Факультет прикладних наук УКУ запрошує на підготовчі курси до вступу на магістерську програму з DataScience. Ми вирішили провести його ще у Київському центрі УКУ через велику кількість бажаючих вчитися :)

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. Час занять - 10:00 до 13:00 у всі дні, окрім 26 травня - з 16:00 до 19:00.

Увага! Кількість місць дуже обмежена!

Інвестуйте в себе.

План курсу:

1. 24 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. 31 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. 21 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. 5 травня

Математичний аналіз - 2

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

5. 26 травня

Теорія ймовірностей - 1

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

6. 2 червня

Теорія ймовірностей - 2

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