Собрание. Организационное собрание (3). Тесты для самопроверки на сайте mathmaker ml. Они необязательные, но советуем проходить их после занятия, чтобы закрепить знания
 Скачать 156.47 Kb.
|
Математика для Data Science Организационное собрание. 29.10.2020 Основная информация ● Вебинары проходят в zoom (ссылка появляется в канале курса) ● Чат курса в TG ● Канал с объявлениями ● Небольшой опрос “О себе” ● Начало курса — 11.08.2020 ● Вторник и четверг, 18:30 - 21:30 MSK ● Все материалы, записи вебинаров — в курсе ЦДПО (ссылка в личном кабинете) Преподаватели Контакты Преподаватели ● Татьяна Гайнцева @Atmyre ● Юрий Яровиков @yu_rovikov ● Максим Жуковский @zhmaksim ● Игорь Родионов @igor_vladimirovi4 Кураторы ● Юрий Яровиков (по учебным вопросам) @yu_rovikov ● Георгий Слепцов (по оргвопросам) @gosha_lover ЦДПО МФТИ ● cdpo@phystech.edu Коммуникация на курсе ● Коммуникация происходит в чате курса ● Ассистент — Ян Слабодич @yanskij (также проверяет домашние задания по первым трём модулям) — можно и нужно задавать вопросы! ● Обсуждение материалов с преподавателем и между слушателями приветствуется ● Можно обсуждать задачи между слушателями, но нельзя скидывать друг другу решения и списывать Материалы курса и сдача домашних заданий ● Все материалы (конспекты занятий, видеозаписи, домашние задания) выкладываются на страницу курса в ЦДПО и дублируются в канал курса ● Сдача домашних заданий также происходит на ЦДПО ● После занятий первых трёх модулей будут доступны тесты для самопроверки на сайте mathmaker.ml. Они необязательные, но советуем проходить их после занятия, чтобы закрепить знания План работы ● Дискретная математика 3.11 - 5.11 (2 дня) ● Линейная алгебра и аналитическая геометрия 10.11 - 19.11 (4 дня) ● Математический анализ 24.11 - 10.12 (6 дней) ● Теория вероятностей 15.12 - 24.12 (4 дня) ● Математическая статистика 12.01-26.01 (5 дней) Домашние задания ● Одно домашнее задание раз в неделю/две ● 8-10 задач в задании ● Время на выполнение — 2 недели ● Можно получить фидбек и внести исправления Срок досдачи — ещё 1 неделя ● Возможен перенос дедлайнов в индивидуальном порядке (об этом необходимо предупредить до дедлайна) ● До 31.01 все домашние задания должны быть сданы и проверены Система оценивания ● Каждый модуль оценивается по сданным домашним заданиям ● По каждому модулю ставится оценка по пятибалльной шкале ● Итоговая оценка — среднее арифметическое оценок за модули ● Если по модулю получена неудовлетворительная оценка, то можно досдать домашние задания после дедлайна, чтобы получить оценку “удовлетворительно” Модуль “Дискретная математика” Преподаватель — Татьяна Гайнцева ● Основы теории множеств и логики ● Основы комбинаторики и теории графов ● Быстрые оценки величин ● Комбинаторика и комбинаторная вероятность Модуль “Лин. алгебра и аналит. геометрия” Преподаватель — Татьяна Гайнцева ● Векторы и векторная алгебра ● Системы линейных уравнений ● Векторные пространства и подпространства ● Матричное исчисление ● Линейные отображения. Собственные значения и векторы ● Матричные разложения Модуль “Математический анализ” Преподаватель — Юрий Яровиков ● Отображения и функции ● Пределы функций ● Производная функции одной переменной ● Критические точки и одномерная оптимизация ● Функции нескольких переменных. Градиент и оптимизация ● Введение в вычисление интегралов ● Методы интегрирования ● Многомерные интегралы Модуль “Теория вероятностей” Преподаватель — Максим Жуковский ● Основы теории вероятностей ● Формула Байеса ● Дискретные случайные величины и их характеристики ● Абсолютно непрерывные случайные величины ● Независимость случайных величин ● Математическое ожидание ● Законы больших чисел и предельные теоремы. Нормальное распределение Модуль “Математическая статистика” Преподаватель — Игорь Родионов ● Задача математической статистики и точечные оценки ● Доверительные интервалы ● Проверка гипотез и статистические критерии ● А/B тестирование ● Корреляционный анализ ● Линейная регрессия Тестирование по первым двум модулям ● Ссылка на тестирование: вспомнить определения и размяться, определить уровень группы ● Сдаются ответы. Три попытки по каждой задаче ● Дедлайн: 3.11 в 18:00 МСК Спасибо за внимание! |