[Вениамин Жиленко, Никита Ларионов] Введение в математику для Data Science (2021)

vitriol0674

Команда форума
Разула в сердце
Живёт по соседству
Особенный
Спасибо от Разулы
Регистрация
13 Янв 2018
Сообщения
44.279
Реакции
732.717
Ra
141.108
Автор: Вениамин Жиленко, Никита Ларионов
Название: Введение в математику для Data Science (2021)


1-jpg.87345



Описание:

Онлайн-марафон – это эффективный способ в сжатые сроки вспомнить школьную математику или восполнить необходимые знания для работы в Data Science или программировании.

Кто мы?

Библиотека программиста – специализированный медиа-холдинг для программистов. Мы занимается написанием туториалов и рецензий на книги по разработке, создаем онлайн-курсы, размещаем вакансии и оперативно анонсируем IT-события.

Марафон содержит
1. Теоретический материал

Каждый урок содержит теорию и материалы для самостоятельного изучения.
2. Практические задачи

Каждая тема предполагает решение и разбор практических задач разного уровня сложности.
3. Общение с преподавателями

Вы сможете задавать вопросы преподавателям как в режиме реального времени, так и в Telegram-чате курса.

Наш курс специализирован и основан на получении начальных знаний, необходимых для Data Science и программировании.


Зачем нужна школьная математика
:

1. Программирование и Data Science требуют знаний математики. Математику преподают в школе, но со временем эти знания забываются, что усложняет смену предметной области.
2. Самостоятельно освежить пройденный материал сложно, в интернете можно найти курсы по подготовке к ЕГЭ, но они не охватывают ряд тем и направлены только на подготовку к экзаменам.


Кому подходит марафон:

1. Начинающим специалистам Data Science

Поможет вспомнить школьную математику в короткие сроки, необходимую для освоения новой профессии и начала карьеры в Data Science.
2. Начинающим программистам
Даст базу для начала или более углубленного изучения языков программирования.


Результаты после прохождения марафона:

1. Прокачаете свою математическую грамотность для дальнейшего изучения высшей математики и data science.
2. Освежите знания школьной математики по данным темам и поймете как их применять в дальнейшей карьере программиста.
3. Получите сертификат участника марафона, подтверждающий Ваши знания.


Программа:

Модуль 1 - Начала теории множеств и математической логики.

  • Начала теории множеств.
  • Множества, соответствия, отношения.
  • Операции над множествами.
  • Структура математических утверждений.
  • Кванторы.
  • Математическая логика определений, формулировок и доказательств.
  • Числовые множества.
  • Натуральные, целые, рациональные, вещественные числа.
  • Основные законы.
Модуль 2 - Понятие о числовой последовательности и способах ее задания.
  • Арифметическая прогрессия, определение и свойства.
  • Формула n–го члена и суммы первых n членов прогрессии.
  • Геометрическая прогрессия, определение, свойства.
  • Формула n-го члена и суммы первых n членов прогрессии.
  • Бесконечно убывающая геометрическая прогрессия, ее сумма.
Модуль 3 - Векторная алгебра.
  • Понятие вектора.
  • Коллинеарность и компланарность векторов.
  • Операции над векторами: сложение, умножение на число, скалярное произведение, векторное произведение.
Модуль 4 - Основы теории вероятностей.
  • Операции над событиями.
  • Классическая модель вероятности с использованием комбинаторных формул.
  • Вероятности сложных событий.
  • Формула включения-исключения.
  • Схема Бернулли.
  • Условная вероятность.
  • Независимость событий.
  • Формула полной вероятности.
  • Формула Байеса.
Модуль 5 - Понятие числовой функции, способы задания, область определения, область значений функции.
  • График функции.
  • Общие свойства функции: промежутки знакопостоянства, монотонность, ограниченность, чётность/нёчетность, периодичность.
  • Понятие обратной функции.
  • Графики прямой и обратной функции.
  • Элементарные функции.
  • Преобразования графиков функций: сдвиг вдоль осей координат, растяжение и сжатие вдоль осей координат, преобразования, связанные с наличием знака модуля у аргумента или функции.
Модуль 6 - Рациональные уравнения.
  • Равенство, тождество, уравнение.
  • Корень уравнения.
  • Равносильные уравнения и неравносильные преобразования при решении уравнений.
  • Расширение и сужение области допустимых значений уравнения.
  • Линейные уравнения.
  • Квадратные уравнения.
  • Дискриминант.
  • Формула для решения квадратных уравнений.
  • Теоремы Виета, прямая и обратная.
Модуль 7 - Алгебраические уравнения и системы уравнений.
  • Иррациональные уравнения, область допустимых значений.
  • Системы уравнений.
  • Совместные и несовместные системы уравнений.
  • Определенные и неопределенные системы уравнений.
  • Системы двух линейных уравнений с двумя неизвестными.
  • Графический способ решения.
Модуль 8 - Рациональные неравенства.
  • Числовые неравенства, их свойства.
  • Неравенства с одной переменной, равносильные преобразования неравенств.
  • Решение квадратных неравенств, рациональных неравенств.
  • Метод интервалов.
  • Системы рациональных неравенств.
  • Равносильные преобразования систем.
  • Совокупность систем неравенств.
Модуль 9 - Алгебраические неравенства.
  • Иррациональные неравенства и их системы.
  • Область допустимых значений.
  • Неравенства, содержащие знак модуля, и их системы.
  • Схемы решения.
Модуль 10 - Производная.
  • Уравнение касательной к графику функции.
  • Правила вычисления производных: производные суммы, разности, произведения и частного двух функций.
  • Таблица производных.
  • Производная сложной функции.
  • Максимумы и минимумы (экстремумы) функции, промежутки возрастания и убывания.
  • Исследование функций.
  • Общая схема построения графиков функций.
  • Нахождение наибольшего и наименьшего значений функции на отрезке.
  • Применение производной для решения задач.
Модуль 11 - Понятие первообразной.
  • Неопределенный и определенный интеграл.
  • Техника интегрирования.
Подробнее:

Войти или Зарегистрироваться чтобы увидеть скрытый текст.



Скачать:
 

Теги по которым нашли тему

  1. Data Science
  2. Введение в математику для Data Science
  3. логика программиста
  4. математика data
  5. Математика для Data Science
  6. математика
Сверху