Курсы по математике от Stepik

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

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

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.

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

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 базовыми понятиями математического анализа производными и интегралами (неопределенными и определенными).

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.

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

В многих областях нашей жизни - бизнесе, управлении, науке, быту - как правило, приходится принимать решения в условиях риска и неопределенности. В этих условиях понятие вероятности становится необходимым рациональным инструментом ориентации в современном мире. В свою очередь, теорию вероятностей можно рассматривать как математическую модель интуитивного понятия неопределенности. Данный курс является введением в элементарную теорию вероятностей и снабжен примерами построения вероятностных моделей.

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