Deadline: All year round
? NO DEADLINE
[English caption below] ?Thế giới mà chúng ta đang sống tồn tại đầy rẫy những điều không chắc chắn có thể xảy đến bất kì lúc nào: tai nạn, bão tố, thị trường tài chính bất ổn,… Thế giới cũng có rất nhiều dữ liệu. Mô hình xác suất và các lĩnh vực liên quan đến thống kê là chìa khóa để phân tích dữ liệu và đưa ra các dự đoán gần chính xác nhất. ? Mô hình xác suất sử dụng phần lớn kiến thức từ toán. Tuy nhiên, thay vì “chứng minh các định lý” truyền thống, chúng ta phân tích dữ liệu có được theo cách trực quan nhưng vẫn chặt chẽ và chính xác về mặt toán học. Hơn nữa, ngoài việc mang đến cho người học những ứng dụng cụ thể, khóa học này còn nhấn mạnh về các khái niệm và phương pháp luận cơ bản trong xác suất thống kê. ? Tham gia khóa học này, bạn sẽ được học về:
• Cấu trúc cơ bản và các yếu tố của mô hình xác suất
• Các biến ngẫu nhiên, phân phối, giá trị trung bình và sự dao động của chúng
• Tính toán xác suất
• Phương pháp suy luận
• Luật số lớn và ứng dụng của chúng
• Quy trình ngẫu nhiên
? THÔNG TIN KHÓA HỌC:
• Tài trợ: Viện Công nghệ Massachusetts
• Nền tảng: EdX
• Hình thức: 100% online
• Giảng viên: John Tsitsiklis, Patrick Jaillet, Dimitri Bertsekas, Karene Chu
• Ngôn ngữ: Tiếng Anh
• Thời gian: 16 tuần ? ĐĂNG KÝ HỌC MIỄN PHÍ TẠI: https://www.edx.org/course/probability-the-science-of-uncertainty-and-data?
_________________________________ ? The world is full of uncertainty: accidents, storms, unruly financial markets, … The world is also full of data. Probabilistic modeling and the related field of statistical inference are the keys to analyzing data and making scientifically sound predictions. ? Probabilistic models use the language of mathematics. But instead of relying on the traditional “theorem-proof” format, we develop the material in an intuitive — but still rigorous and mathematically-precise — manner. Furthermore, while the applications are multiple and evident, we emphasize the basic concepts and methodologies that are universally applicable. ? By taking this course, you will learn:
• The basic structure and elements of probabilistic models
• Random variables, their distributions, means, and variances
• Probabilistic calculations
• Inference methods
• Laws of large numbers and their applications
• Random processes
[Online] Khóa Học Miễn Phí Tìm Hiểu Về Tính Tương Đối Của Xác Suất
? NO DEADLINE[English caption below] ?Thế giới mà chúng ta đang sống tồn tại đầy rẫy những điều không chắc chắn có thể xảy đến bất kì lúc nào: tai nạn, bão tố, thị trường tài chính bất ổn,… Thế giới cũng có rất nhiều dữ liệu. Mô hình xác suất và các lĩnh vực liên quan đến thống kê là chìa khóa để phân tích dữ liệu và đưa ra các dự đoán gần chính xác nhất. ? Mô hình xác suất sử dụng phần lớn kiến thức từ toán. Tuy nhiên, thay vì “chứng minh các định lý” truyền thống, chúng ta phân tích dữ liệu có được theo cách trực quan nhưng vẫn chặt chẽ và chính xác về mặt toán học. Hơn nữa, ngoài việc mang đến cho người học những ứng dụng cụ thể, khóa học này còn nhấn mạnh về các khái niệm và phương pháp luận cơ bản trong xác suất thống kê. ? Tham gia khóa học này, bạn sẽ được học về:
• Cấu trúc cơ bản và các yếu tố của mô hình xác suất
• Các biến ngẫu nhiên, phân phối, giá trị trung bình và sự dao động của chúng
• Tính toán xác suất
• Phương pháp suy luận
• Luật số lớn và ứng dụng của chúng
• Quy trình ngẫu nhiên
• Tài trợ: Viện Công nghệ Massachusetts
• Nền tảng: EdX
• Hình thức: 100% online
• Giảng viên: John Tsitsiklis, Patrick Jaillet, Dimitri Bertsekas, Karene Chu
• Ngôn ngữ: Tiếng Anh
• Thời gian: 16 tuần ? ĐĂNG KÝ HỌC MIỄN PHÍ TẠI: https://www.edx.org/course/probability-the-science-of-uncertainty-and-data?
_________________________________ ? The world is full of uncertainty: accidents, storms, unruly financial markets, … The world is also full of data. Probabilistic modeling and the related field of statistical inference are the keys to analyzing data and making scientifically sound predictions. ? Probabilistic models use the language of mathematics. But instead of relying on the traditional “theorem-proof” format, we develop the material in an intuitive — but still rigorous and mathematically-precise — manner. Furthermore, while the applications are multiple and evident, we emphasize the basic concepts and methodologies that are universally applicable. ? By taking this course, you will learn:
• The basic structure and elements of probabilistic models
• Random variables, their distributions, means, and variances
• Probabilistic calculations
• Inference methods
• Laws of large numbers and their applications
• Random processes
? ABOUT THIS COURSE:
• Offered by: Massachusetts Institute of Technology
• Foundation: EdX
• 100% online
• Instructors: John Tsitsiklis, Patrick Jaillet, Dimitri Bertsekas, Karene Chu
• Language: English
• Duration: 16 weeks
? ENROLL FOR FREE AT:
https://www.edx.org/course/probability-the-science-of-uncertainty-and-data?
Các khóa học iVolunteer chia sẻ bao gồm 2 hình thức: miễn phí và trả phí. Các nền tảng cung cấp khóa học có thể thay đổi thành miễn phí - trả phí bất cứ lúc nào mà không cần báo trước. Để biết thêm chi tiết, bạn vui lòng truy cập tại link đính kèm trong bài đăng. Cảm ơn các bạn đã quan tâm!
Shortlink: https://ivolunteervietnam.com?p=17934
Trong quá trình tổng hợp và chia sẻ thông tin, các tình nguyện viên/ cộng tác viên/ thành viên rất khó tránh khỏi thiếu sót. Rất mong được độc giả cảm thông và góp ý tích cực để giúp iVolunteer Vietnam ngày một hoàn thiện & phát triển.
-
iVolunteer - Cơ hội tình nguyện cho sinh viên và giới trẻ Việt Nam
- Website: https://ivolunteervietnam.com/
- Email: connect@ivolunteer.vn
- Facebook: https://www.facebook.com/pg/iVolunteerVietnam
- Instagram: https://www.instagram.com/ivolunteervietnam
- Group: https://www.facebook.com/groups/thongtintinhnguyen
- Youtube: https://www.youtube.com/c/iVolunteerVietnam
- TikTok: https://www.tiktok.com/@ivolunteervietnam.com
