Курс на Stepik
Обложка курса «Подготовка к экзамену по математике в магистратуру» на Stepik
Бесплатно

Подготовка к экзамену по математике в магистратуру ★ 4.929

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс посвящен подготовке к вступительным экзаменам в онлайн-магистратуру "Машинное обучение и высоконагруженные системы" Факультета Компьютерных Наук Высшей Школы Экономики.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Подготовка к экзамену по математике в магистратуру»Учеников на курсе 6 592
Сертификаты, выданные на курсе «Подготовка к экзамену по математике в магистратуру»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Подготовка к экзамену по математике в магистратуру»Отзывов получено 14
Рейтинг курса «Подготовка к экзамену по математике в магистратуру»Рейтинг курса 4.929
Уроки в курсе «Подготовка к экзамену по математике в магистратуру»Количество уроков 42
Тесты в курсе «Подготовка к экзамену по математике в магистратуру»Количество квизов 280
Задачи с кодом в курсе «Подготовка к экзамену по математике в магистратуру»Количество задач с кодом 2
Время прохождения курса «Подготовка к экзамену по математике в магистратуру»Время прохождения курса —
Обновления курса «Подготовка к экзамену по математике в магистратуру»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Подготовка к экзамену по математике в магистратуру»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Подготовка к экзамену по математике в магистратуру»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Чему вы научитесь

  • освоите основные понятия и теоремы математического анализа, линейной алгебры, комбинаторики и теории вероятностей
  • научитесь читать и интерпретировать код программ на псевдокоде
  • получите базовые знания в анализе данных

О курсе

Курс посвящен подготовке к вступительным экзаменам в онлайн-магистратуру "Машинное обучение и высоконагруженные системы" Факультета Компьютерных Наук Высшей Школы Экономики.

Для кого этот курс

Курс подойдет тем, кто хочет быстро подтянуть свои знания по основам высшей математики и продолжить свое обучение в магистратуре.

Начальные требования

От участников курса ожидается знание школьной программы математики, а также владение любым языком программирования.

Преподаватели курса

Аватар Евгений Паточенко
Евгений Паточенко
Data Scientist / Machine Learning Engineer
★ 4.8
5 курсов 19 343
→ Аватар Елена Кантонистова
Елена Кантонистова
Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)
★ 4.8
24 курса 34 158
→

Как проходит обучение

Курс поделен на недели. Каждая неделя посвящена отдельному разделу математики (или алгоритмам). Курс построен так, чтобы вы могли эффективно повторить или изучить требуемые темы в довольно комфортном темпе.

Что вы получите

  • уверенность на экзаменах по математике
  • математические пререквизиты для курсов по машинному обучению

Нагрузка

4-5 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям