Нанотехнологическое сообщество Нанометр, все о нанотехнологиях
на первую страницу Новости Публикации Библиотека Галерея Сообщество Объявления Олимпиада ABC О проекте
 
  регистрация
помощь
 

30 мая - Курс "Математика и Python для анализа данных"

Ключевые слова:  Coursera, Python, анализ данных, МФТИ, студенты

16 мая 2016

30 мая на Coursera начинается Курс "Математика и Python для анализа данных"

Об этом курсе: Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Данный курс направлен на то, чтобы сформировать этот фундамент. Мы обойдёмся без сложных формул и доказательств и сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов.

Для успешного применения методов анализа данных нужно уметь программировать. Фактическим стандартом для этого в наши дни является язык Python. В данном курсе мы предлагаем познакомиться с его синтаксисом, а также научиться работать с его основными библиотеками, полезными для анализа данных.

В этом курсе вы познакомитесь с фундаментальными математическими понятиями, необходимыми для анализа данных, и получите начальный навык программирования на Python. Курс состоит из двух больших частей. Первая часть курса – практическая, она посвящена языку программирования Python. Вы познакомитесь с синтаксисом и идеологией языка, научитесь писать простые программы. Также вы узнаете о библиотеках, которые часто применяются на практике для анализе данных, например, NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas. Вторая часть курса посвящена таким разделам математики как линейная алгебра, математический анализ, методы оптимизации и теория вероятностей. При этом, упор делается на разъяснение математических понятий и их применение на практике, а не на вывод сложных формул и доказательство теорем.

Автор: Московский физико-технический институт

Лекторы:


Евгений Рябенко, кандидат физико-математических наук, доцент

факультет управления и прикладной математики


Евгений Соколов, преподаватель, руководитель исследовательской группы

Yandex Data Factory


Виктор Кантор, преподаватель, руководитель исследовательской группы

Yandex Data Factory


Эмели Драль, преподаватель, ведущий аналитик

Yandex Data Factory

Источник: https://www.coursera.org/learn/mathematics-and-python

Узоры на стекле
Узоры на стекле

Начинается XV Олимпиада "Нанотехнологии - прорыв в будущее!"
Совсем скоро начнется юбилейная XV Всероссийская Интернет-олимпиада по нанотехнологиям «Нанотехнологии – прорыв в будущее!». Предлагаем ознакомиться с актуальной информацией и расписанием Олимпиады.

В России стартовал самый масштабный научно-популярный фестиваль
РГ: В МГУ дан старт самому масштабному научно-популярному событию в мире - Всероссийскому фестивалю NAUKA 0+. В программе - свыше 10 000 мероприятий: лекции нобелевских лауреатов, вебинары и мастер-классы, виртуальные лабораторные, научные шоу, интерактивные выставки, телемосты с CERN, Международной космической станцией и российской антарктической станцией "Восток", дискуссии о будущем человечества, показы научных фильмов, соревнования роботов, научные бои Science Slam, квизы и квесты, а также первый Виртуальный гипермузей науки.

Нобелевскую премию по химии присудили за метод редактирования генома
РИА Новости: Нобелевскую премию по химии за 2020 год получили Эммануэль Шарпантье и Дженнифер Дудна, разработавшие технологию редактирования генома.

Нобелевская премия за графен, или 10 лет спустя
Алексей Арсенин
О том, как графен повлиял на развитие науки и промышленности и можно ли его назвать материалом будущего — заместитель директора Центра фотоники и двумерных материалов МФТИ, кандидат физико-математических наук Алексей Арсенин

Летние лектории для школьников
ФНМ
Сотрудники Факультета наук о материалах и химического факультета Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова участвуют в лекториях двух летних школ, организованных Фондом Инфраструктурных и Образовательных Программ (группа РОСНАНО) - Нанограде и летней школе МФТИ.

Академия - университетам
Е.А.Гудилин, Ю.Г.Горбунова, С.Н.Калмыков
Российская Академия Наук и Московский университет во время пандемии реализовали пилотную часть проекта "Академия – университетам: химия и науки о материалах в эпоху пандемии". За летний период планируется провести работу по подключению к проекту новых ВУЗов, институтов РАН, профессоров РАН, а также по взаимодействию с новыми уникальными лекторами для развития структурированного сетевого образовательного проекта "Академия - университетам".

Технопредпринимательство в эпоху COVID-19

Небольшой опрос о том, как изменились подходы современного предпринимательства в контексте новых и возникающих форм ведения бизнеса, онлайн образования, дистанционных форм взаимодействия и коворкинга в эпоху пандемии COVID - 19.

Технонано

Технопредпринимательство - идея, которая принесет свои плоды при бережном культивировании и взращивании. И наша наноолимпиада, и Наноград от Школьной Лиги РОСНАНО, и проект Стемфорд, и другие замечательные инициативы - важные шаги на пути реализации этой и других идей, связанных с развитием новых высоких технологий в нашей стране и привлечением молодых талантов в эту вполне стратегическую область. Ниже приведен небольшой опрос, который позволит и нам, и вам понять, а что все же значит этот модный термин, и какова его суть.

Технопредпринимательство на марше

Мы традиционно просим вас высказать свои краткие суждения по вопросу технопредпринимательства и проектной деятельности школьников. Для нас очевидно, что под технопредпринимательством и под проектной деятельностью школьников каждый понимает свое, но нам интересно ваше мнение, заодно вы сможете увидеть по мере прохождения опроса, насколько оно совпадает или отличается от мнения остальных. Ждем ваших ответов!



 
Сайт создан в 2006 году совместными усилиями группы сотрудников и выпускников ФНМ МГУ.
Сайт модернизирован для ресурсной поддержки проектной деятельности учащихся в рамках ГК 16.647.12.2059 (МОН РФ)
Частичное или полное копирование материалов сайта возможно. Но прежде чем это делать ознакомьтесь с инструкцией.