О курсе
Математика –– основа современных технологий, поэтому является важной частью знаний любого специалиста, который с этими технологиями работает или применяет их к современным проблемам. Курс по математике для программистов подойдет для широкого круга людей –– и для специалистов, и для тех, кто только планирует работать в разработке и/или с машинным обучением, NLP (Natural Language Processing), computer vision, анимацией, 3D графикой.
За 20 лекций сформируем комплексное представление об основных элементах линейной алгебры, дифференциального и интегрального исчисления и статистики. Программа обучения математики сосредоточена не на математической теории, а именно на знаниях, которые активно используются в прикладных задачах.
Интенсивно пройдемся по всем важнейшим темам математики, закрепим каждую, выполнив практическое задание и сверив результат с решением для самопроверки от куратора. Это поможет определить самые полезные и интересные конкретно для нас темы, чтобы дальше использовать их в работе или углубить знания на курсе Linear Algebra.
видеокурс
смотрите, когда удобно
3 000 грн
оплачивайте самостоятельно или через работодателя
20 лекций
и будете на «ты» с математикою
Куратор
VP Data Science WorkOrder та Co-Founder Bldbox, Cloudozer, Symica.
Последние 10 лет работает преимущественно в стартапах. Занимается задачами, связанными с искусственным интеллектом и Data Science, и использует математику для закрытия потребностей реальных продуктов.
Програма курса
-
Функция
- Рассмотрим понятие «функция» и ее свойства. Функции будут постоянным объектом нашего анализа и оптимизации в рамках следующих тем.
-
Лимиты
- Узнаем, что такое лимиты и как их применять. Это один из базовых блоков, на котором строится дифференциальный и интегральный анализ.
-
Производная
- Рассмотрим, что такое производная функции, как ее найти и как производные связаны с анализом функций.
-
Правило цепи
- Поговорим о методах дифференцирования и правиле цепи. Научимся находить производные для любых сложных функций.
-
Анализ функции
- Рассмотрим, как делать анализ функции, находить ее нули, асимптоты, экстремумы и т.д.
-
Линеаризация функций
- Поговорим о мощном методе –– линеаризация, –– который широко используют для упрощения функций в методах оптимизации, в дифференциальных уравнениях и т.д.
-
Векторы
- Проанализируем вектор как базовый математический элемент многомерных пространств, где мы будем работать с любыми данными.
-
Прямая и плоскость
- Рассмотрим, как с базовыми элементами геометрии –– прямая и плоскость –– можно работать в векторном виде.
-
Нормированные векторные пространства
- Узнаем, что такое норма (метрика) и как можно мерить расстояния, используя различные нормы.
-
Скалярное произведение
- Рассмотрим симметричную функцию от двух векторов, которая позволяет измерять углы в Евклидовом пространстве, а также проецировать одни векторы на другие.
-
Матрицы
- Посмотрим на матрицы с разных сторон. Узнаем, что матрицы можно рассматривать как линейные преобразования или функции и что некоторые матрицы могут быть обратными, а некоторые –– нет.
-
Системы линейных уравнений
- Поговорим о системе уравнений в матричной форме. Выясним, сколько решений может быть: одно, ни одного или бесконечное количество. И узнаем, как это определить в общем случае.
-
Функция от нескольких переменных
- Рассмотрим функцию от вектора и определим, что такое производная в этом случае.
-
Градиентный спуск
- Узнаем, что такое градиент и почему этот вектор можно использовать для поиска экстремума функции.
-
Определенный интеграл
- Рассмотрим, как площадь под графиком производной функции связана с самой функцией, а также поговорим об интеграле Римана.
-
Неопределенный интеграл
- Поговорим о неопределенном интеграле как антипроизводной и основной теореме дифференциально-интегрального исчисления.
-
Случайные величины
- Выясним, что такое случайные величины и какая разница между дискретными и непрерывными величинами. Поговорим о плотности распределения случайных величин.
-
Среднее значение и вариация
- Рассмотрим, что такое среднее значение, мода и медиана случайной величины. Определим, что такое вариация и как ее найти, интегрируя функцию плотности случайной величины.
-
Оценка случайных величин
- Узнаем, как оценить параметры распределения случайной величины, если у нас есть выборка данных этой величины.
-
Интервалы уверенности
- Рассмотрим, как можно найти интервал, в который должна попасть наша оценка с определенной степенью уверенности. Поговорим о центральной теореме статистики.
Курс для вас, если вы
Изучали математику в университете
и хотите освежить знания и сметчить теорию с практикой
Разработчик
и стремитесь эффективнее решать сложные рабочие задачи
Работаете с Data Science и Machine Learning
и хотите понять, как использовать математику для решения конкретных прикладных задач
Разрабатываете игры и работаете с 3D
и вам важно разобраться в планиметрии и 3D геометрии, чтобы улучшить результаты работы
Как проходит обучение
Видеолекции
Курс состоит из 20 лекций, доступ к которым открывается сразу. Вы можете смотреть их когда угодно, однако лучше придерживаться предложенного куратором порядка.
Задачи
Куратор тщательно подобрал для вас дополнительные задачи после каждой лекции, чтобы сразу на практике закрепить изученный материал и применить полученные знания для решения прикладных кейсов. А также добавил решения для самопроверки.
ГРАФИК
Язык обучения
украинский
Вопросы
Важно ли программисту знать математику?
Для программирования необязательно быть математическим гением. Математика с нуля изучается еще в школе и институте, и, как правило, этих знаний достаточно для большинства направлений программирования. Если нужно углубиться в какое-то специфическое направление, можно пройти курсы математики онлайн.
Что из математики нужно знать программистам?
Важные разделы математики для программистов включают разные концепции. Уровень знаний зависит от конкретного типа программ и языка программирования, но в целом нужны:
— основные арифметические операции (сложение, вычитание, деление, умножение);
— математическая логика;
— линейная алгебра;
— геометрические понятия;
— статистика;
— теория вероятности;
— дискретная математика.
Программисту необязательно знать все досконально, но важно изучать те аспекты, которые нужны для его проектов и конкретных задач. Онлайн курс математики для программистов поможет восполнить недостающие знания в любой из тем.
Какая математика нужна для data science?
Основ математики для data science недостаточно. Программисту нужны более специфические знания, в частности статистика, линейная алгебра, дифференциальные уравнения.
Нужно ли знать математику для пайтона?
Python –– один из наиболее популярных языков программирования, который используется во многих сферах. Для разработки веб-приложений достаточно знания математики на базовом уровне. А вот для программирования на Python и для machine learning программисту важно понимать линейную алгебру, статистику, теорию вероятности и другие аспекты.
Сколько всего будет лекций?
Курс математики состоит из 20 лекций, которые в целом длятся 4,5 часа, практических задач к каждой теме и решений для самопроверки. Доступ к лекциям и заданиям остается у вас навсегда.
Можно ли смотреть лекции в любой удобный день?
Да, конечно. У вас всегда будет доступ к лекциям, и смотреть их можно в любое удобное для вас время.
Я получу сертификат после прохождения курса?
Нет, мы не выдаем сертификаты на видеокурсах. Но главное — это знания, правда? Вы сможете проверить их, решая задачи после каждой лекции.
Какие другие курсы я могу пройти?
Кроме математики, для программистов data science полезны линейная алгебра для машинного обучения и алгоритмика онлайн. А для тех, кто осваивает бэкенд, есть онлайн курсы Python.
Также вас могут заинтересовать:
— курс, чтобы изучить HYML — язык программирования;
— курс тестировщика;
— React курсы онлайн;
— JS курсы онлайн.
Если планируете развивать карьеру, обратите внимание на курс для технического директора.