Комбинаторика — курс 3900 руб. от Хекслет на «Образовал», обучение 2 часа, Дата проведения 22 Декабря 2024.

Подпишитесь на телеграмм-канал про ИИ в образовании: Егошин | Кеды профессора

Подписаться

Сравнение

Избранное

все курсы

Аналитика

Математика для Data Science

Комбинаторика

3.4

2 часа,

начало 22 декабря

Сложность

Сложность

Начинающий

Тип обучения

Тип обучения

Курс

Формат обучения

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Трудоустройство

Отсутствует

Стоимость курса

3 900 ₽

нет рассрочки

Включено в курс

8 уроков (видео и/или текст)
Самостоятельная работа
Дополнительные материалы
Помощь в «Обсуждениях»
Доступ к остальным курсам платформы

Чему вы научитесь

Решать комбинаторные задачи
Пользоваться разными методами комбинаторных подсчетов
Выбирать подходящий метод подсчетов под задачу

Описаниетом, займетесь аналитикой данных или решите изучать программирование на продвинутом уровне. Комбинаторика помогает программистам глубже понимать математику, смотреть под другим углом на алгоритмы и мыслить по-новому.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

1

Комбинаторика

2

Элементарные инструменты

3

Подсчет по биекции

4

Принцип включения и исключения

5

Производящая функция

6

Теория графов

Образовательная организация

4.5

76 отзывов

Онлайн-школа программирования, за выпускниками которой охотятся компании

Первого студента мы трудоустроили в 2013 году. Тогда требования к знаниям джуниоров были выше, а трава зеленее

Это отразилось на программах обучения, на их проработке и глубине. Собеседования для студентов Хекслета проходят под девизом: «Хм, на Хекслете задачки были сложнее»

Иногда наши студенты попадают на работу без проведения технического интервью, только на основе анализа кода проектов

Сейчас все больше и больше компаний указывают курсы Хекслета как плюс при найме. А наши партнерские компании доверяют нам настолько, что собеседуют выпускников, не заглядывая в резюме

Программа курса

1. Введение
Знакомимся с темой курса

теория

2. Элементарные инструменты
Знакомимся с базовыми инструментами — двойным счетом и принципом голубятни

теория

3. Подсчет
Изучаем комбинаторные задачи, рекуррентные отношения и замкнутую формулу

теория

4. Подсчет по биекции
Узнаем больше о теореме Кейли для подсчета комбинаций

теория

5. Принцип включения и исключения
Изучаем принцип PIE для решения вероятностных задач

теория

6. Производящая функция
Говорим подробнее о порождающих функциях и их особенностях

теория

7. Задача о супружеских парах
Разбираем Le Problème des Ménages — известную задачу в комбинаторике

теория

8. Теория графов
Переходим к еще одной области комбинаторики, которая даст нам новые алгебраические инструменты

теория

9. Самостоятельная работа
Дополнительные задания, которые позволяют закрепить полученную теорию

10. Дополнительные материалы
Статьи и видео, подобранные командой Хекслета. Помогут глубже погрузиться в тему курса

Рейтинг курса

3.4

рейтинг

0

0

0

0

0

Математика для Data Science

Математика для Data Science

4.3

Изучите необходимую базу по математике и статистике для освоения машинного обучения

23 880 ₽

Альтернативный трек

Альтернативный трек

2.5

Тем, у кого есть опыт в IT, но нет сильной математической базы, альтернативный трек поможет добрать недостающие знания по математике и влиться в одно из четырёх других направлений.

нет данных

Математика для Data Science. 2 часть. Теория вероятностей и математическая статистика

Математика для Data Science. 2 часть. Теория вероятностей и математическая статистика

4.1

Цель курса: освоить основные разделы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для успешного применения в области Data Science. Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по теории вероятностей и математической статистики для старта в данной сфере.

27 990 ₽

Математика для Data Science.1 часть. Математический анализ и линейная алгебра

Математика для Data Science.1 часть. Математический анализ и линейная алгебра

4.1

Цель курса: освоить основные разделы математического анализа и линейной алгебры, необходимые для успешного применения в области Data Science. Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по математическому анализу и линейной алгебры для старта в данной сфере.

26 990 ₽

4.4

Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения.

109 451 ₽

Введение в науку о данных

Введение в науку о данных

4.2

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.

1 800 ₽

Введение в математическую логику

Введение в математическую логику

3.4

На этом курсе вы изучите язык математики и узнаете его базовые правила — они помогут яснее рассуждать и доносить свои мысли.

3 900 ₽

Математика для анализа данных

Математика для анализа данных

2.8

Повышение квалификации. Онлайн-курс «Математика для анализа данных» познакомит вас с необходимым материалом из математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и дискретной математики для полноценного понимания и умения решать задачи анализа данных. Целью курса является также развитие математического мышления, которое важно в современной области Computer Science в целом и в анализе данных в частности.

15 000 ₽

Математика для анализа данных

Математика для анализа данных

4.5

Поможем специалистам по Data Science освоить математические концепции: видеть взаимосвязь в массивах данных и делать точные прогнозы

17 500 ₽

Data Scientist с нуля до PRO

Data Scientist с нуля до PRO

4.4

Разработан совместно с заведующим кафедрой мат. логики и теории алгоритмов МГУ им. М.В. Ломоносова→ Научитесь создавать прогнозные модели для бизнеса→ Тренируйтесь на реальных проектах и кейсах→ Начните работать удаленно из любой точки мира

244 440 ₽

обновлено 05.12.2024 09:44

Образовал

Программирование
Python, JavaScript, тестирование, DevOps и др.
Управление
Проектный менеджмент, Agile, финансы компании и др.
Маркетинг
Performance, контекстная реклама, SMM, таргетинг и др.
Дизайн и создание контента
UX / UI, веб-дизайн, графический дизайн, типографика и др.
Аналитика
Data Science, Big Data, нейронные сети, SQL, Excel и др.
Общие навыки
Коммуникация, деловое письмо, тайм-менеджмент и др.
Творчество
Кино, музыка, философия и др.
Профессиональное
Кадры, бухгалтерия, налоги, закупки, онлайн-кассы и др.
Иностранные языки
Английский, китайский, испанский и др.
Детское образование
ЕГЭ, ОГЭ, дошкольная подготовка, школьные предметы и др.