Курсы по математике

В этом курсе мы разберем основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками.

Этот курс ориентирован на людей, которые хотят научиться описывать закономерности поведения количественных величин в зависимости от дискретных факторов. Курс рассчитан на тех, кто освоил базовые приемы регрессионного анализа с использованием языка R.

Промокод - OBRAZOVAL30 - скидка 30%. Бизнес-аналитик – это универсальный экономист. Научим вас выстраивать процессы для роста бизнеса и увеличения прибыли

На этом курсе вы познакомитесь с теорией графов и изучите базовые инструменты из этой области математики. 

Математику изучают аналитики и специалисты по Data Science из разных сфер — все они хотят расти в профессии. Вместе вы сможете обмениваться опытом, разбирать сложные задачи и помогать друг другу в учёбе.

Научим анализировать финансовый эффект от каждого шага в деятельности бизнеса

На этом курсе вы изучите множества и правила операций с ними. 

Этот курс подойдет людям, которым необходимо анализировать данные, наблюдения в которых не являются независимыми друг от друга (например, семьи, повторные измерения и т.п.). Курс рассчитан на тех, кто освоил базовые приемы регрессионного анализа с использованием языка R, знаком с методом максимального правдоподобия и с обобщенными линейными моделями.

По окончании курса Вы будете обладать необходимыми компетенциями и навыками профессионала высшего звена.

Эта программа поможет научиться строить модели со случайными факторами для величин с разными типами распределений. Чтобы легче осваивать материалы курса, вам пригодятся базовые представления о линейных моделях (общих и обобщенных), базовые знания R и умение создавать простейшие .html документы при помощи rmarkdown и knitr.

Наука о данных включает большой спектр подходов и методов сбора, обработки, анализа и визуализации массивов данных любого размера. Отдельным практически важным направлением данной науки является работа с большими данными с помощью новых принципов математического и вычислительного моделирования, когда классические методы перестают работать ввиду невозможности их масштабирования. Настоящий курс призван помочь обучающемуся изучить основы предметной области через постановку и решение типичных задач, с которыми исследователь в области науки о данных может столкнуться в своей работе. Чтобы научить слушателя решать такие задачи, авторы курса предоставляют обучающемуся необходимый теоретический минимум и показывают, как пользоваться инструментальной базой на практике.

Не обязательно иметь полное представление о том, как работает теория вероятностей и математическая статистика, чтобы посмотреть на элементарные характеристики своих данных.

Согласно аналитическому отчету предметной комиссии средний общегородской тестовый балл по Санкт-Петербургу для профильного ЕГЭ по математике не превышает 55 баллов ЕГЭ. А количество абитуриентов, набравших высокие и высшие баллы составляет менее 2 % от всех участников экзамена.

Курс содержит основные разделы алгебры и геометрии, изучаемые в классах с углубленной подготовкой по математике. Рассчитан на учеников 10 классов, которым необходимо познакомиться с расширенным изложением алгебры и геометрии, например, в качестве фундаментальной подготовки к будущим олимпиадам и ЕГЭ. 

Курс знакомит слушателей с дискретными случайными процессами: процессом Пуассона, ветвящимся процессом, процессом восстановления, цепях Маркова и случайных блужданиях.

Вы освоите умение совершать в уме разные нетривиальные арифметические действия.

Бесплатный тренажёр, с помощью которого можно освоить базовые математические навыки для работы маркетологом, разработчиком, аналитиком или специалистом по Data Science.  

Данный курс представляет собой краткое изложение основ линейной алгебры. Основная его задача - напомнить базовые факты линейной алгебры, использующиеся в тех или иных разделах практического программирования.

Курс знакомит слушателей с основными разделами математической статистики: описательной статистикой, интервальным оцениванием, проверкой статистических гипотез, регрессионым анализом и корреляционным анализом.

Во второй части курса "Теория вероятностей – наука о случайности" мы начинаем рассматривать непрерывные вероятностные пространства, что существенно расширяет аналитические возможности теории и позволяет строить интересные модели, используя более продвинутый математический аппарат.

Курс знакомит слушателей с базовыми понятиями математического анализа: последовательностями, пределами, непрерывностью.

Практикум для начинающих осваивать Python с наборами дополнительных задач и материалов для углублённого и более детального изучения программирования и математики. Подходит для отработки навыков при обучении анализу данных.

Курс содержит минимальные сведения из линейной алгебры: теории матриц и определителей, систем линейных алгебраических уравнений.

Курс знакомит слушателей с базовыми понятиями математического анализа производными и интегралами (неопределенными и определенными).

В нашем курсе вы узнаете всё про движения прямой, плоскости, окружности, сферы, будем проецировать, отражать, растягивать/сжимать, и вращать,  разберемся с геометрическим описанием комплексных чисел и кватернионов, а также пройдём начала топологии.

Курс знакомит слушателей с базовыми понятиями теории вероятностей: вероятностным пространством, условной вероятностью, случайными величинами, независимостью, математическим ожиданием и дисперсией. Доказываются закон больших чисел и некоторые версии предельных теорем. Разобрано много примеров и задач.

Здесь излагаются основные понятия и задачи линейной алгебры: линейное пространство, базис и размерность, линейные операторы, матрицы, решение систем линейных уравнений, построение жордановой нормальной формы, исследование квадратичных форм. 

Авторский курс, разработанный с учетом потребностей и возможностей аудитории разных возрастов и уровня подготовки. Материал достаточно сложный, но преподнесен понятным и доступным языком, а также иллюстрирован оригинальными и разнообразными примерами и пояснениями. Простота изложения материала позволит освоить курс любому человеку, желающему понять основы математической логики и применить ее в реальной жизни.

Оригинальность предлагаемого курса Макроэкономика заключается в том, что объединяет элементы вводного и промежуточного уровня. Он ориентирован на магистрантов, не имеющих базового экономического образования, которым должны будут изучать макроэкономику продвинутого уровня. Магистранты, уже изучавшие Макроэкономику в бакалавриате с помощью этого курса, смогут освежить свои базовые компетенции по этой дисциплине. 

Курс познакомит с основными правилами исчисления вероятностей, обращая внимание на базовые идеи и концепции, научит решать вероятностные задачи, пользуясь формальным аппаратом. Курс позволит освоить элементарные вероятностные методы и применять их в быту и профессиональной деятельности, будет способствовать развитию рационального мышления и способности выражать мысли в математической форме.

Курс высшей математики для общетехнических специальностей. Включает программу 1 семестра, соответствующую ГОС.

Среди жителей Кёнигсберга была распространена такая практическая головоломка: можно ли пройти по всем мостам через реку Преголя, не проходя ни по одному из них дважды? В 1736 году выдающийся математик Леонард Эйлер заинтересовался задачей и в письме другу привел строгое доказательство того, что сделать это невозможно. В том же году он доказал замечательную формулу, которая связывает число вершин, граней и ребер многогранника в трехмерном пространстве. Формула таинственным образом верна и для графов, которые называются "планарными". Эти два результата заложили основу теории графов и неплохо иллюстрируют направление ее развития по сей день.

Здесь излагаются основные понятия математического анализа: предел и его различные применения (сумма ряда, предел последовательности, производная, интеграл), непрерывность, построение графиков функций, функциональные последовательности и ряды. 

Данная дисциплина призвана дать обучающимся математический аппарат, который будет использоваться в дальнейшем при изучении естественно-научных дисциплин и в научно-исследовательской работе. 

Курс посвящен теме продвинутые графы.

«Линейная алгебра и аналитическая геометрия» является составной частью дисциплины «Математика», читаемой для всех инженерных и экономических направлений НИТУ МИСИС. Данный онлайн-курс является базовым для естественно-научного образования.    Курс разработан НИТУ МИСИС.

Курс посвящен двум основным моделям случайного графа – равномерной и биномиальной. Курс разделен на три части. В первой мы изучим взаимосвязь упомянутых моделей. Во второй поговорим о свойствах биномиального случайного графа, выразимых на языке первого порядка и, наконец, в третьей части опишем изменение основных свойств случайного графа при увеличении вероятности проведения ребра.

Цель онлайн курса – получение знаний и практических навыков по применению математических методов и моделей в экономике, необходимых для организации и успешного ведения научно-исследовательской, производственной, экономической, коммерческой и финансовой деятельности предприятия (организации)

Эдсгеру Дейкстре приписывают высказывание: «наука о вычислимости изучает компьютеры не в большей мере, чем астрономия изучает телескопы». Смысл этой фразы в том, что конкретный компьютер или конкретный язык программирования – только инструмент познания общих закономерностей, справедливых для всех вычислений. Основы этой науки заложены Тьюрингом, Гёделем, Чёрчем, Клини, Постом и другими математиками в 1930-х годах, когда вычислительных машин в современном понимании ещё не было. При этом базовые предположения в полной мере выполняются для современных компьютеров и, наверняка, будут верны для всех будущих, в том числе квантовых.

Курс высшей математики для общетехнических специальностей. Включает программу 2 семестра, соответствующую ГОС.