0
Прегледи
Математика за наука за данни. Част 1. Математически анализ и линейна алгебра - курс 26 990 RUB. от Специалист, обучение 40 академични часа, дата 15.05.2023г.
разни / / December 03, 2023
Професионален преподавател по курсове по програмиране, сертифициран разработчик Институт на Python с общ професионален опит в IT сферата повече от 20 години. Изградени ИТ системи в 4 компании от нулата. Повече от 5 години.
Вадим Викторович завършва Руския държавен хуманитарен университет през 2000 г. със специалност „Информатика и компютърни науки“. Истински професионалист в административните въпроси СУБД, автоматизация на фирмените бизнес процеси (ERP, CRM и т.н.), създаване на тестови случаи и обучение на служители.
Умее да мотивира и увлича. Той е взискателен към слушателите си, винаги готов да изясни трудни моменти. Богатият опит в работата по реални проекти му позволява да обърне внимание на онези детайли, които обикновено се пренебрегват от начинаещите разработчици.
Модул 1. Въведение в бележника Jupiter (Python) (8 ac. з.)
Модул 2. Въведение в математическия анализ (16 ак. з.)
- Основни понятия на математическия анализ. Вещ.
- Теория на множествата (Вероятностни пространства. Дискретно пространство на елементарни резултати. Вероятност на числовата права и равнината. Правило за събиране и умножение).
- Метрични пространства (Концепцията за метрично пространство. Дефиниция на нормирано пространство, понятие за норма, разлика от метрика, примери за нормирани пространства. Нормата в оптимизацията).
- Последователности. Теория на границите (дефиницията на Коши. Дефиницията на Пеано. Изчисляване на функционални граници. Асимптотични функции. Еквивалентни функции. Оценка на сложността на функцията).
- Диференциране (Диференцируемост на функция в точка. Частни производни и диференциали от по-високи разряди. Градиент. Хесианова матрица. Производна на функция на една променлива. Производна на функция на няколко променливи).
- Екстремуми на функции на много променливи (дефиниции на локални и глобални минимални точки. Необходимо и достатъчно условие за екстремум при изпъкнали функции. Концепцията за стационарни точки и - разликата в тяхното определение от екстремни точки).
- Интеграл (Неопределен интеграл. Определен интеграл. Приложения на определен интеграл и приближени методи за изчисляването му.Несобствени интеграли. Двойни интеграли. Приблизителни методи на интегриране).
- Редове (Понятия за редове. Сближаване на редове).
- Прилагане на изучените раздели от математическия анализ с общ пример (тетрадка Юпитер). Проект.
Модул 3. Линейна алгебра (16 ac. з.)
- Линейно пространство.
- Матрици и матрични операции.
- Линейни трансформации.
- Системи линейни уравнения.
- Сингулярно разлагане на матрици.
- Приложение на изучените раздели от линейната алгебра върху общ пример (тетрадка Юпитер). Проект.
Въведение в науката за данните
Науката за данни включва широка гама от подходи и методи за събиране, обработка, анализиране и визуализиране на набори от данни от всякакъв размер. Отделна практически важна област на тази наука е работата с големи данни, използвайки нови принципи математическо и изчислително моделиране, когато класическите методи спират да работят поради тяхната невъзможност мащабиране. Този курс е предназначен да помогне на студентите да научат основите на предметната област чрез формулиране и решаване на типични проблеми, които изследователят на науката за данни може да срещне в своя работа. За да научат студентите да решават такива проблеми, авторите на курса предоставят на студентите необходимия теоретичен минимум и показват как да използват инструменталната база на практика.
4,2
Математика за наука за данни
Ще опресните знанията си по математика, ще научите основни формули и функции и ще разберете основите на машината обучение и можете да започнете кариера в Data Science – IT компаниите по света търсят такива специалисти.
4,4
АБОНИРАЙ СЕ
YOU MIGHT ALSO LIKE
