確率 – 不確実性とデータの科学

説明

世界は、事故、嵐、手に負えない金融市場、騒々しい通信など、不確実性に満ちています。世の中にはデータも溢れています。確率的モデリングと統計的推論の関連分野は、データを分析し、科学的に正しい予測を行うための鍵となります。確率モデルは数学の言語を使用します。ただし、従来の「定理証明」形式に依存するのではなく、直感的でありながら厳密かつ数学的に正確な方法で教材を開発します。さらに、応用例は複数あり、明らかですが、普遍的に適用できる基本的な概念と方法論を強調します。このコースでは、以下を含む基本的な確率概念をすべてカバーします: 複数の離散または連続確率変数、期待値、および条件付き分布大数の法則ベイズ推論法の主なツールランダムプロセス (ポアソンプロセスとマルコフ連鎖) の概要このコースは、対応する MIT クラスである確率入門に大きく基づいており、このコースは 50 年以上にわたって提供され、継続的に改良されてきました。これは難しいクラスですが、確率論のツールを現実世界のアプリケーションや研究に適用できるようになります。このコースは、統計とデータサイエンスの MITx MicroMasters プログラムの一部です。情報に基づいた効果的なデータサイエンスの実践者となるために必要なスキルを習得します。このコースと MITx の他の XNUMX つのコースを、MIT のキャンパス内コースと同様のペースと厳しさで完了し、その後、仮想監督付き試験を受けて、次の分野での熟練度を証明する学術資格である MicroMasters を取得します。データサイエンスを学ぶことも、MIT 博士号または他の大学での修士号取得への道を加速することもできます。このプログラムの詳細については、https://micromasters.mit.edu/ds/ をご覧ください。