Факультет прикладних наук УКУ запрошує на підготовчі курси до вступу на магістерську програму з DataScience.

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 більше на актуалізацію знань з лінійної алгебри, математичного аналізу та теорії ймовірностей, а не на вивчення матеріалу з нуля.

Важливо: проходження курсу не означає додаткових балів чи інших «бонусів» на вступних іспитах.

Заняття відбуваються раз в два тижні, по суботах. Тривалість одного навчального дня – до 4 годин. Точний час початку занять уточнюється.

Увага! Місць лише 20!

Інвестуйте в себе.

План курсу:

1. 10 березня

Лінійна алгебра - 1

1. Додавання і множення матриць.
2. Обернена матриця.
3. Ранг матриці.
4. Методи розв’язку системи лінійних рівнянь.
5. Однорідні системи лінійних рівнянь.

2. 24 березня

Лінійна алгебра - 2

1. Вектори та лінійні дії над ними.
2. Лінійні векторні простори. Лінійна незалежність векторів. Вимірність лінійного векторного простору.
3. База лінійного векторного простору. Розклад вектора за базою.
4. Рівність і колінеарність векторів. Скалярний добуток векторів. Кут між векторами.
5. Векторний добуток векторів.

3. 14 квітня

Математичний аналіз - 1

1. Похідна складеної функції.
2. Дослідження функцій на екстремуми
3. Частинні похідні функції багатьох змінних
4. Дослідження функції багатьох змінних на екстремум
5. Умовний екстремум функції багатьох змінних

4. 28 квітня

Математичний аналіз - 2

1. Числові ряди.
2. Сума геометричного та гармонічного ряду.
3. Степеневі ряди
4. Ряди Тейлора та Маклорена

5. 12 травня

Теорія ймовірностей - 1

1. Ймовірність випадкової події, незалежні події
2. Умовна ймовірність
3. Формула повної ймовірності
4. Формула Байєса

6. 26 травня

Теорія ймовірностей - 2

1. Випадкові величини
2. Розподіли випадкових величин (нормальний, біноміальний, рівномірний)
3. Незалежність випадкових величин
4. Математичне сподівання та дисперсія