Голосов: 0
#1
Автор: Вениамин Жиленко, Никита Ларионов
Название: Базовая математика для Data Science (2021)
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.
Спойлер: Кому подходит онлайн 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.
Спойлер: Ваши 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.
Содержание
Модуль 1 - Начала теории множеств и математической логики.
Название: Базовая математика для Data Science (2021)
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.
Спойлер: Кому подходит онлайн 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.
Спойлер: Ваши 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.
Содержание
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.
- 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.
- Понятие вектора.
- Коллинеарность и компланарность векторов.
- Операции над векторами: сложение, умножение на число, скалярное произведение, векторное произведение.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Иррациональные неравенства и их системы.
- Область допустимых значений.
- Неравенства, содержащие знак модуля, и их системы.
- Схемы решения.
- 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.
- Неопределенный и определенный интеграл.
- Техника интегрирования.
Подробнее:
Чтобы скачать курс, новым пользователям, необходимо Пройти Регистрацию
Если у вас уже есть аккаунт Войти на Форум
Скачать:
Чтобы скачать курс, новым пользователям, необходимо Пройти Регистрацию
Если у вас уже есть аккаунт Войти на Форум