Các khóa học bằng tiếng Anh
Giới thiệu về Mô hình tuyến tính và Đại số ma trận (Harvard)
Đại học Harvard, thông qua nền tảng HarvardX trên edX, cung cấp khóa học “Giới thiệu về Mô hình tuyến tính và Đại số ma trận”. Mặc dù khóa học được giảng dạy bằng tiếng Anh nhưng nó mang đến cơ hội duy nhất để tìm hiểu nền tảng của đại số ma trận và mô hình tuyến tính, những kỹ năng cần thiết trong nhiều lĩnh vực khoa học.
Khóa học kéo dài bốn tuần này, yêu cầu 2 đến 4 giờ học mỗi tuần, được thiết kế để bạn có thể hoàn thành theo tốc độ của riêng mình. Nó tập trung vào việc sử dụng ngôn ngữ lập trình R để áp dụng các mô hình tuyến tính trong phân tích dữ liệu, đặc biệt là trong khoa học đời sống. Học sinh sẽ học cách thao tác đại số ma trận và hiểu ứng dụng của nó trong thiết kế thực nghiệm và phân tích dữ liệu nhiều chiều.
Chương trình bao gồm ký hiệu đại số ma trận, các phép toán ma trận, ứng dụng đại số ma trận vào phân tích dữ liệu, mô hình tuyến tính và giới thiệu về phân tách QR. Khóa học này là một phần trong chuỗi bảy khóa học, có thể được thực hiện riêng lẻ hoặc là một phần của hai chứng chỉ chuyên môn về Phân tích dữ liệu cho Khoa học đời sống và Phân tích dữ liệu gen.
Khóa học này lý tưởng cho những ai muốn đạt được kỹ năng lập mô hình thống kê và phân tích dữ liệu, đặc biệt là trong bối cảnh khoa học đời sống. Nó cung cấp nền tảng vững chắc cho những ai muốn khám phá sâu hơn về đại số ma trận và ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khoa học và nghiên cứu khác nhau.
Xác suất chính (Harvard)
LDanh sách phát “Thống kê 110: Xác suất” trên YouTube, do Joe Blitzstein của Đại học Harvard giảng dạy bằng tiếng Anh, là nguồn tài nguyên vô giá cho những ai muốn đào sâu kiến thức về xác suất. Danh sách bài học bao gồm các video bài học, tài liệu ôn tập và hơn 250 bài tập thực hành kèm lời giải chi tiết.
Khóa học tiếng Anh này là phần giới thiệu toàn diện về xác suất, được trình bày như một ngôn ngữ thiết yếu và bộ công cụ để hiểu về thống kê, khoa học, rủi ro và tính ngẫu nhiên. Các khái niệm được dạy có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như thống kê, khoa học, kỹ thuật, kinh tế, tài chính và cuộc sống hàng ngày.
Các chủ đề được đề cập bao gồm các kiến thức cơ bản về xác suất, các biến ngẫu nhiên và phân phối của chúng, phân phối một biến và đa biến, định lý giới hạn và chuỗi Markov. Khóa học yêu cầu kiến thức trước về phép tính một biến và làm quen với ma trận.
Đối với những người thông thạo tiếng Anh và mong muốn khám phá sâu thế giới xác suất, chuỗi khóa học Harvard này mang đến cơ hội học tập phong phú. Bạn có thể truy cập danh sách phát và nội dung chi tiết của nó trực tiếp trên YouTube.
Giải thích xác suất. Khóa học có phụ đề tiếng Pháp (Harvard)
Khóa học “Cơ hội béo: Xác suất từ đầu” do HarvardX cung cấp trên edX, là phần giới thiệu hấp dẫn về xác suất và thống kê. Mặc dù khóa học được giảng dạy bằng tiếng Anh nhưng khán giả nói tiếng Pháp vẫn có thể tiếp cận được nhờ có phụ đề tiếng Pháp.
Khóa học kéo dài bảy tuần này, yêu cầu 3 đến 5 giờ học mỗi tuần, được thiết kế dành cho những người mới làm quen với nghiên cứu về xác suất hoặc đang tìm kiếm một bài ôn tập dễ tiếp cận về các khái niệm chính trước khi đăng ký khóa học thống kê cấp đại học. “Fat Chance” nhấn mạnh việc phát triển tư duy toán học hơn là ghi nhớ các thuật ngữ và công thức.
Các mô-đun ban đầu giới thiệu các kỹ năng đếm cơ bản, sau đó được áp dụng cho các bài toán xác suất đơn giản. Các mô-đun tiếp theo khám phá cách những ý tưởng và kỹ thuật này có thể được điều chỉnh để giải quyết một loạt các vấn đề xác suất. Khóa học kết thúc bằng phần giới thiệu về thống kê thông qua các khái niệm về giá trị kỳ vọng, phương sai và phân phối chuẩn.
Khóa học này lý tưởng cho những ai muốn nâng cao kỹ năng suy luận định lượng và hiểu nền tảng của xác suất và thống kê. Nó cung cấp một góc nhìn phong phú về bản chất tích lũy của toán học và cách áp dụng nó để hiểu rủi ro và tính ngẫu nhiên.
Suy luận thống kê và mô hình hóa cho các thí nghiệm thông lượng cao (Harvard)
Khóa học “Suy luận thống kê và lập mô hình cho các thí nghiệm thông lượng cao” bằng tiếng Anh tập trung vào các kỹ thuật được sử dụng để thực hiện suy luận thống kê về dữ liệu thông lượng cao. Khóa học kéo dài bốn tuần này, yêu cầu 2-4 giờ học mỗi tuần, là nguồn tài nguyên quý giá cho những ai muốn hiểu và áp dụng các phương pháp thống kê nâng cao trong môi trường nghiên cứu sử dụng nhiều dữ liệu.
Chương trình bao gồm nhiều chủ đề khác nhau, bao gồm vấn đề so sánh nhiều lần, tỷ lệ lỗi, quy trình kiểm soát tỷ lệ lỗi, tỷ lệ phát hiện sai, giá trị q và phân tích dữ liệu thăm dò. Nó cũng giới thiệu mô hình thống kê và ứng dụng của nó đối với dữ liệu có thông lượng cao, thảo luận về các phân phối tham số như nhị thức, hàm mũ và gamma cũng như mô tả ước tính khả năng tối đa.
Học sinh sẽ tìm hiểu cách áp dụng các khái niệm này trong các bối cảnh như trình tự thế hệ tiếp theo và dữ liệu microarray. Khóa học cũng bao gồm các mô hình phân cấp và kinh nghiệm Bayesian, cùng với các ví dụ thực tế về việc sử dụng chúng.
Khóa học này lý tưởng cho những ai muốn hiểu sâu hơn về suy luận và mô hình thống kê trong nghiên cứu khoa học hiện đại. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về phân tích thống kê dữ liệu phức tạp và là nguồn tài nguyên tuyệt vời cho các nhà nghiên cứu, sinh viên và chuyên gia trong lĩnh vực khoa học đời sống, tin sinh học và thống kê.
Giới thiệu về Xác suất (Harvard)
Khóa học “Giới thiệu về Xác suất”, do HarvardX cung cấp trên edX, là một khóa học khám phá chuyên sâu về xác suất, một ngôn ngữ và bộ công cụ thiết yếu để hiểu dữ liệu, cơ hội và sự không chắc chắn. Mặc dù khóa học được giảng dạy bằng tiếng Anh nhưng khán giả nói tiếng Pháp vẫn có thể tiếp cận được nhờ có phụ đề tiếng Pháp.
Khóa học kéo dài 5 tuần này, yêu cầu 10-XNUMX giờ học mỗi tuần, nhằm mục đích mang lại logic cho một thế giới tràn ngập cơ hội và sự không chắc chắn. Nó sẽ cung cấp các công cụ cần thiết để hiểu dữ liệu, khoa học, triết học, kỹ thuật, kinh tế và tài chính. Bạn sẽ không chỉ học cách giải quyết các vấn đề kỹ thuật phức tạp mà còn học cách áp dụng các giải pháp này trong cuộc sống hàng ngày.
Với các ví dụ từ kiểm tra y tế đến dự đoán thể thao, bạn sẽ có được nền tảng vững chắc cho việc nghiên cứu suy luận thống kê, quy trình ngẫu nhiên, thuật toán ngẫu nhiên và các chủ đề khác cần đến xác suất.
Khóa học này lý tưởng cho những ai muốn nâng cao hiểu biết về sự không chắc chắn và cơ hội, đưa ra những dự đoán chính xác và hiểu các biến ngẫu nhiên. Nó cung cấp một góc nhìn phong phú về phân bố xác suất phổ biến được sử dụng trong thống kê và khoa học dữ liệu.
Giải tích ứng dụng (Harvard)
Khóa học “Ứng dụng phép tính!” do Harvard cung cấp trên edX, là sự khám phá chuyên sâu về ứng dụng của phép tính một biến trong khoa học xã hội, đời sống và vật lý. Khóa học này, hoàn toàn bằng tiếng Anh, là cơ hội tuyệt vời cho những ai muốn tìm hiểu cách áp dụng phép tính trong bối cảnh chuyên môn thực tế.
Kéo dài mười tuần và yêu cầu từ 3 đến 6 giờ học mỗi tuần, khóa học này vượt xa các sách giáo khoa truyền thống. Anh cộng tác với các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau để cho thấy cách sử dụng phép tính để phân tích và giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Học sinh sẽ khám phá các ứng dụng khác nhau, từ phân tích kinh tế đến mô hình sinh học.
Chương trình bao gồm việc sử dụng đạo hàm, tích phân, phương trình vi phân và nhấn mạnh tầm quan trọng của các mô hình và tham số toán học. Nó được thiết kế dành cho những người có hiểu biết cơ bản về phép tính một biến và quan tâm đến các ứng dụng thực tế của nó trong các lĩnh vực khác nhau.
Khóa học này hoàn hảo cho sinh viên, giáo viên và các chuyên gia muốn hiểu sâu hơn về phép tính và khám phá các ứng dụng của nó trong thế giới thực.
Giới thiệu về lý luận toán học (Stanford)
Khóa học “Giới thiệu về Tư duy Toán học” do Đại học Stanford cung cấp trên Coursera, là một bước đi sâu vào thế giới lý luận toán học. Mặc dù khóa học được giảng dạy bằng tiếng Anh nhưng khán giả nói tiếng Pháp vẫn có thể tiếp cận được nhờ có phụ đề tiếng Pháp.
Khóa học kéo dài bảy tuần này, yêu cầu tổng cộng khoảng 38 giờ, hoặc khoảng 12 giờ mỗi tuần, được thiết kế dành cho những ai mong muốn phát triển tư duy toán học, khác với việc thực hành toán học đơn giản như thường được dạy trong hệ thống trường học. Khóa học tập trung vào việc phát triển cách tư duy “ngoài khuôn khổ”, một kỹ năng có giá trị trong thế giới ngày nay.
Học sinh sẽ khám phá cách các nhà toán học chuyên nghiệp suy nghĩ để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực, cho dù chúng phát sinh từ thế giới hàng ngày, từ khoa học hay từ chính toán học. Khóa học giúp phát triển cách suy nghĩ quan trọng này, vượt xa các quy trình học tập để giải quyết các vấn đề khuôn mẫu.
Khóa học này lý tưởng cho những ai muốn củng cố khả năng suy luận định lượng và hiểu được nền tảng của lý luận toán học. Nó cung cấp một góc nhìn phong phú về bản chất tích lũy của toán học và ứng dụng của nó để hiểu các vấn đề phức tạp.
Học thống kê với R (Stanford)
Khóa học “Học thống kê với R”, do Stanford cung cấp, là phần giới thiệu ở cấp độ trung cấp về học có giám sát, tập trung vào các phương pháp hồi quy và phân loại. Khóa học này, hoàn toàn bằng tiếng Anh, là nguồn tài nguyên quý giá cho những ai muốn hiểu và áp dụng các phương pháp thống kê trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Kéo dài 3 tuần và cần 5-2021 giờ học mỗi tuần, khóa học bao gồm cả các phương pháp mới truyền thống và thú vị trong mô hình thống kê cũng như cách sử dụng chúng trong ngôn ngữ lập trình R. khóa học đã được cập nhật vào năm XNUMX cho ấn bản thứ hai của hướng dẫn khóa học.
Các chủ đề bao gồm hồi quy tuyến tính và đa thức, hồi quy logistic và phân tích phân biệt tuyến tính, xác thực chéo và khởi động, phương pháp lựa chọn và chính quy hóa mô hình (sườn và lasso), mô hình phi tuyến, splines và mô hình phụ gia tổng quát, phương pháp dựa trên cây, rừng ngẫu nhiên và tăng cường, hỗ trợ máy vectơ, mạng lưới thần kinh và học sâu, mô hình sinh tồn và thử nghiệm nhiều lần.
Khóa học này lý tưởng cho những người có kiến thức cơ bản về thống kê, đại số tuyến tính và khoa học máy tính cũng như những người đang muốn hiểu sâu hơn về học thống kê và ứng dụng của nó trong khoa học dữ liệu.
Cách học Toán: Khóa học dành cho mọi người (Stanford)
Khóa học “Cách học Toán: Dành cho Học sinh” do Stanford cung cấp. Là khóa học trực tuyến miễn phí dành cho người học ở mọi cấp độ toán học. Hoàn toàn bằng tiếng Anh, cuốn sách kết hợp những thông tin quan trọng về não bộ với bằng chứng mới về những cách tốt nhất để tiếp cận toán học.
Kéo dài sáu tuần và yêu cầu 1 đến 3 giờ học mỗi tuần. Khóa học được thiết kế để thay đổi mối quan hệ của người học với toán học. Nhiều người đã có những trải nghiệm tiêu cực với môn toán, dẫn đến ác cảm hoặc thất bại. Khóa học này nhằm mục đích cung cấp cho người học những thông tin cần thiết để yêu thích môn toán.
Bao gồm các chủ đề như bộ não và học toán. Những lầm tưởng về toán học, tư duy, sai lầm và tốc độ cũng được đề cập. Tính linh hoạt về số học, lý luận toán học, kết nối, mô hình số cũng là một phần của chương trình. Những biểu hiện của toán học trong cuộc sống cũng như trong tự nhiên và trong công việc không bị lãng quên. Khóa học được thiết kế với phương pháp sư phạm tương tác tích cực, giúp việc học trở nên tương tác và năng động.
Nó là một nguồn tài nguyên quý giá cho bất kỳ ai muốn nhìn nhận toán học một cách khác biệt. Phát triển sự hiểu biết sâu sắc và tích cực hơn về môn học này. Nó đặc biệt phù hợp với những ai đã từng có trải nghiệm tiêu cực với môn toán và đang muốn thay đổi nhận thức này.
Quản lý xác suất (Stanford)
Khóa học “Giới thiệu về Quản lý Xác suất” do Stanford cung cấp là khóa học giới thiệu về nguyên tắc quản lý xác suất. Trường này tập trung vào việc truyền đạt và tính toán độ không đảm bảo dưới dạng bảng dữ liệu có thể kiểm tra được gọi là Gói thông tin ngẫu nhiên (SIP). Khóa học kéo dài 1 tuần này yêu cầu 5 đến XNUMX giờ học mỗi tuần, chắc chắn đây là nguồn tài nguyên quý giá cho những ai muốn tìm hiểu và áp dụng các phương pháp thống kê trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Chương trình giảng dạy của khóa học bao gồm các chủ đề như nhận biết “Khiếm khuyết của số trung bình”, một tập hợp các lỗi hệ thống phát sinh khi độ không đảm bảo được biểu thị bằng các số đơn, thường là số trung bình. Nó giải thích tại sao nhiều dự án bị trễ, vượt quá ngân sách và dưới ngân sách. Khóa học cũng dạy Số học bất định, thực hiện các phép tính với đầu vào không chắc chắn, dẫn đến kết quả đầu ra không chắc chắn, từ đó bạn có thể tính kết quả trung bình thực và cơ hội đạt được các mục tiêu đã chỉ định.
Học sinh sẽ học cách tạo mô phỏng tương tác có thể được chia sẻ với bất kỳ người dùng Excel nào mà không yêu cầu bổ trợ hoặc macro. Cách tiếp cận này phù hợp như nhau với Python hoặc bất kỳ môi trường lập trình nào hỗ trợ mảng.
Khóa học này lý tưởng cho những người cảm thấy thoải mái với Microsoft Excel và đang muốn nâng cao hiểu biết về quản lý xác suất và ứng dụng của nó trong khoa học dữ liệu.
Khoa học về sự không chắc chắn và dữ liệu (MIT)
Khóa học “Xác suất – Khoa học về sự bất định và dữ liệu” do Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) tổ chức. Là phần giới thiệu cơ bản về khoa học dữ liệu thông qua các mô hình xác suất. Khóa học kéo dài 10 tuần này, yêu cầu 14 đến XNUMX giờ học mỗi tuần. Nó tương ứng với một phần của chương trình MIT MicroMasters về thống kê và khoa học dữ liệu.
Khóa học này khám phá thế giới đầy bất ổn: từ những tai nạn trong thị trường tài chính khó lường đến thông tin liên lạc. Mô hình xác suất và lĩnh vực suy luận thống kê liên quan. Đây là hai chìa khóa để phân tích dữ liệu này và đưa ra những dự đoán hợp lý về mặt khoa học.
Học sinh sẽ khám phá cấu trúc và các yếu tố cơ bản của mô hình xác suất. Bao gồm các biến ngẫu nhiên, phân phối, phương tiện và phương sai của chúng. Khóa học cũng bao gồm các phương pháp suy luận. Luật số lớn và ứng dụng của chúng cũng như các quá trình ngẫu nhiên.
Khóa học này hoàn hảo cho những ai muốn có kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu. Nó cung cấp một cái nhìn toàn diện về các mô hình xác suất. Từ các yếu tố cơ bản đến quy trình ngẫu nhiên và suy luận thống kê. Tất cả điều này đặc biệt hữu ích cho các chuyên gia và sinh viên. Đặc biệt trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, kỹ thuật và thống kê.
Xác suất và suy luận tính toán (MIT)
Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) trình bày khóa học “Xác suất và suy luận tính toán” bằng tiếng Anh. Chương trình giới thiệu trình độ trung cấp về phân tích xác suất và suy luận. Khóa học kéo dài 4 tuần này, yêu cầu 6-XNUMX giờ học mỗi tuần, là một khám phá hấp dẫn về cách sử dụng xác suất và suy luận trong các lĩnh vực đa dạng như lọc thư rác, điều hướng bot di động hoặc thậm chí trong các trò chơi chiến lược như Jeopardy và Go.
Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc xác suất và suy luận cũng như cách triển khai chúng trong các chương trình máy tính suy luận về sự không chắc chắn và đưa ra dự đoán. Bạn sẽ tìm hiểu về các cấu trúc dữ liệu khác nhau để lưu trữ phân phối xác suất, chẳng hạn như mô hình đồ họa xác suất và phát triển các thuật toán hiệu quả để suy luận với các cấu trúc dữ liệu này.
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ biết cách lập mô hình các vấn đề trong thế giới thực bằng xác suất và cách sử dụng các mô hình kết quả để suy luận. Bạn không cần phải có kinh nghiệm trước đó về xác suất hoặc suy luận, nhưng bạn phải thành thạo với lập trình và tính toán Python cơ bản.
Khóa học này là nguồn tài nguyên quý giá cho những ai muốn hiểu và áp dụng các phương pháp thống kê trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, cung cấp góc nhìn toàn diện về mô hình xác suất và suy luận thống kê.
Trọng tâm của sự không chắc chắn: MIT làm sáng tỏ xác suất
Trong khóa học “Giới thiệu về Xác suất Phần II: Quy trình Suy luận”, Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) cung cấp kiến thức nâng cao về thế giới xác suất và suy luận. Khóa học này, hoàn toàn bằng tiếng Anh, là sự tiếp nối hợp lý của phần đầu tiên, đi sâu hơn vào phân tích dữ liệu và khoa học về sự không chắc chắn.
Trong khoảng thời gian mười sáu tuần, với cam kết 6 giờ mỗi tuần, khóa học này khám phá luật số lớn, phương pháp suy luận Bayes, thống kê cổ điển và các quy trình ngẫu nhiên như quy trình Poisson và chuỗi Markov. Đây là một cuộc khám phá nghiêm ngặt dành cho những người đã có nền tảng vững chắc về xác suất.
Khóa học này nổi bật nhờ cách tiếp cận trực quan trong khi vẫn duy trì tính chặt chẽ về mặt toán học. Nó không chỉ trình bày các định lý và chứng minh mà còn nhằm mục đích phát triển sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm thông qua các ứng dụng cụ thể. Học sinh sẽ học cách mô hình hóa các hiện tượng phức tạp và giải thích dữ liệu trong thế giới thực.
Lý tưởng cho các chuyên gia, nhà nghiên cứu và sinh viên khoa học dữ liệu, khóa học này cung cấp một góc nhìn độc đáo về cách xác suất và suy luận định hình sự hiểu biết của chúng ta về thế giới. Hoàn hảo cho những ai muốn tìm hiểu sâu hơn về khoa học dữ liệu và phân tích thống kê.
Tổ hợp phân tích: Khóa học Princeton để giải mã các cấu trúc phức tạp (Princeton)
Khóa học Tổ hợp phân tích do Đại học Princeton cung cấp là một khám phá hấp dẫn về tổ hợp phân tích, một môn học cho phép dự đoán định lượng chính xác về các cấu trúc tổ hợp phức tạp. Khóa học này, hoàn toàn bằng tiếng Anh, là nguồn tài nguyên quý giá cho những ai muốn hiểu và áp dụng các phương pháp nâng cao trong lĩnh vực tổ hợp.
Kéo dài ba tuần và cần tổng cộng khoảng 16 giờ, hoặc khoảng 5 giờ mỗi tuần, khóa học này giới thiệu phương pháp tượng trưng để rút ra các mối quan hệ hàm số giữa các hàm tạo thông thường, hàm mũ và đa biến. Nó cũng khám phá các phương pháp phân tích phức tạp để rút ra các tiệm cận chính xác từ các phương trình tạo hàm.
Học sinh sẽ khám phá cách sử dụng tổ hợp phân tích để dự đoán số lượng chính xác trong các cấu trúc tổ hợp lớn. Họ sẽ học cách vận dụng các cấu trúc tổ hợp và sử dụng các kỹ thuật phân tích phức tạp để phân tích các cấu trúc này.
Khóa học này lý tưởng cho những ai muốn tìm hiểu sâu hơn về tổ hợp và ứng dụng của nó trong việc giải các bài toán phức tạp. Nó cung cấp một góc nhìn độc đáo về cách tổ hợp phân tích định hình sự hiểu biết của chúng ta về các cấu trúc toán học và tổ hợp.