Helion


Szczegóły kursu video

Matematyka. Kurs video. Ćwiczenia dla programisty i data science

Matematyka. Kurs video. Ćwiczenia dla programisty i data science


Obierz kurs na... wsparcie, jakie matematyka oferuje programiście

Niewiele dziedzin wiedzy bazujących na starej, dobrej matematyce rozwija się dziś tak szybko, jak informatyka. Jednocześnie tradycyjna matematyka i nowoczesne programowanie wiążą się ze sobą nierozerwalne w wielu obszarach naszego życia, na które wpływ ma rozwój technologii. Matematyka nie tylko oferuje sposoby modelowania, wyrażania i przewidywania zjawisk, ale również stanowi fundament i wsparcie dla innych dziedzin technicznych. Dla informatyki i programowania jest niczym instrukcja obsługi, teoretyczny spis zasad działania urządzeń zwanych komputerami. Razem - matematyka i informatyka - stanowią duet, w którym obie wzajemnie się wspierają, oferując nowe możliwości rozwiązywania problemów.
Z powyższego wynika jasno: kto chce być wybitnym programistą, zdolnym do zmagania się z najpoważniejszymi problemami branży, ten musi się bliżej zapoznać z matematyką. Opanować jej fundamentalne prawa - te same, na których bazuje informatyka. Być w stanie zaimplementować matematyczne równania w najpopularniejszych językach programowania, takich jak Python, i otworzyć dzięki temu szeroko drzwi do efektywnego korzystania z programistycznych narzędzi i bibliotek. Rozwinąć swoje rozumienie matematyki, matematyczne myślenie i wyobraźnię po to, by móc na ich bazie kreować nowe, inspirujące rozwiązania w developmencie i data science.


Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia
Dzięki naszemu kursowi:

  • Zrozumiesz związek pomiędzy abstrakcyjnymi pojęciami matematycznymi i praktycznymi możliwościami ich wykorzystania
  • Pogłębisz swoją matematyczną wyobraźnię
  • Będziesz w stanie organizować i optymalizować kod obliczeniowy pod kątem wydajności i spójności
  • Zaczniesz stosować fundamentalne prawa matematyki do rozwiązywania problemów w różnych obszarach: od finansów po przetwarzanie sygnału
  • Poznasz przydatne przy obliczeniach standardowe narzędzia z ekosystemu Pythona, takie jak numpy, scipy, pandas, sympy i matplotlib

Co więcej...

  • Dzięki zestawowi ćwiczeń demonstracyjnych jeszcze lepiej zrozumiesz takie pojęcia jak równanie różniczkowe, przestrzenie wektorowe, całka, model statystyczny czy transformata Fouriera

Matematyka. Kurs video. Ćwiczenia dla programisty i data science kończy się na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym. Stopień zaawansowania zależy od Ciebie - Twojego zaangażowania i gotowości do adaptowania zasad matematyki w informatyce. Kurs daje świetne podstawy do dalszej samodzielnej pracy i rozwoju. By w pełni skorzystać ze szkolenia, trzeba mieć wiedzę matematyczną na poziomie kandydata na studia i opanowane podstawy Pythona. Przed uruchomieniem kursu sprawdź, czy w swoim komputerze masz działający system operacyjny Linux i zainstalowane środowisko Pythona.

Praktyczna strona matematyki i... informatyki

Ten kurs jest kontynuacją szkolenia Matematyka. Kurs video. Teoria dla programisty i data science i stanowi jego rozszerzenie poprzez nacisk na stronę praktyczną. Został podzielony na osiem rozdziałów, które zawierają wiedzę z najistotniejszych obszarów matematyki stosowanej w kontekście użyteczności w dziedzinach technicznych. W rozdziałach znalazły się ćwiczenia (łącznie 15) o charakterze zarówno demonstracyjnym, jak i zadaniowym. Ich celem jest pomóc Ci w dogłębnym zrozumieniu kluczowych koncepcji matematycznych, także w odniesieniu do praktycznych zastosowań.

  • 1. Wstęp
    • 1.1. Czym się zajmiemy?00:12:55
    • 1.2. Przygotowanie środowiska pracy00:03:54
  • 2. Podstawowe pojęcia
    • 2.1. Ćwiczenie 1. Rozgrzewka00:04:33
    • 2.2. Ćwiczenie 1. Biblioteka numpy00:11:21
    • 2.3. Ćwiczenie 1. Wybieranie oraz przekształcanie tablic00:06:00
    • 2.4. Ćwiczenie 1. Maski binarne i broadcasting00:16:15
    • 2.5. Ćwiczenie 2. Zbiór Mandelbrota00:04:43
    • 2.6. Ćwiczenie 2. Liczba zespolona w Pythonie00:05:35
    • 2.7. Ćwiczenie 2. Funkcja zespolona00:12:04
    • 2.8. Ćwiczenie 2. Wektoryzacja obliczeń00:13:31
  • 3. Ciągi, szeregi i granice
    • 3.1. Ćwiczenie 3. Ciągi oraz granice00:02:17
    • 3.2. Ćwiczenie 3. Pokazanie ciągów00:09:17
    • 3.3. Ćwiczenie 3. Przybliżanie liczb00:15:49
    • 3.4. Ćwiczenie 4. Problem paliwa na pustyni00:09:27
    • 3.5. Ćwiczenie 4. Implementacja szeregu00:05:42
    • 3.6. Ćwiczenie 4. Implementacja szeregu w numpy00:05:49
  • 4. Pochodne i całki
    • 4.1. Ćwiczenie 5. Pochodna i szereg Taylora00:02:59
    • 4.2. Ćwiczenie 5. Pochodna i szereg Taylora numerycznie00:14:52
    • 4.3. Ćwiczenie 5. Pochodna i szereg Taylora symbolicznie00:09:09
    • 4.4. Ćwiczenie 6. Obliczanie całki00:03:30
    • 4.5. Ćwiczenie 6. Całka numerycznie00:15:11
    • 4.6. Ćwiczenie 6. Całka symbolicznie00:02:47
  • 5. Wektory i macierze
    • 5.1. Ćwiczenie 7. Przekształcanie przestrzeni00:02:54
    • 5.2. Ćwiczenie 7. Przygotowanie danych00:10:50
    • 5.3. Ćwiczenie 7. Operacje na macierzach00:12:13
    • 5.4. Ćwiczenie 8. 1, 2, 4, 8, 16, 31, co dalej?00:06:05
    • 5.5. Ćwiczenie 8. Układ równań liniowych00:07:22
    • 5.6. Ćwiczenie 8. 1, 2, 4, 8, 16, 31, co dalej? Rozwiązanie00:08:09
    • 5.7. Ćwiczenie 9. Analiza głównych składowych (PCA)00:07:28
    • 5.8. Ćwiczenie 9. Implementacja PCA w numpy00:18:02
    • 5.9. Ćwiczenie 9. Porównanie ze scikit-learn00:03:18
  • 6. Rachunek wektorowy
    • 6.1. Ćwiczenie 10. Idziemy wzdłuż granicy00:07:22
    • 6.2. Ćwiczenie 10. Obliczanie długości wędrówki00:10:00
    • 6.3. Ćwiczenie 10. Rozwinięcie obliczeń00:11:19
    • 6.4. Ćwiczenie 11. Divy, curle i gradienty00:11:30
    • 6.5. Ćwiczenie 11. Gradient00:14:09
    • 6.6. Ćwiczenie 11. Div00:07:24
    • 6.7. Ćwiczenie 11. Curl00:08:51
  • 7. Równania różniczkowe
    • 7.1. Ćwiczenie 12. Symulator osobistego portfela00:10:29
    • 7.2. Ćwiczenie 12. Model podstawowy00:07:06
    • 7.3. Ćwiczenie 12. Na razie bez inwestycji00:12:56
    • 7.4. Ćwiczenie 12. Inwestycje oraz inflacja00:14:13
    • 7.5. Ćwiczenie 13. Jak ryk wściekłego lwa00:06:02
    • 7.6. Ćwiczenie 13. Obliczanie transformaty Fouriera (FFT)00:19:07
    • 7.7. Ćwiczenie 13. Przetwarzanie dźwięku00:14:26
    • 7.8. Ćwiczenie 13. Przetwarzanie obrazu00:18:02
  • 8. Prawdop odobieństwo
    • 8.1. Ćwiczenie 14. Od kogo kupić online?00:06:07
    • 8.2. Ćwiczenie 14. Rozkłady prawdopodobieństwa00:10:19
    • 8.3. Ćwiczenie 14. Model bayesowski00:20:27
    • 8.4. Ćwiczenie 15. Symulator życia00:04:54
    • 8.5. Ćwiczenie 15. Równanie różniczkowe stochastyczne00:17:24
    • 8.6. Ćwiczenie 15. Zakończenie00:00:44