IE 201 • Midterm I • Probability and Statistics I
Olasılıkla başlayıp, İstatistikle biten bu dersimizde özet ve uygulamaları konu anlatımlarıyla temelleri atıyor; sayısız çözümlü soru örneğiyle sınavlara hazır hale geliyoruz!
Eğitmenler
İhsan Altundağ
Eğitmen
2007 yılında Galatasaray Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden birincilikle mezun olduktan sonra Fransa'da Kriptoloji üzerine Fransa hükümeti tarafından verilen bursla yüksek lisans yaptım. Devamında ikinci kez sınava girerek Boğaziçi Matematik bölümünü de bitirdim. Yaklaşık 15 yıldır üniversite öğrencilerine dersler vermekteyim.
Ömer Faruk Altun
Co-founder & Head of Education
2011 yılında Endüstri Mühendisliği okumak için başladığım Sabancı Üniversitesi'nden 2018 yılında Bilgisayar Mühendisi olarak mezun oldum. 13 yıldır Altun ismiyle başta Sabancı Üniversitesi olmak üzere çeşitli okullarda Endüstri ve Bilgisayar Mühendisliği alanlarında ders vermekteyim. Unicourse'ta sunduğum derslerin yanında eğitim departmanının da sorumluluğunu üstlenmekteyim.
Konular
Axioms of Probability
11 konu anlatımı
Sample Space and Events
Probability
Axioms of Probability
Some Rules
Coin Example
Dice Example
Card Example 1
Card Example 2
Ball Example
Set Example
Birthday Example
End of Topic Questions
4 soru
Axioms of Probability 1
Axioms of Probability 2
Axioms of Probability 3
Axioms of Probability 4
Conditional Probability, Bayes' Rule and Independence
14 konu anlatımı
Conditioning Events
Total Probability Rule
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Example 5
Example 6
Bayes' Rule
Bayes' Rule Example 1
Bayes' Rule Example 2
Independence
Independence Example 1
Independence Example 2
End of Topic Questions
18 soru
Conditional Probability and Independence 1
Conditional Probability and Independence 2
Conditional Probability and Independence 3
Conditional Probability and Independence 4
Conditional Probability and Independence 5
Conditional Probability and Independence 6
Conditional Probability and Independence 7
Conditional Probability and Independence 8
Conditional Probability and Independence 9
Bayes' Rule 1
Bayes' Rule 2
Bayes' Rule 3
Bayes' Rule 4
Bayes' Rule 5
Bayes' Rule 6
Bayes' Rule 7
Bayes' Rule 8
Bayes' Rule 9
Discrete Random Variables
6 konu anlatımı
Random Variables
Probability Mass Function
PMF Example 1
PMF Example 2
Cumulative Distribution Function
CDF Example 1
End of Topic Questions
9 soru
Discrete Random Variable 1
Discrete Random Variable 2
Discrete Random Variable 3
Discrete Random Variable 4
Discrete Random Variable 5
Discrete Random Variables 6
Discrete Random Variables 7
Discrete Random Variables 8
Discrete Random Variables 9
Continuous Random Variables
4 konu anlatımı
Probability Density Function - PDF
Example 1
Cumulative Distribution Function - CDF
Example 2
End of Topic Questions
7 soru
Continuous Random Variables 1
Continuous Random Variables 2
Continuous Random Variables 3
Continuous Random Variables 4
Continuous Random Variables 5
Continuous Random Variables 6
Continuous Random Variables 7
Paketi Tamamla
🎓 Atılım Üniversitesi öğrencilerinin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.
