Make math great again. Basic Mathematics Course

Марія Королюк та Марія Дворяшина

Марія Королюк, Data Science Jedi
Марія Дворяшина, Applied mathematician

1 — 2 грудня

З 10:00 до 18:00

Національний педагогічний університет імені М.П. Драгоманова

вул. Пирогова, 9

Facebook

Чи часто тобі доводилось жалкувати про пропущені пари з вишки? Шукати курси з математики на Coursera чи YouTube?

1 та 2 грудня оновлюй знання та дізнавайся більше про математику на Make math great again. Basic Mathematics Course.

Марія Королюк та Марія Дворяшина отримали математичну освіту кращих університетах світу (Генуя, Оксфорд, Гамбург та Уорвік) та готові поділитись знаннями на дводенному курсі Make math great again. Basic Mathematics 1-2 грудня. Курс допоможе згадати основи математики за 2 дні, переглянути новітні підходи до науки та зрозуміти, як використовувати математику як компетентну перевагу. Протягом курсу виступатимуть запрошені експерти з IT-індустрії.

Марія Королюк

Data Science Jedi

Марія навчалась в одному з топ-5 університетів Великобританії – Warwick University – та отримала ступінь магістра. Вона працювала в McKinsey&Company у проектах світових компаній зі списку Fortune 500. Її проекти на 60% були пов’язані з маркетинговими задачами та ритейлом, де вона розробляла моделі відтоку клієнтів та “наступного продукту для продажу”. Марія вела проекти в Лондоні, Мінську, Вроцлаві, Дюссельдорфі, Берліні та інших містах.

Марія Дворяшина

Applied mathematician

Марія – студент останнього року аспірантури в Університеті м. Генуя (Італія), з темою дослідження ‘Математичні моделі динаміки рідини в оціʼ. Марія отримала диплом бакалавра з відзнакою на механіко-математичному факультеті Київського Національного Університету ім. Тараса Шевченка у 2013 році. Вона продовжила освіту на магістерській програмі Erasmus Mundus MSc з Математичного Моделювання в Інженерії (MathMods), і у 2015 році отримала диплом з відзнакою від Університета м. Лаквіла (Італія) та Університета м. Гамбург (Німеччина). Після цього Марія розпочала науковий проект на аспірантурі сумісно з Імперським коледжем Лондона та Університетом Оксфорда (Велика Британія), де вона проводила частину своїх досліджень.

За останні чотири роки Марія брала участь у багатьох воркшопах з Математики в Індустрії та посприяла започаткуванню і організації одного з них (ESGI 136th, L’Aquila, Italy, May 2018).

Для кого розроблено курс:

  • студентам, що прагнуть зрозуміти навіщо в університетському курсі оптимізаційні моделі, статистика, вища математика та як ці знання перетворити у компетентні переваги для пошуку роботи або створення свого стартапу;
  •  junior розробникам, яким необхідно “освіжити” знання;
  • бізнес та фінансовим аналітикам

Після лекції ви зрозумієте основи сучасних математичних понять та інструментів, освоїте підходи та зможете вирішувати задачі за допомогою лінійної алгебри та обчислень, а також впроваджувати їх у Python.

Запрошені спікери

Дмитро Лавриненко

Solutions Architect, SoftServe

Борис Працюк

Head of R&D, Ciklum

Програма курсу

1 грудня

Приклади математики з життя

  • iндустрiя
  • медицина
  • природничi науки

Основи аналiзу: функції однієї змінної

  • Означення функції
  • Приклади функцій однієї змінної
  • Графiки функцiй та їх побудова в Matplotlib

Борис Працюк, Head of R&D, Ciklum

  • Тема: Як математика допомагає в реальних Data Science проектах

Основи аналiзу: диференціювання ч.1

  • Похiдна функцiї, фізичне означення похiдної
  • Похідна суми, добутку, частки; диференціювання складної функції
  • Приклади знаходження похiдних та SymPy

Вікторина

2 грудня

Основи аналiзу: похiднi ч.2

  • Критичнi точки функцiї
  • Друга похідна; опуклі функції
  • Знаходження мiнiмуму та максимуму функцiї, простi задачi оптимiзацiї

Основи аналiзу: iнтеграли ч.2

  • Первiсна функцiї
  • Визначений інтеграл та правило Ньютона-Лейбнiца
  • Знаходження площi мiж двома кривими, приклади в Python

Дмитро Лавриненко, Solutions Architect, SoftServe

  • Тема: Як можна застосувати математику в ІТ, щоб не було соромно і не платити за це?

Основи лiнiйної алгебри з прикладами в Python ч.1

  • Вектори та дiї над ними, графiчне зображення та застосування в NumPy
  • Матрицi та дiї над ними

Основи лінійної алгебри з прикладами в Python ч.2

  • Розв`язування систем лінійних рівнянь
  • Факторизація матриць

Вікторина