Матеріали підготовчого курсу для вступу на магістерську програму Data Science

Факультет прикладних наук УКУ пропонує всім бажаючим матеріали підготовчого курсу для вступу на магістерську програму Data Science.

Мета курсу – нагадати та наголосити на основних темах та напрямах математики, які не лише будуть на вступних іспитах, а й знадобляться під час самого навчання на програмі. Курс орієнтований на актуалізацію знань з лінійної алгебри, математичного аналізу, теорії ймовірностей та дискретної математики, а не на вивчення матеріалу з нуля.

Матеріали курсу були записані під час весняної ітерації 2020 року і містять:

  • слайди презентацій та розв’язків типових задач
  • відео-записи занять (загальна тривалість 41 година)

Вартість послуги становить 800 грн (придбати квиток для доступу до матеріалів курсу)

Зверніть увагу, що після оплати вам на пошту має прийти електронний квиток. Після отримання квитка, будь ласка, зверніться за адресою [email protected] для отримання доступу до матеріалів курсу.

Наповнення курсу

Математичний аналіз (6 відео загальною тривалістю 11 годин)

  • Похідна складеної функції.
  • Дослідження функцій на екстремуми
  • Частинні похідні функції багатьох змінних
  • Дослідження функції багатьох змінних на екстремум
  • Умовний екстремум функції багатьох змінних
  • Числові ряди.
  • Сума геометричного та гармонічного ряду.
  • Степеневі ряди. Ряди Тейлора та Маклорена

Теорія ймовірностей (6 відео загальною тривалістю 11 годин)

  • Ймовірність випадкової події, незалежні події
  • Умовна ймовірність
  • Формула повної ймовірності
  • Формула Байєса
  • Випадкові величини
  • Розподіли випадкових величин (нормальний, біноміальний, рівномірний)
  • Незалежність випадкових величин
  • Математичне сподівання та дисперсія

Дискретна математика (2 відео загальною тривалістю 9 годин)

  • Множини
  • Відношення
  • Булева алгебра
  • Графи
  • Алгоритми на графах

Лінійна алгебра (6 відео загальною тривалістю 10 годин)

  • Додавання і множення матриць.
  • Обернена матриця.
  • Ранг матриці.
  • Методи розв’язку системи лінійних рівнянь.
  • Однорідні системи лінійних рівнянь.
  • Вектори та лінійні дії над ними.
  • Лінійні векторні простори. Лінійна незалежність векторів. Вимірність лінійного векторного простору.
  • База лінійного векторного простору. Розклад вектора за базою.
  • Рівність і колінеарність векторів. Скалярний добуток векторів. Кут між векторами.
  • Векторний добуток векторів.

Викладачі

На курсі викладають викладачі факультету прикладних наук: Степан Фединяк (математичний аналіз), Юлія Колодій (теорія ймовірностей), Олексій Молчановський (дискретна математика), Наталія Терлич (лінійна алгебра).

Контакти

Для більш детальної інформації просимо звертатися за адресою [email protected].

Контактна інформація