AI&DS симбиоз: Python, Математика и Промпт-инжиниринг

О чём курс

Преподаватель математики и программирования Ильдар Мустафин объединяет в курсе математический аппарат, разработку на Python и промпт-инжиниринг для решения аналитических задач. Обучение связывает формулы, программную реализацию и прикладную работу с данными: от базовых конструкций языка и алгебраических выражений до описательной статистики, векторов и матричных операций.

Отдельное внимание уделяется работе с форматом JSON, через который данные передаются и сохраняются в реальных проектах. Ученики разбирают математические концепции через написание скриптов, обработку массивов и формулирование точных инструкций для нейросетей с помощью файлов конфигурации навыков SKILL.md.

Чему вы научитесь

На курсе вы освоите:

• программирование скриптов на Python для извлечения массивов данных из файлов JSON, их анализа и интерпретации;
• перевод математических понятий в программный код и сопоставление математических формул с результатами расчётов;
• расчёт ключевых характеристик данных: моды, медианы, квартилей, децилей и перцентилей;
• классификацию видов и категорий аналитических данных;
• использование функций для описания и моделирования процессов, поиск нулей функций, различение линейных и нелинейных зависимостей;
• выполнение операций с векторами, вычисление скалярного, векторного и смешанного произведений;
• применение метода Гаусса и матричных операций в аналитических задачах;
• составление промптов к нейросетям для расчёта статистических показателей, работы с функциями и матричной алгебры;
• проектирование структуры файлов SKILL.md для передачи контекста, постановки ограничений и получения проверяемых результатов от языковых моделей.

Как проходит обучение

Материал выстроен по принципу последовательного усложнения: сначала вы осваиваете синтаксис Python и базовые алгебраические преобразования, затем переходите к основам статистики, функциям, векторам и матрицам.

Каждая тема отрабатывается по единому сценарию:

• разбор математической идеи на примерах в видеоуроках или текстовых материалах с объяснением её практического применения;
• реализация разобранной концепции в коде на Python и отработка взаимодействия со структурами JSON;
• решение практических задач с автоматической проверкой решений;
• составление запросов и файлов навыков для нейросетей с описанием контекста, требований к расчётам и критериев валидации;
• выполнение сквозных экзаменационных заданий, объединяющих математические расчёты, код и взаимодействие с искусственным интеллектом.

Для кого курс

Материал рассчитан на слушателей, которые:

• владеют основами Python, но испытывают сложности с их применением в прикладной математике и аналитике;
• изучали математику ранее, но хотят научиться переносить её в код и моделировать процессы;
• планируют изучить функции, статистические показатели, векторы и матрицы через программирование;
• работают с форматом JSON и хотят понимать логику структурирования информации;
• стремятся перейти от произвольных диалогов с нейросетями к структурированной постановке задач и проверке вычислений;
• хотят аргументированно объяснять логику работы скриптов и математический смысл полученных результатов.

Для старта достаточно знания базовой арифметики и владения компьютером.

Об авторе

Ильдар Мустафин — преподаватель математики и математического программирования. Он разработал авторскую методику упрощённого изучения аналитической математики, ориентированную на программистов и специалистов гуманитарного профиля. Автор окончил радиотехнический факультет ТУСУР с дипломами бакалавра и магистра с отличием, а также радиотехнический факультет КГПИ с дипломом бакалавра с отличием.