Про курс
Математика –– основа сучасних технологій, тому є важливою частиною знань будь-якого фахівця, який працює з цими технологіями чи застосовує їх до сучасних проблем. Курс з математики для програмістів підійде для широкого кола фахівців — і для спеціалістів, і тих, хто тільки планує працювати в розробці та/чи з машинним навчанням, NLP (Natural Language Processing), computer vision, анімацією, 3D графікою.
За 20 лекцій сформуємо комплексне уявлення про основні елементи лінійної алгебри, диференціального й інтегрального числення та статистики. Зосередимося не на математичній теорії, а саме на знаннях, які активно використовують у прикладних задачах. Це так званий курс математики з нуля для дорослих.
Інтенсивно пройдемося всіма найважливішими темами математики, закріпимо кожну, виконавши практичне завдання та звіривши результат із розв’язанням для самоперевірки від куратора. Це допоможе визначити найкорисніші та найцікавіші конкретно для нас теми, щоб далі використовувати їх у роботі або ж поглибити знання на курсі Linear Algebra.
відеокурс
дивіться коли зручно
3 000 грн
оплачуйте самостійно або через роботодавця
20 лекцій
і будете на «ти» з математикою
Куратор
VP Data Science WorkOrder та Co-Founder Bldbox, Cloudozer, Symica.
Останні 10 років працює переважно в стартапах. Займається завданнями, пов’язаними зі штучним інтелектом і Data Science, та використовує математику для закриття потреб реальних продуктів.
Програма курсу
-
Функція
- Розглянемо поняття «функція» та її властивості. Функції будуть постійним об’єктом нашого аналізу та оптимізації у межах наступних тем.
-
Ліміти
- Дізнаємось, що таке ліміти і як їх застосовувати. Це один з базових блоків, на якому будується диференціальний та інтегральний аналіз.
-
Похідна
- Розглянемо, що таке похідна функції, як її знайти та як похідні пов’язані з аналізом функцій.
-
Правило ланцюга
- Поговоримо про методи диференціювання та правило ланцюга. Навчимося знаходити похідні для будь-яких складних функцій.
-
Аналіз функції
- Розглянемо, як робити аналіз функції, знаходити її нулі, асимптоти, екстремуми тощо.
-
Лінеаризація функцій
- Поговоримо про потужний метод –– лінеаризація, –– який широко використовують для спрощення функцій у методах оптимізації, у диференціальних рівняннях тощо.
-
Вектори
- Проаналізуємо вектор як базовий математичний елемент багатовимірних просторів, де ми будемо працювати з будь-якими даними.
-
Пряма та площина
- Розглянемо, як із базовими елементами геометрії –– пряма і площина –– можна працювати у векторному вигляді.
-
Нормовані векторні простори
- Дізнаємося, що таке норма (метрика) і як можна міряти відстані, використовуючи різні норми.
-
Скалярний добуток
- Розглянемо симетричну функцію від двох векторів, яка дозволяє міряти кути в Евклідовому просторі, а також проєктувати одні вектори на інші.
-
Матриці
- Подивимося на матриці з різних сторін. Дізнаємось, що матриці можна розглядати як лінійні перетворення або функції і що деякі матриці можуть бути оберненими, а деякі –– ні.
-
Системи лінійних рівнянь
- Поговоримо про систему рівнянь у матричній формі. З'ясуємо, скільки рішень може бути: одне, жодного чи нескінченна кількість. І дізнаємось, як це визначити в загальному випадку.
-
Функція від декількох змінних
- Розглянемо функцію від вектора й визначимо, що таке похідна в цьому випадку.
-
Градієнтний спуск
- Дізнаємось, що таке градієнт і чому цей вектор можна використати для пошуку екстремуму функції.
-
Визначений інтеграл
- Розглянемо, як площа під графіком похідної функції пов’язана з самою функцією, а також поговоримо про інтеграл Рімана.
-
Невизначений інтеграл
- Поговоримо про невизначений інтеграл як антипохідну та основну теорему диференціально-інтегрального числення.
-
Випадкові величини
- З'ясуємо, що таке випадкові величини та яка різниця між дискретними й неперервними величинами. Поговоримо про щільність розподілу випадкових величин.
-
Середнє значення та варіація
- Розглянемо, що таке середнє значення, мода та медіана випадкової величини. Визначимо, що таке варіація і як її знайти, інтегруючи функцію щільності випадкової величини.
-
Оцінка випадкових величин
- Дізнаємося, як оцінити параметри розподілу випадкової величини, якщо в нас є вибірка даних цієї величини.
-
Інтервали впевненості
- Розглянемо, як можна знайти інтервал, у який має потрапити наша оцінка з певною мірою впевненості. Поговоримо про центральну теорему статистики.
Курс для вас, якщо ви
Вивчали математику в університеті
і хочете освіжити знання та зметчити теорію з практикою
Розробник
і прагнете ефективніше розв’язувати складні робочі задачі
Працюєте з Data Science та Machine Learning
і маєте на меті зрозуміти, як використовувати математику для розв’язання конкретних прикладних задач
Розробляєте ігри й працюєте з 3D
і маєте потребу розібратися в планіметрії та 3D геометрії, щоб покращити результати роботи
Як відбувається навчання
Відеолекції
Курс складається з 20 лекцій, доступ до яких відкривається одразу. Ви можете дивитись їх коли завгодно, проте краще дотримуватись запропонованого куратором порядку.
Задачі
Куратор ретельно підібрав для вас додаткові задачі після кожної лекції, щоб одразу на практиці закріпити вивчений матеріал та застосувати отримані знання для вирішення прикладних кейсів. А також додав розв’язання для самоперевірки.
ГРАФІК
Мова викладання
українська
Запитання
Навіщо математика для програміста?
Математика є невіддільною частиною знань програміста. Вона допомагає розробляти ефективні алгоритми, графічні застосунки; створювати математичні моделі, забезпечувати безпеку даних та розробляти рішення в галузі штучного інтелекту. Навіть базове розуміння математичних концепцій може значно покращити навички програмування та допомогти у розв'язанні складних завдань.
Яка математика потрібна для data science?
Математика необхідна фахівцям, що працюють у дата сайнс. Галузі data science, як-от машинне навчання та обробка мови, можуть потребувати специфічних знань математики. Так, для роботи знадобиться знання статистики, лінійної алгебри, теорії ймовірності, диференціальних рівнянь. Програмістам корисно пройти поглиблений курс із математики для data science.
Чи можна стати програмістом, якщо погано знаєш математику?
Знання основ математики, зокрема арифметики, логіки й базових математичних операцій, важливі для кожного програміста. Також вища математика для програміста корисна, бо вона розвиває логічне мислення та вміння аналізувати. Але певні мови програмування не потребують знань математики на високому рівні.
Чи потрібна математика для пайтона?
Python –– це високорівнева мова програмування, яку використовують як для розробки вебзастосунків, так і для наукових обчислень, штучного інтелекту, обробки даних і багатьох інших завдань.Чи потрібна математика для програмування на Python, залежить від конкретного типу програм. Наприклад, для створення вебзастосунків на Python математика не є обов'язковою. Утім, для роботи з аналізом даних та машинним навчанням важливо розуміти лінійну алгебру, статистику, теорію ймовірностей та інші математичні концепції.
Скільки всього буде лекцій?
Курс математики складається з 20 лекцій, що загалом тривають 4,5 години, практичних задач до кожної теми й розв’язань для самоперевірки. Доступ до лекцій і завдань залишається у вас назавжди.
Чи можна дивитися лекції в будь-який зручний день?
Так, звісно. Ви одразу отримаєте доступ до всіх лекцій і зможете переглядати їх, коли буде зручно.
Чи отримаю я сертифікат після проходження курсу?
Ні, ми не видаємо сертифікати на відеокурсах. Але головне — це знання, правда ж? Ви зможете перевірити їх, розв'язуючи задачі після кожної лекції.
Які інші курси я можу пройти?
Окрім математики, програмісти data science можуть пройти курс алгебри з нуля та «Алгоритміка». А для тих, хто опановує бекенд, є курс програмування Python та курс програмування Golang.
Також вас можуть зацікавити:
— курс верстальника;
— курси тестувальника ПЗ;
— курс React JS online;
— онлайн курс JavaScript.
Якщо плануєте розвивати кар’єру, зверніть увагу на курс для технічного директора.