انگریزی میں کورسز
لکیری ماڈلز اور میٹرکس الجبرا کا تعارف (ہارورڈ)
ہارورڈ یونیورسٹی، edX پر اپنے HarvardX پلیٹ فارم کے ذریعے، "لینیئر ماڈلز اور میٹرکس الجبرا کا تعارف" کورس پیش کرتی ہے۔. اگرچہ یہ کورس انگریزی میں پڑھایا جاتا ہے، لیکن یہ میٹرکس الجبرا اور لکیری ماڈلز کی بنیادیں، بہت سے سائنسی شعبوں میں ضروری مہارتیں سیکھنے کا ایک منفرد موقع فراہم کرتا ہے۔
یہ چار ہفتے کا کورس، جس میں ہر ہفتے 2 سے 4 گھنٹے کا مطالعہ درکار ہوتا ہے، آپ کی اپنی رفتار سے مکمل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ ڈیٹا کے تجزیہ میں لکیری ماڈلز کو لاگو کرنے کے لیے R پروگرامنگ زبان کے استعمال پر توجہ مرکوز کرتا ہے، خاص طور پر لائف سائنسز میں۔ طلباء میٹرکس الجبرا میں ہیرا پھیری کرنا سیکھیں گے اور تجرباتی ڈیزائن اور اعلیٰ جہتی ڈیٹا کے تجزیہ میں اس کے اطلاق کو سمجھیں گے۔
اس پروگرام میں میٹرکس الجبرا کے اشارے، میٹرکس آپریشنز، ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے میٹرکس الجبرا کا اطلاق، لکیری ماڈلز، اور QR سڑنے کا تعارف شامل ہے۔ یہ کورس سات کورسز کی ایک سیریز کا حصہ ہے، جسے انفرادی طور پر یا ڈیٹا اینالیسس فار دی لائف سائنسز اور جینومک ڈیٹا اینالیسس میں دو پروفیشنل سرٹیفکیٹس کے حصے کے طور پر لیا جا سکتا ہے۔
یہ کورس ان لوگوں کے لیے مثالی ہے جو شماریاتی ماڈلنگ اور ڈیٹا کے تجزیہ میں مہارت حاصل کرنا چاہتے ہیں، خاص طور پر لائف سائنسز کے تناظر میں۔ یہ ان لوگوں کے لیے ایک ٹھوس بنیاد فراہم کرتا ہے جو میٹرکس الجبرا اور مختلف سائنسی اور تحقیقی شعبوں میں اس کے اطلاق کو مزید دریافت کرنا چاہتے ہیں۔
ماسٹر امکان (ہارورڈ)
Lیوٹیوب پر "اعداد و شمار 110: امکان" کی پلے لسٹ، جو ہارورڈ یونیورسٹی کے جو بلٹزسٹائن نے انگریزی میں پڑھائی ہے، ان لوگوں کے لیے ایک انمول وسیلہ ہے جو امکان کے بارے میں اپنے علم کو گہرا کرنا چاہتے ہیں۔. پلے لسٹ میں اسباق کی ویڈیوز، جائزہ مواد، اور تفصیلی حل کے ساتھ 250 سے زیادہ مشقیں شامل ہیں۔
یہ انگریزی کورس امکان کا ایک جامع تعارف ہے، جسے ایک ضروری زبان کے طور پر پیش کیا گیا ہے اور اعداد و شمار، سائنس، خطرے اور بے ترتیب پن کو سمجھنے کے لیے ٹولز کا مجموعہ ہے۔ سکھائے جانے والے تصورات مختلف شعبوں جیسے شماریات، سائنس، انجینئرنگ، معاشیات، مالیات اور روزمرہ کی زندگی میں لاگو ہوتے ہیں۔
جن عنوانات کا احاطہ کیا گیا ہے ان میں امکان کی بنیادی باتیں، بے ترتیب متغیرات اور ان کی تقسیم، غیر متغیر اور کثیر تقسیم، محدود نظریات، اور مارکوف چینز شامل ہیں۔ کورس کے لیے ایک متغیر کیلکولس کی پیشگی معلومات اور میٹرکس سے واقفیت کی ضرورت ہوتی ہے۔
ان لوگوں کے لیے جو انگریزی میں آرام سے ہیں اور امکانات کی دنیا کو گہرائی میں تلاش کرنے کے خواہشمند ہیں، یہ ہارورڈ کورس سیریز سیکھنے کا ایک بھرپور موقع فراہم کرتی ہے۔ آپ پلے لسٹ اور اس کے تفصیلی مواد تک براہ راست YouTube پر رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔
امکان کی وضاحت۔ فرانسیسی سب ٹائٹلز کے ساتھ کورس (ہارورڈ)
ہارورڈ ایکس کی طرف سے edX پر پیش کردہ کورس "فیٹ چانس: پرابیبلٹی فرام دی گراؤنڈ اپ" امکان اور شماریات کا ایک دلچسپ تعارف ہے۔ اگرچہ کورس انگریزی میں پڑھایا جاتا ہے، یہ فرانسیسی بولنے والے سامعین کے لیے دستیاب فرانسیسی سب ٹائٹلز کی بدولت قابل رسائی ہے۔
یہ سات ہفتے کا کورس، جس میں ہر ہفتے 3 سے 5 گھنٹے کا مطالعہ درکار ہوتا ہے، ان لوگوں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جو امکان کے مطالعہ میں نئے ہیں یا شماریات کے کورس میں داخلہ لینے سے پہلے کلیدی تصورات کا قابل رسائی جائزہ لینا چاہتے ہیں۔ یونیورسٹی کی سطح۔ "فیٹ چانس" اصطلاحات اور فارمولوں کو یاد کرنے کے بجائے ریاضیاتی سوچ کو فروغ دینے پر زور دیتا ہے۔
ابتدائی ماڈیول گنتی کی بنیادی مہارتیں متعارف کراتے ہیں، جن کا اطلاق عام امکانی مسائل پر ہوتا ہے۔ اس کے بعد کے ماڈیولز دریافت کرتے ہیں کہ ان خیالات اور تکنیکوں کو ممکنہ مسائل کی ایک وسیع رینج کو حل کرنے کے لیے کس طرح اپنایا جا سکتا ہے۔ کورس متوقع قدر، تغیر اور عام تقسیم کے تصورات کے ذریعے شماریات کے تعارف کے ساتھ ختم ہوتا ہے۔
یہ کورس ان لوگوں کے لیے مثالی ہے جو اپنی مقداری استدلال کی مہارت کو بڑھانا چاہتے ہیں اور امکان اور اعدادوشمار کی بنیادوں کو سمجھتے ہیں۔ یہ ریاضی کی مجموعی نوعیت کے بارے میں ایک افزودہ نقطہ نظر فراہم کرتا ہے اور یہ کہ خطرے اور بے ترتیب پن کو سمجھنے پر کیسے لاگو ہوتا ہے۔
اعداد و شمار کا اندازہ اور ماڈلنگ برائے ہائی تھرو پٹ تجربات (ہارورڈ)
انگریزی میں "شماریاتی اندازہ اور ماڈلنگ برائے ہائی تھرو پٹ تجربات" کورس ان تکنیکوں پر توجہ مرکوز کرتا ہے جو ہائی تھرو پٹ ڈیٹا پر شماریاتی تخمینہ کرنے کے لیے استعمال کی جاتی ہیں۔ یہ چار ہفتے کا کورس، جس میں ہر ہفتے 2-4 گھنٹے مطالعہ کی ضرورت ہوتی ہے، ان لوگوں کے لیے ایک قیمتی وسیلہ ہے جو ڈیٹا پر مبنی تحقیقی ترتیبات میں شماریاتی طریقوں کو سمجھنے اور ان کا اطلاق کرنا چاہتے ہیں۔
پروگرام متعدد موضوعات کا احاطہ کرتا ہے، بشمول متعدد موازنہ کا مسئلہ، غلطی کی شرح، غلطی کی شرح پر قابو پانے کے طریقہ کار، غلط دریافت کی شرح، q-values، اور تحقیقی ڈیٹا کا تجزیہ۔ یہ اعدادوشمار کی ماڈلنگ اور اس کے اطلاق کو ہائی تھرو پٹ ڈیٹا کے لیے بھی متعارف کراتا ہے، پیرامیٹرک تقسیم جیسے بائنومیئل، ایکسپونینشل، اور گاما پر بحث کرتا ہے، اور زیادہ سے زیادہ امکانات کا تخمینہ بیان کرتا ہے۔
طلباء سیکھیں گے کہ ان تصورات کو سیاق و سباق میں کس طرح لاگو کیا جاتا ہے جیسے کہ اگلی نسل کی ترتیب اور مائیکرو رے ڈیٹا۔ اس کورس میں ان کے استعمال کی عملی مثالوں کے ساتھ درجہ بندی کے ماڈلز اور بایسیئن تجربات کا بھی احاطہ کیا گیا ہے۔
یہ کورس ان لوگوں کے لیے مثالی ہے جو جدید سائنسی تحقیق میں شماریاتی تخمینہ اور ماڈلنگ کے بارے میں اپنی سمجھ کو گہرا کرنا چاہتے ہیں۔ یہ پیچیدہ اعداد و شمار کے شماریاتی تجزیہ پر ایک گہرائی سے نقطہ نظر فراہم کرتا ہے اور زندگی کے علوم، بایو انفارمیٹکس اور شماریات کے شعبوں میں محققین، طلباء اور پیشہ ور افراد کے لیے ایک بہترین وسیلہ ہے۔
امکان کا تعارف (ہارورڈ)
ہارورڈ ایکس کی طرف سے edX پر پیش کردہ "امکانات کا تعارف" کورس، امکان کی ایک گہرائی سے تحقیق ہے، ڈیٹا، موقع اور غیر یقینی صورتحال کو سمجھنے کے لیے ایک ضروری زبان اور ٹول سیٹ ہے۔ اگرچہ کورس انگریزی میں پڑھایا جاتا ہے، یہ فرانسیسی بولنے والے سامعین کے لیے دستیاب فرانسیسی سب ٹائٹلز کی بدولت قابل رسائی ہے۔
یہ دس ہفتے کا کورس، جس میں ہر ہفتے 5-10 گھنٹے مطالعہ کی ضرورت ہوتی ہے، اس کا مقصد موقع اور غیر یقینی صورتحال سے بھری دنیا میں منطق لانا ہے۔ یہ ڈیٹا، سائنس، فلسفہ، انجینئرنگ، معاشیات اور مالیات کو سمجھنے کے لیے درکار اوزار فراہم کرے گا۔ آپ نہ صرف پیچیدہ تکنیکی مسائل کو حل کرنے کا طریقہ سیکھیں گے بلکہ ان حلوں کو روزمرہ کی زندگی میں کیسے لاگو کرنا ہے۔
طبی جانچ سے لے کر کھیلوں کی پیشین گوئیوں تک کی مثالوں کے ساتھ، آپ شماریاتی تخمینہ، اسٹاکسٹک عمل، بے ترتیب الگورتھم، اور دیگر موضوعات کے مطالعہ کے لیے ایک ٹھوس بنیاد حاصل کریں گے جہاں امکان ضروری ہے۔
یہ کورس ان لوگوں کے لیے مثالی ہے جو غیر یقینی صورتحال اور موقع کے بارے میں اپنی سمجھ میں اضافہ کرنا چاہتے ہیں، اچھی پیش گوئیاں کرنا چاہتے ہیں، اور بے ترتیب متغیرات کو سمجھنا چاہتے ہیں۔ یہ اعداد و شمار اور ڈیٹا سائنس میں استعمال ہونے والی عام امکانی تقسیم پر ایک افزودہ تناظر فراہم کرتا ہے۔
اپلائیڈ کیلکولس (ہارورڈ)
edX پر ہارورڈ کی طرف سے پیش کردہ "Calculus Applied!" کورس، سماجی، زندگی اور طبعی علوم میں واحد متغیر کیلکولس کے اطلاق کی گہرائی سے تحقیق ہے۔ یہ کورس، مکمل طور پر انگریزی میں، ان لوگوں کے لیے ایک بہترین موقع ہے جو یہ سمجھنے کے خواہاں ہیں کہ حقیقی دنیا کے پیشہ ورانہ سیاق و سباق میں کیلکولس کا اطلاق کیسے کیا جاتا ہے۔
دس ہفتوں تک چلنے والا اور ہر ہفتے 3 اور 6 گھنٹے کے درمیان مطالعہ کی ضرورت ہوتی ہے، یہ کورس روایتی نصابی کتابوں سے آگے ہے۔ وہ مختلف شعبوں کے پیشہ ور افراد کے ساتھ مل کر یہ ظاہر کرتا ہے کہ کیلکولس کو حقیقی دنیا کے مسائل کا تجزیہ اور حل کرنے کے لیے کس طرح استعمال کیا جاتا ہے۔ طلباء معاشی تجزیہ سے لے کر حیاتیاتی ماڈلنگ تک مختلف ایپلی کیشنز کو تلاش کریں گے۔
پروگرام مشتقات، انٹیگرلز، تفریق مساوات کے استعمال کا احاطہ کرتا ہے، اور ریاضی کے ماڈلز اور پیرامیٹرز کی اہمیت پر زور دیتا ہے۔ یہ ان لوگوں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جو ایک متغیر کیلکولس کی بنیادی سمجھ رکھتے ہیں اور مختلف شعبوں میں اس کے عملی استعمال میں دلچسپی رکھتے ہیں۔
یہ کورس طلباء، اساتذہ، اور پیشہ ور افراد کے لیے بہترین ہے جو کیلکولس کے بارے میں اپنی سمجھ کو گہرا کرنے اور اس کی حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کو دریافت کرنا چاہتے ہیں۔
ریاضیاتی استدلال کا تعارف (اسٹینفورڈ)
کورسیرا پر سٹینفورڈ یونیورسٹی کی طرف سے پیش کردہ "ریاضی سوچ کا تعارف" کورس، ریاضیاتی استدلال کی دنیا میں ایک غوطہ ہے۔ اگرچہ کورس انگریزی میں پڑھایا جاتا ہے، یہ فرانسیسی بولنے والے سامعین کے لیے دستیاب فرانسیسی سب ٹائٹلز کی بدولت قابل رسائی ہے۔
یہ سات ہفتوں کا کورس، جس میں کل تقریباً 38 گھنٹے، یا فی ہفتہ تقریباً 12 گھنٹے درکار ہوتے ہیں، ان لوگوں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جو ریاضی کی سوچ کو فروغ دینا چاہتے ہیں، جو کہ صرف ریاضی کی مشق کرنے سے مختلف ہے جیسا کہ یہ اکثر اسکول کے نظام میں پیش کیا جاتا ہے۔ یہ کورس "باکس کے باہر" سوچنے کا طریقہ تیار کرنے پر مرکوز ہے، جو آج کی دنیا میں ایک قابل قدر مہارت ہے۔
طلباء یہ دریافت کریں گے کہ پیشہ ور ریاضی دان حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے کے لیے کس طرح سوچتے ہیں، چاہے وہ روزمرہ کی دنیا سے پیدا ہوں، سائنس سے، یا خود ریاضی سے۔ کورس دقیانوسی مسائل کو حل کرنے کے لیے سیکھنے کے طریقہ کار سے آگے بڑھ کر سوچنے کے اس اہم طریقے کو تیار کرنے میں مدد کرتا ہے۔
یہ کورس ان لوگوں کے لیے مثالی ہے جو اپنی مقداری استدلال کو مضبوط کرنا اور ریاضیاتی استدلال کی بنیادوں کو سمجھنا چاہتے ہیں۔ یہ ریاضی کی مجموعی نوعیت اور پیچیدہ مسائل کو سمجھنے کے لیے اس کے اطلاق پر ایک افزودہ تناظر فراہم کرتا ہے۔
آر (اسٹینفورڈ) کے ساتھ شماریاتی تعلیم
Stanford کی طرف سے پیش کردہ "Statistical Learning with R" کورس، رجعت اور درجہ بندی کے طریقوں پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے، زیر نگرانی سیکھنے کا ایک انٹرمیڈیٹ لیول کا تعارف ہے۔ یہ کورس، مکمل طور پر انگریزی میں، ان لوگوں کے لیے ایک قیمتی وسیلہ ہے جو ڈیٹا سائنس کے شعبے میں شماریاتی طریقوں کو سمجھنے اور ان کا اطلاق کرنا چاہتے ہیں۔
گیارہ ہفتوں تک جاری رہنے والے اور ہر ہفتے 3-5 گھنٹے مطالعہ کی ضرورت ہوتی ہے، اس کورس میں شماریاتی ماڈلنگ کے روایتی اور دلچسپ نئے طریقوں، اور R پروگرامنگ زبان میں ان کا استعمال کرنے کا طریقہ شامل ہے۔ کورس کے دوسرے ایڈیشن کے لیے 2021 میں اپ ڈیٹ کیا گیا تھا۔ کورس دستی.
عنوانات میں لکیری اور کثیر الجہتی رجعت، لاجسٹک ریگریشن اور لکیری امتیازی تجزیہ، کراس توثیق اور بوٹسٹریپنگ، ماڈل کے انتخاب اور ریگولرائزیشن کے طریقے (رج اور لاسو)، نان لائنر ماڈلز، اسپلائنز اور عمومی اضافی ماڈلز، درختوں پر مبنی طریقے، بے ترتیب جنگلات اور فروغ، ویکٹر مشینوں، نیورل نیٹ ورکس اور ڈیپ لرننگ، بقا کے ماڈلز، اور متعدد ٹیسٹنگ کی حمایت کرتے ہیں۔
یہ کورس اعدادوشمار، لکیری الجبرا، اور کمپیوٹر سائنس کی بنیادی معلومات رکھنے والوں کے لیے مثالی ہے، اور جو اعدادوشمار کی تعلیم اور ڈیٹا سائنس میں اس کے اطلاق کے بارے میں اپنی سمجھ کو گہرا کرنا چاہتے ہیں۔
ریاضی کیسے سیکھیں: ہر ایک کے لیے ایک کورس (اسٹینفورڈ)
"ریاضی سیکھنے کا طریقہ: طلباء کے لیے" کورس، جو سٹینفورڈ کی طرف سے پیش کیا گیا ہے۔ ریاضی کی تمام سطحوں کے سیکھنے والوں کے لیے ایک مفت آن لائن کورس ہے۔ مکمل طور پر انگریزی میں، یہ دماغ کے بارے میں اہم معلومات کو ریاضی تک پہنچنے کے بہترین طریقوں کے بارے میں نئے شواہد کے ساتھ جوڑتا ہے۔
چھ ہفتوں تک جاری رہنا اور ہر ہفتے 1 سے 3 گھنٹے تک مطالعہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ کورس سیکھنے والوں کے ریاضی کے ساتھ تعلقات کو تبدیل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ بہت سے لوگوں کو ریاضی کے ساتھ منفی تجربات ہوئے ہیں، جس سے نفرت یا ناکامی ہوتی ہے۔ اس کورس کا مقصد سیکھنے والوں کو وہ معلومات فراہم کرنا ہے جس کی انہیں ریاضی سے لطف اندوز ہونے کی ضرورت ہے۔
دماغ اور ریاضی سیکھنے جیسے موضوعات کا احاطہ کیا گیا ہے۔ ریاضی، ذہنیت، غلطیوں اور رفتار کے بارے میں خرافات کا بھی احاطہ کیا گیا ہے۔ عددی لچک، ریاضیاتی استدلال، کنکشن، عددی ماڈل بھی پروگرام کا حصہ ہیں۔ ریاضی کی نمائندگی زندگی میں، بلکہ فطرت اور کام میں بھی نہیں بھولی جاتی۔ کورس کو ایک فعال مشغولیت کی تدریس کے ساتھ ڈیزائن کیا گیا ہے، جو سیکھنے کو انٹرایکٹو اور متحرک بناتا ہے۔
یہ ہر اس شخص کے لیے ایک قیمتی وسیلہ ہے جو ریاضی کو مختلف انداز میں دیکھنا چاہتا ہے۔ اس نظم و ضبط کی گہری اور مثبت تفہیم تیار کریں۔ یہ خاص طور پر ان لوگوں کے لیے موزوں ہے جنہیں ماضی میں ریاضی کے بارے میں منفی تجربات ہوئے ہیں اور وہ اس تاثر کو تبدیل کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔
امکانی انتظام (اسٹینفورڈ)
اسٹینفورڈ کی طرف سے پیش کردہ "امکانی انتظام کا تعارف" کورس، امکانی انتظام کے نظم و ضبط کا ایک تعارف ہے۔ یہ فیلڈ سٹوچاسٹک انفارمیشن پیکٹس (SIPs) کہلانے والے قابل آڈٹ ڈیٹا ٹیبلز کی شکل میں بات چیت اور غیر یقینی صورتحال کا حساب لگانے پر مرکوز ہے۔ اس دس ہفتے کے کورس کے لیے ہر ہفتے 1 سے 5 گھنٹے کا مطالعہ درکار ہوتا ہے۔ یہ بلاشبہ ڈیٹا سائنس کے میدان میں شماریاتی طریقوں کو سمجھنے اور ان کا اطلاق کرنے کے خواہاں افراد کے لیے ایک قیمتی وسیلہ ہے۔
کورس کا نصاب ایسے موضوعات کا احاطہ کرتا ہے جیسے "اوسط کی خامی" کو پہچاننا، منظم غلطیوں کا ایک مجموعہ جو اس وقت پیدا ہوتا ہے جب غیر یقینی صورتحال کو واحد نمبر، عام طور پر اوسط سے ظاہر کیا جاتا ہے۔ یہ بتاتا ہے کہ کیوں بہت سے منصوبے تاخیر سے، زیادہ بجٹ اور کم بجٹ ہیں۔ اس کورس میں غیر یقینی پن کی ریاضی بھی سکھائی جاتی ہے، جو غیر یقینی ان پٹ کے ساتھ حساب کتاب کرتا ہے، جس کے نتیجے میں غیر یقینی نتائج برآمد ہوتے ہیں جس سے آپ صحیح اوسط نتائج اور مخصوص اہداف کے حصول کے امکانات کا حساب لگا سکتے ہیں۔
طلباء سیکھیں گے کہ انٹرایکٹو سمولیشنز کیسے بنائیں جو کسی بھی ایکسل صارف کے ساتھ ایڈ انز یا میکروز کی ضرورت کے بغیر شیئر کیے جا سکیں۔ یہ نقطہ نظر ازگر یا کسی بھی پروگرامنگ ماحول کے لیے یکساں طور پر موزوں ہے جو صفوں کو سپورٹ کرتا ہے۔
یہ کورس ان لوگوں کے لیے مثالی ہے جو مائیکروسافٹ ایکسل کے ساتھ آرام سے ہیں اور امکانی انتظام اور ڈیٹا سائنس میں اس کے اطلاق کے بارے میں اپنی سمجھ کو گہرا کرنا چاہتے ہیں۔
غیر یقینی صورتحال اور ڈیٹا کی سائنس (MIT)
میساچوسٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی (MIT) کی طرف سے پیش کردہ کورس "امکانات - غیر یقینی صورتحال اور ڈیٹا کی سائنس"۔ احتمالی ماڈلز کے ذریعے ڈیٹا سائنس کا ایک بنیادی تعارف ہے۔ یہ کورس سولہ ہفتوں تک جاری رہتا ہے، جس میں ہر ہفتے 10 سے 14 گھنٹے مطالعہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ اعداد و شمار اور ڈیٹا سائنس میں MIT MicroMasters پروگرام کے حصے سے مماثل ہے۔
یہ کورس غیر یقینی صورتحال کی دنیا کو تلاش کرتا ہے: غیر متوقع مالیاتی منڈیوں میں حادثات سے لے کر مواصلات تک۔ امکانی ماڈلنگ اور شماریاتی تخمینہ کا متعلقہ شعبہ۔ اس ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور سائنسی طور پر درست پیشین گوئیاں کرنے کی دو کلیدیں ہیں۔
طلباء ممکنہ ماڈلز کی ساخت اور بنیادی عناصر کو دریافت کریں گے۔ بے ترتیب متغیرات، ان کی تقسیم، ذرائع اور تغیرات سمیت۔ کورس میں قیاس کے طریقوں کا بھی احاطہ کیا گیا ہے۔ بڑی تعداد کے قوانین اور ان کے اطلاقات کے ساتھ ساتھ بے ترتیب عمل۔
یہ کورس ان لوگوں کے لیے بہترین ہے جو ڈیٹا سائنس میں بنیادی معلومات چاہتے ہیں۔ یہ امکانی ماڈلز پر ایک جامع تناظر فراہم کرتا ہے۔ بنیادی عناصر سے لے کر بے ترتیب عمل اور شماریاتی تخمینہ تک۔ یہ سب خاص طور پر پیشہ ور افراد اور طلباء کے لیے مفید ہے۔ خاص طور پر ڈیٹا سائنس، انجینئرنگ اور شماریات کے شعبوں میں۔
کمپیوٹیشنل پرابیبلٹی اینڈ انفرنس (MIT)
میساچوسٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی (MIT) انگریزی میں "Computational Probability and Inference" کورس پیش کرتا ہے۔ پروگرام میں امکانی تجزیہ اور تخمینہ کا درمیانی سطح کا تعارف شامل ہے۔ یہ بارہ ہفتوں کا کورس، جس میں ہر ہفتے 4 سے 6 گھنٹے کا مطالعہ درکار ہوتا ہے، اس بات کی ایک دلچسپ تحقیق ہے کہ اسپام فلٹرنگ، موبائل بوٹ نیویگیشن، یا یہاں تک کہ Jeopardy اور Go جیسے حکمت عملی والے کھیلوں میں بھی امکان اور تخمینہ کا استعمال کیا جاتا ہے۔
اس کورس میں، آپ امکان اور تخمینہ کے اصول سیکھیں گے اور انہیں کمپیوٹر پروگراموں میں کیسے نافذ کیا جائے جو غیر یقینی صورتحال کا سبب بنتے ہیں اور پیشین گوئیاں کرتے ہیں۔ آپ امکانی تقسیم کو ذخیرہ کرنے کے لیے مختلف ڈیٹا ڈھانچے کے بارے میں سیکھیں گے، جیسے کہ امکانی گرافیکل ماڈلز، اور ان ڈیٹا ڈھانچے کے ساتھ استدلال کے لیے موثر الگورتھم تیار کریں گے۔
اس کورس کے اختتام تک، آپ کو معلوم ہو جائے گا کہ حقیقی دنیا کے مسائل کو احتمال کے ساتھ کیسے نمونہ کیا جائے اور نتیجہ کے نمونوں کو اندازہ کے لیے کیسے استعمال کیا جائے۔ آپ کو امکان یا تخمینہ میں پیشگی تجربہ رکھنے کی ضرورت نہیں ہے، لیکن آپ کو بنیادی Python پروگرامنگ اور کیلکولس کے ساتھ آرام دہ ہونا چاہیے۔
یہ کورس ڈیٹا سائنس کے میدان میں شماریاتی طریقوں کو سمجھنے اور ان کا اطلاق کرنے کے خواہاں افراد کے لیے کافی وسیلہ ہے، جو امکانی ماڈلز اور شماریاتی تخمینہ پر ایک جامع تناظر فراہم کرتا ہے۔
غیر یقینی صورتحال کے مرکز میں: MIT امکان کو ختم کرتا ہے۔
کورس میں "امکانات کا تعارف حصہ II: انفرنس پروسیسز"، میساچوسٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی (MIT) امکان اور تخمینہ کی دنیا میں ایک اعلی درجے کی ڈوبی پیش کرتا ہے۔ یہ کورس، مکمل طور پر انگریزی میں، پہلے حصے کا ایک منطقی تسلسل ہے، ڈیٹا کے تجزیہ اور غیر یقینی صورتحال کی سائنس میں گہرائی میں ڈوبتا ہے۔
سولہ ہفتوں کی مدت میں، 6 گھنٹے فی ہفتہ کے عزم کے ساتھ، یہ کورس بڑی تعداد کے قوانین، بایسیئن انفرنس کے طریقوں، کلاسیکی اعدادوشمار، اور بے ترتیب عمل جیسے پوسن کے عمل اور مارکوف کی زنجیروں کو دریافت کرتا ہے۔ یہ ایک سخت ریسرچ ہے، جس کا مقصد ان لوگوں کے لیے ہے جن کے پاس پہلے سے ہی امکانات کی مضبوط بنیاد ہے۔
یہ کورس ریاضی کی سختی کو برقرار رکھتے ہوئے اپنے بدیہی نقطہ نظر کے لیے نمایاں ہے۔ یہ صرف نظریات اور ثبوت پیش نہیں کرتا، بلکہ اس کا مقصد ٹھوس ایپلی کیشنز کے ذریعے تصورات کی گہری سمجھ پیدا کرنا ہے۔ طلباء پیچیدہ مظاہر کو ماڈل بنانا اور حقیقی دنیا کے ڈیٹا کی تشریح کرنا سیکھیں گے۔
ڈیٹا سائنس کے پیشہ ور افراد، محققین، اور طلباء کے لیے مثالی، یہ کورس ایک انوکھا تناظر پیش کرتا ہے کہ کس طرح امکان اور اندازہ دنیا کے بارے میں ہماری سمجھ کو تشکیل دیتا ہے۔ ان لوگوں کے لیے بہترین ہے جو ڈیٹا سائنس اور شماریاتی تجزیہ کے بارے میں اپنی سمجھ کو گہرا کرنا چاہتے ہیں۔
تجزیاتی امتزاج: پیچیدہ ڈھانچے کو سمجھنے کے لیے ایک پرنسٹن کورس (پرنسٹن)
پرنسٹن یونیورسٹی کی طرف سے پیش کردہ تجزیاتی کمبینیٹرکس کورس، تجزیاتی امتزاج کی ایک دلچسپ تحقیق ہے، یہ ایک ایسا شعبہ ہے جو پیچیدہ امتزاج ڈھانچے کی درست مقداری پیشین گوئیوں کو قابل بناتا ہے۔ یہ کورس، مکمل طور پر انگریزی میں، ان لوگوں کے لیے ایک قیمتی وسیلہ ہے جو combinatorics کے میدان میں جدید طریقوں کو سمجھنے اور ان کا اطلاق کرنا چاہتے ہیں۔
تین ہفتے جاری رہنے والے اور کل تقریباً 16 گھنٹے، یا فی ہفتہ تقریباً 5 گھنٹے درکار ہوتے ہیں، یہ کورس عام، کفایتی، اور ملٹی ویریٹی جنریٹنگ فنکشنز کے درمیان فنکشنل تعلقات کو اخذ کرنے کے لیے علامتی طریقہ متعارف کراتا ہے۔ یہ جنریٹنگ فنکشنز کی مساواتوں سے عین اسیمپوٹکس اخذ کرنے کے لیے پیچیدہ تجزیہ کے طریقے بھی تلاش کرتا ہے۔
طلباء دریافت کریں گے کہ کس طرح تجزیاتی امتزاج کا استعمال بڑے امتزاج کے ڈھانچے میں درست مقدار کی پیش گوئی کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ وہ مشترکہ ڈھانچے میں ہیرا پھیری کرنا سیکھیں گے اور ان ڈھانچوں کا تجزیہ کرنے کے لیے پیچیدہ تجزیہ تکنیک استعمال کریں گے۔
یہ کورس ان لوگوں کے لیے مثالی ہے جو پیچیدہ مسائل کو حل کرنے میں امتزاج اور اس کے اطلاق کے بارے میں اپنی سمجھ کو گہرا کرنا چاہتے ہیں۔ یہ ایک انوکھا نقطہ نظر پیش کرتا ہے کہ کس طرح تجزیاتی امتزاج ریاضی اور امتزاج کے ڈھانچے کے بارے میں ہماری سمجھ کو تشکیل دیتا ہے۔