Matematika pro datovou vědu. Část 1. Matematická analýza a lineární algebra - kurz 26 990 RUB. od specialisty, školení 40 akademických hodin, datum 15. května 2023.
Různé / / December 03, 2023
Profesionální učitel kurzů programování, certifikovaný vývojář Python Institute se všeobecnými pracovními zkušenostmi v oblasti IT více než 20 let. Vybudované IT systémy ve 4 společnostech od nuly. Více než 5 let.
Vadim Viktorovič vystudoval v roce 2000 Ruskou státní univerzitu humanitních věd se specializací na informatiku a informatiku. Skutečný profesionál v administrativních záležitostech DBMS, automatizace firemních obchodních procesů (ERP, CRM atd.), vytváření testovacích případů a školení zaměstnanců.
Umí motivovat a zaujmout. Je náročný na své posluchače, vždy připraven objasnit obtížné body. Rozsáhlé zkušenosti s prací na skutečných projektech mu umožňují věnovat pozornost těm detailům, které začínající vývojáři obvykle přehlížejí.
Modul 1. Úvod do notebooku Jupiter (Python) (8 ac. h.)
Modul 2 Úvod do matematické analýzy (16 ak. h.)
- Základní pojmy matematické analýzy. Položka.
- Teorie množin (pravděpodobnostní prostory. Diskrétní prostor elementárních výstupů. Pravděpodobnost na číselné ose a rovině. Pravidlo sčítání a násobení).
- Metrické prostory (Koncept metrického prostoru. Definice normovaného prostoru, pojem normy, rozdíl od metriky, příklady normovaných prostorů. Norma v optimalizaci).
- Sekvence. Teorie limit (Cauchyho definice. Peanova definice. Výpočet mezí funkcí. Asymptotické funkce. Ekvivalentní funkce. Posouzení složitosti funkce).
- Diferenciace (Diferencovatelnost funkce v bodě. Parciální derivace a diferenciály vyšších řádů. Spád. Hessenská matice. Derivace funkce jedné proměnné. Derivace funkce více proměnných).
- Extrémy funkcí mnoha proměnných (Definice lokálních a globálních minimálních bodů. Nutná a postačující podmínka pro extrém pro konvexní funkce. Pojem stacionárních bodů a - rozdíl v jejich definici od extrémních bodů).
- Integrál (neurčitý integrál. Určitý integrál. Aplikace určitého integrálu a přibližné metody pro jeho výpočet.Nevlastní integrály. Dvojné integrály. Přibližné metody integrace).
- Řádky (koncepty řádků. Konvergence řad).
- Aplikace probraných částí matematické analýzy na obecném příkladu (Jupiterův notebook). Projekt.
Modul 3. Lineární algebra (16 ac. h.)
- Lineární prostor.
- Matice a maticové operace.
- Lineární transformace.
- Soustavy lineárních rovnic.
- Singulární rozklad matic.
- Aplikace probraných úseků lineární algebry na obecném příkladu (Jupiterův notebook). Projekt.
Datová věda zahrnuje širokou škálu přístupů a metod pro sběr, zpracování, analýzu a vizualizaci souborů dat jakékoli velikosti. Samostatnou prakticky důležitou oblastí této vědy je práce s velkými daty pomocí nových principů matematické a výpočtové modelování, kdy klasické metody přestávají fungovat pro svou nemožnost škálování. Tento kurz je navržen tak, aby pomohl studentovi naučit se základy dané oblasti prostřednictvím formulace a řešení typických problémů, s nimiž se může výzkumník datové vědy u sebe setkat práce. Aby se student naučil takové problémy řešit, poskytnou autoři kurzu studentovi potřebné teoretické minimum a ukáží, jak využít nástrojový základ v praxi.
4,2
Osvěžíte si své znalosti matematiky, naučíte se základní vzorce a funkce a pochopíte základy stroje školení a můžete začít kariéru v Data Science – IT společnosti po celém světě takové specialisty hledají.
4,4