หลักสูตรภาษาอังกฤษ
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับโมเดลเชิงเส้นและพีชคณิตเมทริกซ์ (ฮาร์วาร์ด)
มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ดเสนอหลักสูตร "ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับแบบจำลองเชิงเส้นและพีชคณิตเมทริกซ์" ผ่านแพลตฟอร์ม HarvardX บน edX. แม้ว่าหลักสูตรนี้จะสอนเป็นภาษาอังกฤษ แต่ก็มอบโอกาสพิเศษในการเรียนรู้พื้นฐานของพีชคณิตเมทริกซ์และแบบจำลองเชิงเส้น ซึ่งเป็นทักษะที่จำเป็นในสาขาวิทยาศาสตร์หลายสาขา
หลักสูตรสี่สัปดาห์นี้ต้องใช้เวลาเรียน 2 ถึง 4 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ได้รับการออกแบบมาให้เรียนให้จบตามที่คุณต้องการ โดยมุ่งเน้นที่การใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม R เพื่อประยุกต์ใช้แบบจำลองเชิงเส้นในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาวิทยาศาสตร์ชีวภาพ นักเรียนจะได้เรียนรู้การจัดการพีชคณิตเมทริกซ์และทำความเข้าใจการประยุกต์ใช้ในการออกแบบการทดลองและการวิเคราะห์ข้อมูลมิติสูง
โปรแกรมนี้ครอบคลุมถึงสัญลักษณ์พีชคณิตเมทริกซ์ การดำเนินการของเมทริกซ์ การประยุกต์พีชคณิตเมทริกซ์ในการวิเคราะห์ข้อมูล โมเดลเชิงเส้น และความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการสลายตัวของ QR หลักสูตรนี้เป็นส่วนหนึ่งของชุดหลักสูตรเจ็ดหลักสูตร ซึ่งสามารถเรียนรายบุคคลหรือเป็นส่วนหนึ่งของใบรับรองวิชาชีพสองใบในสาขาการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับวิทยาศาสตร์ชีวภาพและการวิเคราะห์ข้อมูลจีโนม
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเพิ่มทักษะในการสร้างแบบจำลองทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพ เป็นรากฐานที่มั่นคงสำหรับผู้ที่ต้องการสำรวจพีชคณิตเมทริกซ์เพิ่มเติมและการประยุกต์ในสาขาวิทยาศาสตร์และการวิจัยต่างๆ
ความน่าจะเป็นระดับปริญญาโท (ฮาร์วาร์ด)
Lเพลย์ลิสต์ “Statistics 110: Probability” บน YouTube ซึ่งสอนเป็นภาษาอังกฤษโดย Joe Blitzstein จากมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด เป็นแหล่งข้อมูลอันล้ำค่าสำหรับผู้ที่ต้องการเพิ่มพูนความรู้เกี่ยวกับความน่าจะเป็นให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น. เพลย์ลิสต์ประกอบด้วยวิดีโอบทเรียน สื่อทบทวน และแบบฝึกหัดมากกว่า 250 แบบพร้อมคำตอบโดยละเอียด
หลักสูตรภาษาอังกฤษนี้เป็นการแนะนำความน่าจะเป็นที่ครอบคลุม โดยนำเสนอเป็นภาษาที่จำเป็นและชุดเครื่องมือสำหรับการทำความเข้าใจสถิติ วิทยาศาสตร์ ความเสี่ยง และการสุ่ม แนวคิดที่สอนสามารถนำไปใช้ได้หลากหลายสาขา เช่น สถิติ วิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ การเงิน และชีวิตประจำวัน
หัวข้อที่ครอบคลุมรวมถึงพื้นฐานของความน่าจะเป็น ตัวแปรสุ่มและการแจกแจงของมัน การแจกแจงแบบตัวแปรเดียวและหลายตัวแปร ทฤษฎีบทลิมิต และลูกโซ่มาร์คอฟ หลักสูตรนี้ต้องมีความรู้มาก่อนเกี่ยวกับแคลคูลัสตัวแปรเดียวและความคุ้นเคยกับเมทริกซ์
สำหรับผู้ที่คุ้นเคยกับภาษาอังกฤษและกระตือรือร้นที่จะสำรวจโลกแห่งความน่าจะเป็นในเชิงลึก ชุดหลักสูตรของฮาร์วาร์ดนี้มอบโอกาสในการเรียนรู้ที่มีคุณค่า คุณสามารถเข้าถึงเพลย์ลิสต์และเนื้อหาโดยละเอียดได้โดยตรงบน YouTube
อธิบายความน่าจะเป็นแล้ว หลักสูตรพร้อมคำบรรยายภาษาฝรั่งเศส (ฮาร์วาร์ด)
หลักสูตร “Fat Chance: Probability from the Ground Up” นำเสนอโดย HarvardX บน edX เป็นการแนะนำที่น่าสนใจเกี่ยวกับความน่าจะเป็นและสถิติ แม้ว่าหลักสูตรนี้จะสอนเป็นภาษาอังกฤษ แต่ผู้ชมที่พูดภาษาฝรั่งเศสก็สามารถเข้าถึงได้ด้วยคำบรรยายภาษาฝรั่งเศส
หลักสูตรเจ็ดสัปดาห์นี้ต้องใช้เวลาเรียน 3 ถึง 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ออกแบบมาสำหรับผู้ที่ยังใหม่ต่อการศึกษาความน่าจะเป็นหรือกำลังมองหาการทบทวนแนวคิดหลักที่สามารถเข้าถึงได้ก่อนลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรสถิติ ระดับมหาวิทยาลัย “Fat Chance” เน้นพัฒนาการคิดเชิงคณิตศาสตร์มากกว่าท่องจำคำศัพท์และสูตร
โมดูลเริ่มต้นแนะนำทักษะการนับขั้นพื้นฐาน ซึ่งจะนำไปใช้กับปัญหาความน่าจะเป็นแบบง่าย โมดูลต่อๆ ไปจะสำรวจว่าแนวคิดและเทคนิคเหล่านี้สามารถนำไปปรับใช้เพื่อแก้ไขปัญหาความน่าจะเป็นในวงกว้างได้อย่างไร หลักสูตรนี้จบลงด้วยการแนะนำสถิติผ่านแนวคิดเกี่ยวกับค่าคาดหวัง ความแปรปรวน และการแจกแจงแบบปกติ
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเพิ่มทักษะการใช้เหตุผลเชิงปริมาณ และเข้าใจพื้นฐานของความน่าจะเป็นและสถิติ โดยให้มุมมองที่สมบูรณ์เกี่ยวกับธรรมชาติสะสมของคณิตศาสตร์ และวิธีการนำไปใช้กับการทำความเข้าใจความเสี่ยงและความสุ่ม
การอนุมานทางสถิติและการสร้างแบบจำลองสำหรับการทดลองที่มีปริมาณงานสูง (ฮาร์วาร์ด)
หลักสูตร "การอนุมานทางสถิติและการสร้างแบบจำลองสำหรับการทดลองที่มีปริมาณงานสูง" ในภาษาอังกฤษมุ่งเน้นไปที่เทคนิคที่ใช้ในการอนุมานทางสถิติกับข้อมูลที่มีปริมาณงานสูง หลักสูตรสี่สัปดาห์นี้ต้องใช้เวลาเรียน 2-4 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ เป็นทรัพยากรที่มีคุณค่าสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจและใช้วิธีการทางสถิติขั้นสูงในการตั้งค่าการวิจัยที่เน้นข้อมูล
โปรแกรมครอบคลุมหัวข้อต่างๆ รวมถึงปัญหาการเปรียบเทียบหลายรายการ อัตราข้อผิดพลาด ขั้นตอนการควบคุมอัตราข้อผิดพลาด อัตราการค้นพบที่ผิดพลาด ค่า q และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ นอกจากนี้ยังแนะนำการสร้างแบบจำลองทางสถิติและการประยุกต์กับข้อมูลที่มีปริมาณงานสูง การอภิปรายเกี่ยวกับการแจกแจงแบบพาราเมตริก เช่น ทวินาม เลขชี้กำลัง และแกมมา และอธิบายการประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุด
นักเรียนจะได้เรียนรู้ว่าแนวคิดเหล่านี้ถูกนำไปใช้ในบริบทอย่างไร เช่น การจัดลำดับยุคถัดไปและข้อมูลไมโครอาร์เรย์ หลักสูตรนี้ยังครอบคลุมถึงแบบจำลองลำดับชั้นและเชิงประจักษ์แบบเบย์ พร้อมตัวอย่างการใช้งานจริง
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการอนุมานทางสถิติและการสร้างแบบจำลองในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์สมัยใหม่ โดยให้มุมมองเชิงลึกเกี่ยวกับการวิเคราะห์ทางสถิติของข้อมูลที่ซับซ้อน และเป็นแหล่งข้อมูลที่ดีเยี่ยมสำหรับนักวิจัย นักศึกษา และผู้เชี่ยวชาญในสาขาวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต ชีวสารสนเทศศาสตร์ และสถิติ
ความน่าจะเป็นเบื้องต้น (ฮาร์วาร์ด)
หลักสูตร "ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับความน่าจะเป็น" ที่นำเสนอโดย HarvardX บน edX เป็นการสำรวจความน่าจะเป็นในเชิงลึก ซึ่งเป็นภาษาที่สำคัญและชุดเครื่องมือสำหรับการทำความเข้าใจข้อมูล โอกาส และความไม่แน่นอน แม้ว่าหลักสูตรนี้จะสอนเป็นภาษาอังกฤษ แต่ผู้ชมที่พูดภาษาฝรั่งเศสก็สามารถเข้าถึงได้ด้วยคำบรรยายภาษาฝรั่งเศส
หลักสูตร 5 สัปดาห์นี้ ใช้เวลาเรียน 10-XNUMX ชั่วโมงต่อสัปดาห์ มีจุดมุ่งหมายเพื่อนำตรรกะมาสู่โลกที่เต็มไปด้วยโอกาสและความไม่แน่นอน โดยจะมอบเครื่องมือที่จำเป็นในการทำความเข้าใจข้อมูล วิทยาศาสตร์ ปรัชญา วิศวกรรม เศรษฐศาสตร์ และการเงิน คุณจะไม่เพียงแต่เรียนรู้วิธีการแก้ปัญหาทางเทคนิคที่ซับซ้อนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงวิธีการใช้วิธีแก้ปัญหาเหล่านี้ในชีวิตประจำวันอีกด้วย
ด้วยตัวอย่างตั้งแต่การทดสอบทางการแพทย์ไปจนถึงการทำนายผลกีฬา คุณจะได้รับรากฐานที่มั่นคงสำหรับการศึกษาการอนุมานทางสถิติ กระบวนการสุ่ม อัลกอริธึมแบบสุ่ม และหัวข้ออื่นๆ ที่จำเป็นต้องมีความน่าจะเป็น
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับความไม่แน่นอนและโอกาส การทำนายที่ดี และทำความเข้าใจตัวแปรสุ่ม โดยให้มุมมองที่สมบูรณ์เกี่ยวกับการแจกแจงความน่าจะเป็นทั่วไปที่ใช้ในสถิติและวิทยาศาสตร์ข้อมูล
แคลคูลัสประยุกต์ (ฮาร์วาร์ด)
หลักสูตร "Calculus Applied!" ซึ่งเปิดสอนโดย Harvard ใน edX เป็นการสำรวจเชิงลึกเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้แคลคูลัสตัวแปรเดียวในสังคม ชีวิต และวิทยาศาสตร์กายภาพ หลักสูตรนี้เป็นภาษาอังกฤษทั้งหมดเป็นโอกาสที่ดีเยี่ยมสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจว่าแคลคูลัสถูกนำไปใช้ในบริบททางวิชาชีพในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างไร
หลักสูตรนี้ใช้เวลาเรียนสิบสัปดาห์และต้องเรียนระหว่าง 3 ถึง 6 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ เป็นมากกว่าตำราเรียนแบบดั้งเดิม เขาร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญจากหลากหลายสาขาเพื่อแสดงให้เห็นว่าแคลคูลัสถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์และแก้ไขปัญหาในชีวิตจริงอย่างไร นักเรียนจะได้สำรวจการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์ไปจนถึงการสร้างแบบจำลองทางชีววิทยา
โปรแกรมนี้ครอบคลุมถึงการใช้อนุพันธ์ ปริพันธ์ สมการเชิงอนุพันธ์ และเน้นความสำคัญของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และพารามิเตอร์ ออกแบบมาสำหรับผู้ที่มีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับแคลคูลัสตัวแปรเดียวและมีความสนใจในการประยุกต์แคลคูลัสเชิงปฏิบัติในสาขาต่างๆ
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับนักเรียน ครู และผู้ประกอบอาชีพที่ต้องการทำความเข้าใจแคลคูลัสให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และค้นพบการประยุกต์ใช้แคลคูลัสในโลกแห่งความเป็นจริง
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ (สแตนฟอร์ด)
หลักสูตร "Introduction to Mathematical Thinking" ที่นำเสนอโดยมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดใน Coursera เป็นการดำดิ่งสู่โลกแห่งการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ แม้ว่าหลักสูตรนี้จะสอนเป็นภาษาอังกฤษ แต่ผู้ชมที่พูดภาษาฝรั่งเศสก็สามารถเข้าถึงได้ด้วยคำบรรยายภาษาฝรั่งเศส
หลักสูตรระยะเวลา 38 สัปดาห์ ใช้เวลาเรียนทั้งหมดประมาณ 12 ชั่วโมง หรือประมาณ XNUMX ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ออกแบบมาสำหรับผู้ที่ต้องการพัฒนาการคิดเชิงคณิตศาสตร์ แตกต่างจากการฝึกคณิตศาสตร์ทั่วไปที่มักนำเสนอในระบบโรงเรียน หลักสูตรนี้เน้นการพัฒนาวิธีคิดนอกกรอบซึ่งเป็นทักษะอันทรงคุณค่าในโลกปัจจุบัน
นักเรียนจะได้สำรวจว่านักคณิตศาสตร์มืออาชีพคิดอย่างไรในการแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง ไม่ว่าปัญหาจะเกิดขึ้นจากโลกในชีวิตประจำวัน จากวิทยาศาสตร์ หรือจากคณิตศาสตร์ก็ตาม หลักสูตรนี้ช่วยพัฒนาวิธีคิดที่สำคัญนี้ นอกเหนือไปจากขั้นตอนการเรียนรู้เพื่อแก้ปัญหาแบบเหมารวม
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเสริมสร้างการใช้เหตุผลเชิงปริมาณและเข้าใจพื้นฐานของการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ ให้มุมมองที่สมบูรณ์เกี่ยวกับธรรมชาติสะสมของคณิตศาสตร์และการประยุกต์เพื่อทำความเข้าใจปัญหาที่ซับซ้อน
การเรียนรู้เชิงสถิติด้วย R (Stanford)
หลักสูตร "การเรียนรู้ทางสถิติด้วย R" ที่นำเสนอโดย Stanford เป็นหลักสูตรระดับกลางเบื้องต้นสำหรับการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยเน้นที่วิธีการถดถอยและการจำแนกประเภท หลักสูตรนี้เป็นภาษาอังกฤษทั้งหมดเป็นทรัพยากรที่มีคุณค่าสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจและประยุกต์วิธีการทางสถิติในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หลักสูตรนี้ใช้เวลาเรียน 3 สัปดาห์และใช้เวลาเรียน 5-2021 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ครอบคลุมวิธีการแบบดั้งเดิมและวิธีใหม่ที่น่าตื่นเต้นในการสร้างแบบจำลองทางสถิติและวิธีการใช้ในภาษาการเขียนโปรแกรม R หลักสูตรนี้ได้รับการอัปเดตในปี XNUMX สำหรับฉบับที่สองของ คู่มือหลักสูตร
หัวข้อต่างๆ ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้นและพหุนาม การถดถอยโลจิสติกและการวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้น การตรวจสอบความถูกต้องข้ามและการบูตสแตรปปิ้ง การเลือกแบบจำลองและวิธีการทำให้เป็นมาตรฐาน (สันและบ่วงบาศ) แบบจำลองไม่เชิงเส้น เส้นโค้งและแบบจำลองการบวกทั่วไป วิธีการแบบต้นไม้ ฟอเรสต์แบบสุ่มและการเพิ่มกำลัง รองรับเครื่องเวกเตอร์ โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก โมเดลการเอาตัวรอด และการทดสอบหลายรายการ
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่มีความรู้พื้นฐานด้านสถิติ พีชคณิตเชิงเส้น และวิทยาการคอมพิวเตอร์ และผู้ที่กำลังมองหาความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ทางสถิติและการประยุกต์ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล
วิธีการเรียนรู้คณิตศาสตร์: หลักสูตรสำหรับทุกคน (สแตนฟอร์ด)
หลักสูตร “วิธีเรียนรู้คณิตศาสตร์: สำหรับนักเรียน” นำเสนอโดย Stanford เป็นหลักสูตรออนไลน์ฟรีสำหรับผู้เรียนคณิตศาสตร์ทุกระดับ เป็นภาษาอังกฤษทั้งหมด โดยผสมผสานข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับสมองเข้ากับหลักฐานใหม่ๆ เกี่ยวกับวิธีที่ดีที่สุดในการเข้าถึงคณิตศาสตร์
ใช้เวลาเรียนหกสัปดาห์และต้องเรียน 1 ถึง 3 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนความสัมพันธ์ระหว่างผู้เรียนกับคณิตศาสตร์ หลายๆ คนเคยมีประสบการณ์เชิงลบกับคณิตศาสตร์ ซึ่งนำไปสู่ความเกลียดชังหรือความล้มเหลว หลักสูตรนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ผู้เรียนได้รับข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการเรียนคณิตศาสตร์
ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น สมองและการเรียนรู้คณิตศาสตร์ ตำนานเกี่ยวกับคณิตศาสตร์ ความคิด ข้อผิดพลาด และความเร็วก็ครอบคลุมเช่นกัน ความยืดหยุ่นเชิงตัวเลข การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ การเชื่อมต่อ แบบจำลองเชิงตัวเลข เป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรมด้วย การเป็นตัวแทนของคณิตศาสตร์ในชีวิต แต่ยังรวมถึงในธรรมชาติและในที่ทำงานด้วยจะไม่ถูกลืม หลักสูตรนี้ได้รับการออกแบบโดยมีการเรียนการสอนแบบมีส่วนร่วม ทำให้การเรียนรู้มีการโต้ตอบและมีชีวิตชีวา
เป็นแหล่งข้อมูลอันมีค่าสำหรับทุกคนที่ต้องการเห็นคณิตศาสตร์แตกต่างออกไป พัฒนาความเข้าใจที่ลึกซึ้งและเป็นบวกเกี่ยวกับระเบียบวินัยนี้ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่เคยมีประสบการณ์เชิงลบกับคณิตศาสตร์ในอดีตและกำลังมองหาที่จะเปลี่ยนแปลงการรับรู้นี้
การจัดการความน่าจะเป็น (สแตนฟอร์ด)
หลักสูตร "ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการจัดการความน่าจะเป็น" ที่นำเสนอโดย Stanford เป็นการแนะนำเกี่ยวกับระเบียบวินัยในการจัดการความน่าจะเป็น สาขานี้มุ่งเน้นไปที่การสื่อสารและการคำนวณความไม่แน่นอนในรูปแบบของตารางข้อมูลที่ตรวจสอบได้ที่เรียกว่า Stochastic Information Packets (SIP) หลักสูตรสิบสัปดาห์นี้ใช้เวลาเรียน 1 ถึง 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ไม่ต้องสงสัยเลยว่าเป็นทรัพยากรที่มีคุณค่าสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจและประยุกต์วิธีการทางสถิติในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หลักสูตรของหลักสูตรครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น การรับรู้ "ข้อบกพร่องของค่าเฉลี่ย" ซึ่งเป็นชุดของข้อผิดพลาดที่เป็นระบบที่เกิดขึ้นเมื่อความไม่แน่นอนแสดงด้วยตัวเลขเดี่ยว ซึ่งโดยปกติจะเป็นค่าเฉลี่ย มันอธิบายว่าทำไมหลายโครงการถึงล่าช้า เกินงบประมาณ และต่ำกว่างบประมาณ หลักสูตรนี้ยังสอนเลขคณิตความไม่แน่นอน ซึ่งทำการคำนวณด้วยข้อมูลนำเข้าที่ไม่แน่นอน ส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอนซึ่งคุณสามารถคำนวณผลลัพธ์โดยเฉลี่ยที่แท้จริงและโอกาสในการบรรลุเป้าหมายที่ระบุได้
นักเรียนจะได้เรียนรู้วิธีสร้างแบบจำลองเชิงโต้ตอบที่สามารถแชร์กับผู้ใช้ Excel คนใดก็ได้ โดยไม่ต้องใช้ Add-in หรือมาโคร วิธีนี้เหมาะสมพอๆ กันสำหรับ Python หรือสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมที่รองรับอาร์เรย์
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่คุ้นเคยกับ Microsoft Excel และกำลังมองหาความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการจัดการความน่าจะเป็นและการประยุกต์ใช้ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ศาสตร์แห่งความไม่แน่นอนและข้อมูล (เอ็มไอที)
หลักสูตร “ความน่าจะเป็น – ศาสตร์แห่งความไม่แน่นอนและข้อมูล” เสนอโดยสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) เป็นการแนะนำพื้นฐานเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลผ่านแบบจำลองความน่าจะเป็น หลักสูตรนี้ใช้เวลาสิบหกสัปดาห์ โดยต้องเรียน 10 ถึง 14 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ สอดคล้องกับส่วนหนึ่งของโปรแกรม MIT MicroMasters ในสาขาสถิติและวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หลักสูตรนี้สำรวจโลกแห่งความไม่แน่นอน: ตั้งแต่อุบัติเหตุในตลาดการเงินที่คาดเดาไม่ได้ไปจนถึงการสื่อสาร การสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นและสาขาที่เกี่ยวข้องของการอนุมานทางสถิติ กุญแจสำคัญสองประการในการวิเคราะห์ข้อมูลนี้และการคาดการณ์ที่ถูกต้องทางวิทยาศาสตร์
นักเรียนจะค้นพบโครงสร้างและองค์ประกอบพื้นฐานของแบบจำลองความน่าจะเป็น รวมถึงตัวแปรสุ่ม การแจกแจง ค่าเฉลี่ย และความแปรปรวน หลักสูตรนี้ยังครอบคลุมถึงวิธีการอนุมานด้วย กฎของจำนวนมากและการประยุกต์ รวมถึงกระบวนการสุ่ม
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการความรู้พื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยให้มุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับแบบจำลองความน่าจะเป็น ตั้งแต่องค์ประกอบพื้นฐานไปจนถึงกระบวนการสุ่มและการอนุมานทางสถิติ ทั้งหมดนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับมืออาชีพและนักศึกษา โดยเฉพาะสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรรมศาสตร์ และสถิติ
ความน่าจะเป็นทางคอมพิวเตอร์และการอนุมาน (MIT)
สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) นำเสนอหลักสูตร "ความน่าจะเป็นทางคอมพิวเตอร์และการอนุมาน" เป็นภาษาอังกฤษ โปรแกรมนี้ประกอบด้วยการแนะนำระดับกลางเกี่ยวกับการวิเคราะห์และการอนุมานความน่าจะเป็น หลักสูตร 4 สัปดาห์นี้ต้องใช้เวลาเรียน 6-XNUMX ชั่วโมงต่อสัปดาห์ เป็นการสำรวจที่น่าสนใจเกี่ยวกับวิธีการใช้ความน่าจะเป็นและการอนุมานในด้านต่างๆ เช่น การกรองสแปม การนำทางด้วยบอทบนมือถือ หรือแม้แต่ในเกมวางแผนอย่าง Jeopardy and Go
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้หลักการของความน่าจะเป็นและการอนุมาน และวิธีการนำไปใช้ในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ให้เหตุผลด้วยความไม่แน่นอนและคาดการณ์ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลต่างๆ สำหรับจัดเก็บการแจกแจงความน่าจะเป็น เช่น โมเดลกราฟิกที่น่าจะเป็น และพัฒนาอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพสำหรับการให้เหตุผลกับโครงสร้างข้อมูลเหล่านี้
เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะรู้วิธีจำลองปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงด้วยความน่าจะเป็น และวิธีการใช้แบบจำลองผลลัพธ์สำหรับการอนุมาน คุณไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านความน่าจะเป็นหรือการอนุมานมาก่อน แต่คุณควรคุ้นเคยกับการเขียนโปรแกรมและแคลคูลัส Python ขั้นพื้นฐานแล้ว
หลักสูตรนี้เป็นแหล่งข้อมูลที่สำคัญสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจและใช้วิธีการทางสถิติในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยให้มุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับแบบจำลองความน่าจะเป็นและการอนุมานทางสถิติ
หัวใจของความไม่แน่นอน: MIT ไขปริศนาความน่าจะเป็น
ในหลักสูตร "Introduction to Probability Part II: Inference Processes" สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) นำเสนอการเรียนรู้ขั้นสูงในโลกแห่งความน่าจะเป็นและการอนุมาน หลักสูตรนี้เป็นภาษาอังกฤษทั้งหมดเป็นภาคต่อเชิงตรรกะของส่วนแรก โดยเจาะลึกลงไปในการวิเคราะห์ข้อมูลและศาสตร์แห่งความไม่แน่นอน
ตลอดระยะเวลาสิบหกสัปดาห์ โดยมีความมุ่งมั่น 6 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ หลักสูตรนี้จะสำรวจกฎของจำนวนจำนวนมาก วิธีการอนุมานแบบเบย์ สถิติคลาสสิก และกระบวนการสุ่ม เช่น กระบวนการปัวซองและสายโซ่ของมาร์คอฟ นี่เป็นการสำรวจที่เข้มงวด มีไว้สำหรับผู้ที่มีพื้นฐานความน่าจะเป็นที่มั่นคงอยู่แล้ว
หลักสูตรนี้โดดเด่นด้วยแนวทางที่ใช้งานง่าย ในขณะที่ยังคงความเข้มงวดทางคณิตศาสตร์ไว้ ไม่เพียงแค่นำเสนอทฤษฎีบทและการพิสูจน์เท่านั้น แต่ยังมุ่งหวังที่จะพัฒนาความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับแนวความคิดผ่านการประยุกต์ที่เป็นรูปธรรม นักเรียนจะได้เรียนรู้การสร้างแบบจำลองปรากฏการณ์ที่ซับซ้อนและตีความข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
เหมาะสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิจัย และนักศึกษา หลักสูตรนี้นำเสนอมุมมองที่ไม่เหมือนใครเกี่ยวกับความน่าจะเป็นและการอนุมานที่ส่งผลต่อความเข้าใจโลกของเรา เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
เชิงวิเคราะห์: หลักสูตรพรินซ์ตันสำหรับการถอดรหัสโครงสร้างที่ซับซ้อน (พรินซ์ตัน)
หลักสูตรเชิงวิเคราะห์เชิงวิเคราะห์ที่เปิดสอนโดยมหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน เป็นการสำรวจที่น่าสนใจเกี่ยวกับเชิงวิเคราะห์เชิงผสมผสาน ซึ่งเป็นสาขาวิชาที่ช่วยให้สามารถคาดการณ์เชิงปริมาณได้อย่างแม่นยำของโครงสร้างเชิงผสมผสานที่ซับซ้อน หลักสูตรนี้เป็นภาษาอังกฤษทั้งหมดเป็นแหล่งข้อมูลอันมีค่าสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจและใช้วิธีการขั้นสูงในสาขาเชิงผสมผสาน
หลักสูตรนี้ใช้เวลาสามสัปดาห์และต้องใช้เวลาทั้งหมดประมาณ 16 ชั่วโมงหรือประมาณ 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ จะแนะนำวิธีการเชิงสัญลักษณ์ในการหาความสัมพันธ์เชิงฟังก์ชันระหว่างฟังก์ชันการสร้างสามัญ เอ็กซ์โพเนนเชียล และหลายตัวแปร นอกจากนี้ยังสำรวจวิธีการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนเพื่อให้ได้มาซึ่งเส้นกำกับที่แม่นยำจากสมการการสร้างฟังก์ชัน
นักเรียนจะค้นพบว่าวิธีการเชิงผสมผสานเชิงวิเคราะห์สามารถนำมาใช้ในการทำนายปริมาณที่แม่นยำในโครงสร้างเชิงผสมผสานขนาดใหญ่ได้อย่างไร พวกเขาจะได้เรียนรู้การจัดการโครงสร้างเชิงผสมผสานและใช้เทคนิคการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนเพื่อวิเคราะห์โครงสร้างเหล่านี้
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการผสมผสานและการประยุกต์ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน โดยนำเสนอมุมมองที่ไม่เหมือนใครว่าการวิเคราะห์เชิงผสมผสานกำหนดรูปแบบความเข้าใจของเราเกี่ยวกับโครงสร้างทางคณิตศาสตร์และโครงสร้างเชิงผสมผสานได้อย่างไร