Kebarangkalian – Sains Ketidakpastian dan Data

Penerangan Produk

Dunia penuh dengan ketidakpastian: kemalangan, ribut, pasaran kewangan yang tidak teratur, komunikasi yang bising. Dunia juga penuh dengan data. Pemodelan probabilistik dan bidang inferens statistik yang berkaitan adalah kunci untuk menganalisis data dan membuat ramalan yang saintifik. Model probabilistik menggunakan bahasa matematik. Tetapi bukannya bergantung pada format "teorema-bukti" tradisional, kami mengembangkan bahan dengan cara yang intuitif - tetapi masih ketat dan tepat secara matematik. Selanjutnya, walaupun aplikasinya banyak dan jelas, kami menekankan konsep dan metodologi asas yang dapat digunakan secara universal. Kursus ini merangkumi semua konsep kebarangkalian asas, termasuk: pelbagai pemboleh ubah rawak diskrit atau berterusan, jangkaan, dan undang-undang pembahagian bersyarat sejumlah besar alat utama kaedah inferensi Bayesian pengenalan kepada proses rawak (proses Poisson dan rantai Markov) kursus ini berdasarkan kelas MIT yang sesuai - Pengenalan kepada Kebarangkalian - kursus yang telah ditawarkan dan diperbaiki secara berterusan lebih dari 50 tahun. Ini adalah kelas yang mencabar tetapi akan membolehkan anda menggunakan alat teori kebarangkalian untuk aplikasi dunia nyata atau penyelidikan anda. Kursus ini adalah sebahagian daripada Program Mikro MITx dalam Statistik dan Sains Data. Menguasai kemahiran yang diperlukan untuk menjadi pengamal sains data yang berpengetahuan dan berkesan. Anda akan melengkapkan kursus ini dan tiga yang lain dari MITx, pada tahap dan tahap ketelitian yang serupa dengan kursus di kampus di MIT, dan kemudian mengambil peperiksaan yang hampir sempurna untuk memperoleh MicroMasters anda, kelayakan akademik yang akan menunjukkan kecekapan anda dalam sains data atau mempercepat jalan anda ke MIT PhD atau Master di universiti lain. Untuk mengetahui lebih lanjut mengenai program ini, sila lawati https://micromasters.mit.edu/ds/.