Matematika za podatkovno znanost, 1. del. Matematična analiza in linearna algebra - tečaj 26.990 RUB. iz specialista, usposabljanje 40 pedagoških ur, datum 15. maj 2023.
Miscellanea / / December 03, 2023
Profesionalni učitelj tečaja programiranja, certificirani razvijalec Inštitut Python s splošnimi delovnimi izkušnjami na področju IT več kot 20 let. Iz nič zgradili IT sisteme v 4 podjetjih. Več kot 5 let.
Vadim Viktorovich je leta 2000 diplomiral na Ruski državni univerzi za humanistične vede s specializacijo iz informatike in računalništva. Pravi profesionalec v upravnih zadevah DBMS, avtomatizacija poslovnih procesov podjetja (ERP, CRM itd.), ustvarjanje testnih primerov in usposabljanje zaposlenih.
Sposoben motivirati in očarati. Do poslušalcev je zahteven, vedno pripravljen razjasniti težke točke. Bogate izkušnje pri delu na resničnih projektih mu omogočajo, da je pozoren na tiste podrobnosti, ki jih razvijalci začetniki običajno spregledajo.
Modul 1. Uvod v Jupiter Notebook (Python) (8 ac. h.)
Modul 2. Uvod v matematično analizo (16 ak. h.)
- Osnovni koncepti matematične analize. Postavka.
- Teorija množic (verjetnostni prostori. Diskretni prostor elementarnih rezultatov. Verjetnost na številski premici in ravnini. Pravilo seštevanja in množenja).
- Metrični prostori (Koncept metričnega prostora. Definicija normiranega prostora, pojem norme, razlika od metrike, primeri normiranih prostorov. Norma pri optimizaciji).
- Zaporedja. Teorija meja (Cauchyjeva definicija. Peanova definicija. Izračun funkcijskih mej. Asimptotične funkcije. Enakovredne funkcije. Ocena kompleksnosti funkcije).
- Diferenciacija (diferenciabilnost funkcije v točki. Parcialni odvodi in diferenciali višjih redov. Gradient. Hessova matrika. Odvod funkcije ene spremenljivke. Odvod funkcije več spremenljivk).
- Ekstremi funkcij mnogih spremenljivk (Definicije lokalnih in globalnih minimalnih točk. Potreben in zadosten pogoj za ekstrem za konveksne funkcije. Koncept stacionarnih točk in - razlika v njihovi definiciji od ekstremnih točk).
- Integral (Nedoločen integral. Določen integral. Uporaba določenega integrala in približne metode za njegov izračun Nepravi integrali. Dvojni integrali. Približne metode integracije).
- Vrstice (Koncepti vrstic. Konvergenca nizov).
- Uporaba preučenih delov matematične analize na splošnem primeru (Jupiterjev zvezek). Projekt.
Modul 3. Linearna algebra (16 ac. h.)
- Linearni prostor.
- Matrike in matrične operacije.
- Linearne transformacije.
- Sistemi linearnih enačb.
- Singularna razgradnja matrik.
- Uporaba preučenih razdelkov linearne algebre na splošnem primeru (Jupiterjev zvezek). Projekt.
Podatkovna znanost vključuje široko paleto pristopov in metod za zbiranje, obdelavo, analizo in vizualizacijo naborov podatkov vseh velikosti. Ločeno praktično pomembno področje te znanosti je delo z velikimi podatki po novih načelih matematično in računalniško modeliranje, ko klasične metode zaradi nezmožnosti prenehajo delovati skaliranje. Ta tečaj je zasnovan tako, da pomaga študentu pri učenju osnov predmetnega področja s pomočjo formulacije in reševanje tipičnih problemov, na katere lahko naleti raziskovalec podatkovne znanosti delo. Da bi študenta naučili reševati tovrstne probleme, avtorji tečaja študentu zagotovijo potrebni teoretični minimum in pokažejo, kako bazo orodij uporabiti v praksi.
4,2
Osvežili boste svoje znanje matematike, se naučili osnovnih formul in funkcij ter razumeli osnove stroja. usposabljanje in lahko začnete kariero v Data Science – IT podjetja po vsem svetu iščejo takšne strokovnjake.
4,4