Математика для ШАД

13 участников

О чём курс

Курс «Математика для ШАД» представляет собой комплексную образовательную программу, разработанную специально для подготовки к поступлению в Школу анализа данных (ШАД). Это интенсивный двухмесячный курс, который охватывает фундаментальные математические дисциплины, необходимые для успешного прохождения вступительных испытаний и дальнейшего обучения в сфере Data Science. Программа построена таким образом, чтобы дать студентам глубокое понимание теоретических основ и практические навыки решения задач, что является критически важным для академической среды ШАД.

Обучение ориентировано на широкий круг слушателей. Для эффективного усвоения материала достаточно уверенного владения школьной программой по математике, что делает курс доступным даже для тех, кто начинает подготовку «с нуля». Структура курса включает в себя три ключевых направления: алгебру, теорию вероятностей и математический анализ, разделенный на три последовательных блока. Общий объем программы составляет 96 академических часов, которые распределены между лекциями и семинарами. Такой формат позволяет не только изучить теорию, но и закрепить её на практике под руководством опытных преподавателей.

Почему стоит выбрать этот курс? Во-первых, это полноценная и сбалансированная программа, которая не оставляет пробелов в базовых знаниях. Каждую неделю студенты посещают лекцию и семинар, что обеспечивает равномерную нагрузку и системный подход к обучению. Во-вторых, важной составляющей курса являются проверяемые домашние работы. Они позволяют отслеживать прогресс, выявлять слабые места и получать обратную связь, что крайне важно для подготовки к экзаменам. В-третьих, курс охватывает все необходимые темы: от основ теории множеств и матриц до сложных аспектов функционального анализа и теории случайных процессов.

На выходе студенты получают структурированную базу знаний, которая позволяет уверенно чувствовать себя при решении задач повышенной сложности. Программа разработана с учетом специфики требований ШАД, поэтому каждый модуль сфокусирован на тех разделах математики, которые чаще всего встречаются в заданиях. Вы не просто заучиваете формулы, а учитесь мыслить математически, что является главным навыком для любого специалиста в области анализа данных. Курс дает возможность систематизировать имеющиеся знания, заполнить пробелы и выйти на уровень, необходимый для конкурентной борьбы за место в ШАД. Это инвестиция в ваше образование, которая обеспечивает прочный фундамент для будущих профессиональных достижений в Data Science, машинном обучении и смежных дисциплинах. Программа отличается высокой интенсивностью и требует ответственного подхода, однако именно такой формат позволяет достичь максимальных результатов за ограниченный промежуток времени.

Программа обучения

Модуль 1 - Программа по Алгебре 1.1 Классы и свойства отображений. Подстановки. 1.2 Комплексные числа. Домашнее задание 1. 1.3 Системы линейных уравнений. Матрицы. 1.4 Векторные пространства. Домашнее задание 2 1.5 Линейные отображения векторных пространств. 1.6 Определители Домашнее задание 3 1.7 Спектральная теория матриц. 1.8 Билинейные функции. Евклидовы пространства. Домашнее задание 4

Модуль 2 - Программа по теории вероятностей 2.1 Классическая вероятность. Комбинаторика. "Карты, кости, два слона" 2.2 Условная вероятность. Формулы полной вероятности Теорема Байеса. Домашнее задание 1 2.3 Математическое ожидание дискретных случайных величин. 2.4 Геометрические вероятности. Домашнее задание 2 2.5 Случайные величины. Распределение случайных величин. 2.6 Математическое ожидание непрерывных случайных величин. Домашнее задание 3 2.7 Случайные векторы. 2.8 Простейшее случайное блуждание. Предельные теоремы. Домашнее задание 4

Модуль 3 - Программа по математическому анализу (Блок 1) 3.1 Основы теории множеств. Предел числовых последовательностей: монотонные последовательности, частичные пределы. 3.2 Критерий Коши существование предела, методы вычисления пределов последовательностей 3.3 Предел функции. Непрерывность. Теоремы Вейерштрасса, Больцано-Коши, Гейне-Кантора. Разрывы функций. Монотонные функции. 3.4 Дифференцируемость. Теоремы Ферма, Лагранжа, Ролля. Формула Тейлора 3.5 Правила Лопиталя. Классические неравенства. Неопределённый интеграл. 3.6 Интегрирование функций одной переменной: основные методы интегрирования. Формула Ньютона-Лейбница. Теоремы о среднем. 3.7 Несобственный интеграл. Теорема сравнения. Признак Абеля-Дирихле. Классические неравенства интегрального исчисления. 3.8 Числовые ряды. Основные признаки абсолютной и условной сходимости. Формула суммирования Эйлера.

Модуль 4 - Программа по математическому анализу (Блок 2) 4.1 Функции многих переменных. Дифференциальное исчисление Функциональные ряды Функции многих переменных Дифференциальное исчисления функции многих переменных Основные теоремы дифференциального исчисления

Модуль 5 - Программа по математическому анализу (Блок 3) 5.1 Функции многих переменных. Интегральное исчисление Кратные интегралы Несобственные интегралы Интегралы, зависящие от параметра Элементы функционального анализа

Складчина создана 15 октября 2021 г. · описание обновлено 3 мая 2026 г.

Теги курса

Профессии
Инструменты
0 ₽