊ جي شمارياتي انفرنس. هن ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ ۽ سائنسي طور تي صحيح اڳڪٿيون ڪرڻ لاءِ ٻه ڪنجيون آهن.
شاگرد امڪاني ماڊل جي ساخت ۽ بنيادي عنصرن کي ڳوليندا. بي ترتيب متغيرات، انهن جي تقسيم، مطلب ۽ مختلف قسمن سميت. ڪورس پڻ پکڙيل طريقن جو احاطو ڪري ٿو. وڏي انگن ۽ انهن جي ايپليڪيشنن جا قانون، گڏوگڏ بي ترتيب واري عمل.
هي ڪورس انهن لاءِ مڪمل آهي جيڪي ڊيٽا سائنس ۾ بنيادي علم چاهين ٿا. اهو امڪاني ماڊل تي هڪ جامع نقطه نظر مهيا ڪري ٿو. بنيادي عناصر کان بي ترتيب واري عمل ۽ شمارياتي انفرنس تائين. هي سڀ خاص طور تي پروفيسر ۽ شاگردن لاءِ مفيد آهي. خاص طور تي ڊيٽا سائنس، انجنيئرنگ ۽ شماريات جي شعبن ۾.
ڪمپيوٽيشنل پروبيبلٽي اينڊ انفرنس (MIT)
ميساچوسٽس انسٽيٽيوٽ آف ٽيڪنالاجي (MIT) پيش ڪري ٿو ”ڪمپيوٽيشنل پروبيبلٽي اينڊ انفرنس“ ڪورس انگريزيءَ ۾. پروگرام ۾ امڪاني تجزيي ۽ انفرنس لاءِ وچولي سطح جو تعارف شامل آهي. هي ٻارهن هفتن وارو ڪورس، هر هفتي جي مطالعي جي 4-6 ڪلاڪ جي ضرورت آهي، هڪ دلچسپ ڳولا آهي ته ڪيئن امڪان ۽ انفرنس مختلف علائقن ۾ استعمال ڪيا ويندا آهن جيئن مختلف اسپام فلٽرنگ، موبائل بوٽ نيويگيشن، يا حتي حڪمت عملي جي راندين جهڙوڪ Jeopardy and Go.
هن ڪورس ۾، توهان سيکاريندا اصولن جا امڪان ۽ انفرنس ۽ انهن کي ڪيئن لاڳو ڪجي ڪمپيوٽر پروگرامن ۾ جيڪي غير يقيني صورتحال ۽ اڳڪٿيون ڪن ٿا. توھان سکندا مختلف ڊيٽا ڍانچين جي باري ۾ سکو ته جيئن امڪاني تقسيم کي محفوظ ڪرڻ لاءِ، جھڙوڪ امڪاني گرافڪ ماڊلز، ۽ انھن ڊيٽا جي ڍانچي سان استدلال لاءِ موثر الگورٿم ٺاھيو.
هن ڪورس جي آخر تائين، توهان کي معلوم ٿيندو ته حقيقي دنيا جي مسئلن کي امڪاني طور ڪيئن نموني ڪجي ۽ نتيجن جي ماڊل کي ڪيئن استعمال ڪجي. توهان کي اڳوڻو تجربو هجڻ جي ضرورت نه آهي امڪان يا انفرنس ۾، پر توهان کي بنيادي Python پروگرامنگ ۽ حساب ڪتاب سان آرام ڪرڻ گهرجي.
هي ڪورس انهن لاءِ هڪ اهم وسيلو آهي جيڪي ڊيٽا سائنس جي شعبي ۾ شمارياتي طريقن کي سمجهڻ ۽ لاڳو ڪرڻ چاهيندا آهن، امڪاني ماڊلز ۽ شمارياتي انفرنس تي هڪ جامع نقطه نظر مهيا ڪري ٿو.
غير يقيني صورتحال جي دل تي: MIT امڪان کي ختم ڪري ٿو
ڪورس ۾ "امڪان جو تعارف حصو II: انفرنس پروسيسز"، ميساچوسٽس انسٽيٽيوٽ آف ٽيڪنالاجي (MIT) پيش ڪري ٿو هڪ ترقي يافته وسعت جي دنيا ۾ امڪان ۽ انفرنس. هي ڪورس، مڪمل طور تي انگريزيءَ ۾، پهرين حصي جو هڪ منطقي تسلسل آهي، ڊيٽا جي تجزيي ۽ غير يقيني صورتحال جي سائنس ۾ وڌيڪ اونهائي ۾.
سورهن هفتن جي عرصي دوران، هر هفتي 6 ڪلاڪ جي وابستگي سان، هي ڪورس وڏي انگن جي قانونن، Bayesian inference طريقن، ڪلاسيڪل شماريات، ۽ بي ترتيب عملن جهڙوڪ Poisson processes ۽ Markov جي زنجير کي ڳولي ٿو. هي هڪ سخت جستجو آهي، جنهن جو مقصد انهن لاءِ آهي جن وٽ اڳ ۾ ئي امڪان ۾ مضبوط بنياد آهي.
هي ڪورس پنهنجي وجداني انداز جي لاءِ بيٺو آهي ، جڏهن ته رياضياتي سختي کي برقرار رکندي. اهو صرف نظريات ۽ ثبوت پيش نٿو ڪري، پر ان جو مقصد ڪنڪريٽ ايپليڪيشنن جي ذريعي تصورات جي هڪ گہرے سمجھ کي ترقي ڪرڻ آهي. شاگرد پيچيده واقعن کي ماڊل ڪرڻ ۽ حقيقي دنيا جي ڊيٽا جي تشريح ڪرڻ سکندا.
ڊيٽا سائنس جي ماهرن، محققن ۽ شاگردن لاءِ مثالي، هي ڪورس هڪ منفرد نقطه نظر پيش ڪري ٿو ته ڪيئن امڪان ۽ انفرنس دنيا جي اسان جي سمجھ کي شڪل ڏين ٿا. انهن لاءِ مڪمل آهي جيڪي ڳولي رهيا آهن ڊيٽا سائنس ۽ شمارياتي تجزيي جي انهن جي سمجھ کي وڌيڪ مضبوط ڪرڻ.
تجزياتي ڪمبينيٽرز: هڪ پرنسٽن ڪورس فار ڊيسيفرنگ ڪمپليڪس اسٽرڪچرز (پرنسٽن)
پرنسٽن يونيورسٽي پاران پيش ڪيل تجزياتي ڪمبينيٽرڪس ڪورس، تجزياتي مجموعن جي هڪ دلچسپ ڳولا آهي، هڪ نظم جيڪو پيچيده گڏيل جوڙجڪ جي درست مقداري اڳڪٿين کي قابل بڻائي ٿو. هي ڪورس، مڪمل طور تي انگريزيءَ ۾، هڪ قيمتي وسيلو آهي انهن لاءِ جيڪي سمجهڻ ۽ لاڳو ڪرڻ جي ڪوشش ڪن ٿا جديد طريقن جي ميدان ۾.
ٽي هفتا لڳن ٿا ۽ لڳ ڀڳ 16 ڪلاڪ لڳن ٿا، يا تقريباً 5 ڪلاڪ في هفتي، هي ڪورس متعارف ڪرايو آهي علامتي طريقي کي حاصل ڪرڻ لاءِ فنڪشنل لاڳاپن جي وچ ۾ عام، لاڳاپا، ۽ ملٽي ويريٽ پيدا ڪندڙ افعال. اهو پيچيده تجزيي جي طريقن کي پڻ ڳولي ٿو صحيح طور تي علامتون حاصل ڪرڻ لاءِ جنريٽنگ افعال جي مساواتن مان.
شاگرد دريافت ڪندا ته ڪيئن تجزياتي combinatorics استعمال ڪري سگھجن ٿا درست مقدار جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ وڏي گڏيل جوڙجڪ ۾. اهي سکندا combinatorial ڍانچي کي هٿي وٺرائڻ ۽ انهن ساختن جو تجزيو ڪرڻ لاءِ پيچيده تجزياتي ٽيڪنڪ استعمال ڪندا.
هي ڪورس انهن لاءِ مثالي آهي جيڪي ڳولهي رهيا آهن انهن جي گڏيل سمجهه کي وڌيڪ مضبوط ڪرڻ ۽ پيچيده مسئلن کي حل ڪرڻ ۾ ان جي درخواست. اهو هڪ منفرد نقطو پيش ڪري ٿو ته ڪيئن تجزياتي combinatorics رياضياتي ۽ گڏيل جوڙجڪ جي اسان جي سمجھ کي شڪل ڏئي ٿو.