Курсы по физике для школьников

Преподаватели центра: Ведущий методист:  Мациевский Николай,  МФТИ (прикладная математика и физика).... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. В курсі розглядаються теоретичні та практичні аспекти використання лінійної регресії для передбачення числових показників споживання енергії ASHRAE в конкурсі на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від постановки задачі до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилки передбачення. У другій частині курсу розглядаються практичні аспекти аналізу даних, включаючи ETL-процес, EDA, лінійну регресію, оптимізацію та ансамблювання моделей. Курс містить 7,5 годин відео та надає повний пожиттєвий доступ до матеріалів. Також передбачений сертифікат про успішне завершення курсу.

Преподаватели центра: Ведущий методист:  Мациевский Николай,  МФТИ (прикладная математика и физика).... На цьому курсі ви навчитеся програмуванню на мові Python та навчитеся працювати з даними для самостійного аналізу. Курс включає в себе введення та виведення даних, арифметичні операції, цикли, робота зі строками та масивами, функції та словники, модулі для візуалізації та аналізу даних. Курс містить 62 окремих уроки, 14 практикумів, 8 самостійних робіт для закріплення матеріалу та 35 задач-тренажерів. Вашим курсовим проектом буде аналіз обраного масиву даних. Курс також включає в себе основи роботи з Python Jupyter Notebook, роботу з файлами, модулі numpy та matplotlib. Після закінчення курсу ви зможете самостійно тренувати свої навички програмування на Python.

Имею успешный опыт преподавания(в том числе дистанционного) биологии,химии, русского языка школьникам... Даний курс призначений для тих, хто вступає до медичних ВНЗ та складає ЕГЭ з біології. За допомогою схем та ілюстрацій я наглядно розповімо про будову людського тіла. Курс включає окремі лекції по системах органів, деякі з яких навіть розбиті на 2 частини. Достатньо цього курсу, щоб скласти вступний іспит з біології або ЕГЭ, навіть якщо цей предмет в 8 класі пройшов мимо вас і ви змушені освоювати його з нуля.

Преподаватели центра: Ведущий методист:  Мациевский Николай,  МФТИ (прикладная математика и физика).... На цьому курсі ви навчитеся мові запитів SQL та дизайнувати бази даних. Курс включає в себе вивчення синтаксису SQL, створення, змінення та видалення даних та таблиць, індекси, складні запити та повнотекстовий пошук, вкладені запити. Курс містить 60 окремих уроків, 13 практикумів, 7 самостійних робіт для закріплення матеріалу та 30 задач-тренажерів. Вашим курсовим проектом буде дизайн бази даних для веб-додатка.

Преподаватели центра: Ведущий методист:  Мациевский Николай,  МФТИ (прикладная математика и физика).... Курс складається з трьох частин. Спочатку ми розберемо, як розраховувати відсотки за депозитами та платежі за кредитами і потренуємося в кредитному аналізі. Потім вивчимо підходи для вирішення інвестиційних задач: дисконтування, амортизація, ексцес, внутрішня ставка доходності та оцінка інвестицій. Проведемо інвестиційний аналіз. На завершення трохи займемося статистичним апаратом та навчимося точно прогнозувати дохідність тих чи інших інвестицій та будувати тенденції. Для проходження курсу потрібен Microsoft Excel версії не нижче 2010. Розрахунок простих та складних відсотків Розрахунок диференційованих та аннуїтетних платежів Переплата та погашення кредиту Розрахунок амортизації Внутрішня ставка доходності та приведена вартість грошей Аналіз акцій та облігацій Ймовірності та розподіли Персентилі та довірчі інтервали Лінійний та нелінійний прогноз Довірчий інтервал для прогнозу Оцінка фінансових ринків Оцінка інвестиційних стратегій

.), так и инженерных и естественных профессий (биология, медицина, ИТ, физика...).... Курс спроектований для будь-якого, хто хоче навчитися працювати з даними будь ви новачок, що жадає освоїти статистику, або професіонал, що бажає систематизувати знання або освіжити пам'ять. Курс також підійде для професіоналів і експертів з не-технічних наук (гуманітарії, психологи, соціологи, культурологи, економісти, політтехнологи тощо). Розглянуті в курсі методи аналізу є універсальними і підходять для комп'ютерних наук, промисловості, оцінки якості, прогнозування ризиків, медицини, фізики, хімії, фармакології, біомедицини, біотехнологій, генетики тощо. Курс призначений для широкої аудиторії різної підготовки від студентів до професіоналів інженерних і соціально-економічних спеціальностей. Після проходження курсу ви зможете: совміщувати бізнеста професійну інтуїцію з аналізом даних, будувати гіпотези та перевіряти їх, аналізувати великі об'єми (масиви) даних, робити ймовірнісні прогнози та будувати передбачувальні моделі, добувати з цифр знання та інформацію для прийняття рішень, використовувати головні бізнес-функції Excel для більшості бізнес-задач, використовувати сучасний простий ОФІЦІЙНИЙ безкоштовний статистичний пакет аналізу даних (аналог комерційного SPSS).

потребуется работать с компьютера или ноутбука Вы должны знать простые вещи из школьного курса по геометрии и физики... У даному курсі ви дізнаєтеся про весь процес отримання державних контрактів з прикладами всіх помилок з практики. Після проходження курсу ви зможете працювати з державними контрактами: від пошуку до укладення, і зможете без помилок оформляти заявки для участі в аукціоні. Курс націлений на результат учасників, що дозволяє працювати з будь-якої точки світу. Курс складається з 28 відеоуроків, в основному скрінкастів з практичними прикладами. Курс призначений для студентів та випускників ВНЗ та СПТУ.

можете приобрести данный курс, остальные лекции будут загружаться по мере готовности Для кого этот курс: Школьники... Продовження курсу "Оратор-Майстер. Вивчаємо Англійську. Частина 1". Курс містить 38 лекцій, включає PDF презентації, MP3 файли та можливості самостійної роботи з матеріалом. Курс призначений для школярів, підлітків, студентів, дорослих, початківців, які вивчають англійську.

английским математиком и логиком Аланом Тьюрингом Про машину Тьюринга, пожалуй, должен знать любой школьник... Курс "Машини Тьюрінга" включає в себе вводну частину, яка ознайомить вас з основними різновидами Машин Тьюрінга, їх практичним застосуванням та їх особливостями. Основна частина курсу містить в собі більше практичної роботи, пов'язаної з програмуванням машин Тьюрінга різними способами, а також з роботою на симуляторах машин Тьюрінга. Після проходження курсу ви будете знати основні терміни та поняття, які можуть зустрітися в роботі з машинами Тьюрінга, а також отримаєте навички програмування таких машин.

Преподаватели центра: Ведущий методист:  Мациевский Николай,  МФТИ (прикладная математика и физика).... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядається сегментація та класифікація зображень хмар за допомогою згорткових, пірамідальних, залишкових та повнозв'язних нейронних мереж у змаганні на Kaggle. Курс поділений на 2 частини. У першій частині ми послідовно пройдемо всі етапи роботи з даними: від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації передбачувальної помилки. У другій частині розглянемо на практичних прикладах проведення дослідницького аналізу даних для пошуку залежностей, метрики точності, очищення даних та обробки зображень, завантаження та збереження моделей та даних в HDF5, нейронні мережі зі згортковими шарами та шарами підвибірки, функції активації, ініціалізація та оптимізатори нейронних мереж, перетворення та доповнення (аугментація) бінарних даних, ансамбль нейронних мереж тощо. Курс містить 11,5 годин відео та дає можливість отримати сертифікат.

Курсы предпринимательства и лидерства для школьников онлайн Украина Курсы предпринимательства и лидерства... Предприниматель — всегда прежде всего новатор: он должен мыслить креативно, уметь брать на себя ответственность, рисковать и, конечно, вдохновлять команду и окружающих. Для того чтобы быть успешным предпринимателем нужно обладать такими качествами характера, как лидерство, коммуникабельность, аналитический склад ума, уверенность в себе. НА самом деле предпринимательское мышление и эффективные качества характера, связанные с ним пригодятся в любой сфере. Детям, в современном мире, нужно быть готовыми непрерывно учиться в течение всей жизни и, возможно, не раз поменять профессиональный профиль. Сейчас самыми ценными являются знания и умение их использовать НА наших курсах предпринимательства ребенка обучат и разовьют в нем все эти качества, он с детства узнает через практические кейсы, что такое быть предпринимателем, а возможно эти курсы подтолкнут его к выбору той сферы, в которой он бы хотел посвятить свою жизнь

Преподаватели центра: Ведущий методист:  Мациевский Николай,  МФТИ (прикладная математика и физика).... Перший курс серії Машинне зріння присвячений розпізнаванню зображень за допомогою нейронних мереж на Python. Курс складається з трьох великих частин: Введення в нейронні мережі, Розпізнавання цифр та Розпізнавання автомобільних номерів. Після проходження курсу ви зможете розробляти та навчати нейронні мережі на Python, використовуючи Keras/TensorFlow. Курс містить 5 відеоуроків, а також курсовий проект, під час якого ви створите власну навчену нейронну мережу, яка зможе розпізнавати номери автомобілів на фотографіях.

Преподаватели центра: Ведущий методист:  Мациевский Николай,  МФТИ (прикладная математика и физика).... Курс розглядає задачу хакатона 2020 року з виділення факторів, що найбільше впливають на тривалість життя в Росії, з точки зору фундаментальних та прикладних підходів до зменшення розмірності даних. Курс розбито на 4 частини, де розглядаються різні методи машинного навчання та їх застосування для розв'язання задачі. Після проходження курсу студенти зможуть використовувати різні методи машинного навчання для вирішення задачі виокремлення факторів та побудови моделі для прогнозування тривалості життя в Росії.

Преподаватели центра: Ведущий методист:  Мациевский Николай,  МФТИ (прикладная математика и физика).... Це додатковий курс програми Машинного навчання від ITtensive з аналізу часових рядів. Курс складається з трьох практичних завдань, які дозволяють прогнозувати ціни на ф'ючерси на зерно, курс долара до рубля та активність споживачів електроенергії. Курс надає теоретичні знання про базові техніки, моделі та методологію аналізу часових рядів, а також про рекурентні нейронні мережі, LSTM, GRU, ConvLSTM та BiLSTM. Курс містить 4 відео та сертифікат про успішне завершення.

Преподаватели центра: Ведущий методист:  Мациевский Николай,  МФТИ (прикладная математика и физика).... Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Работа с большими данными и задачами искусственного интеллекта требует особого подхода - подхода машинного обучения. В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели – линейную и логистическую регрессии.В курсе изучается:Классификация задач машинного обучения.Процесс машинного обучения: ETL, EDA, подготовка данных, обучение модели.Особенности обучения модели: выборки, переобучение и гиперпараметры.Оптимизация гиперпараметров жадным поиском, через гиперкуб и парзеновские деревья.Отличия переобученной модели и недообученной, практики оптимального обучения.Работа с форматов хранения данных - HDF5.«Проклятье» большой размерности.Подходы к простым моделям машинного обучения: метод максимального правдоподобия и метод наименьших квадратов, среднеквадратичная ошибка.Подходы к заполнению пропусков в данных: интерполяция и экстраполяция.Метрики задач регрессии: эвклидово расстояние, расстояние городских квадратов, Чебышева и Минковского.Линейная регрессия с регуляризацией и без.Изотоническая регрессия.Критерии выбора сложности модели: BIC и AIC.Линеаризуемая и полиномиальная регрессия.Логистическая регрессия.После завершения курса вы сможете организовывать процесс разработки моделей машинного обучения и перейти к более глубокому и прикладному изучению тему машинного обучения.Курс является вводным (базовым) и подойдет широкому кругу слушателей: от руководителей до разработчиков.Основные задачи машинного обучения:1) Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.2) Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Имеет конечное количество ответов (как правило, в формате «да» или «нет»): есть ли на фотографии кот, является ли изображение человеческим лицом, болен ли пациент раком.3) Задача кластеризации – распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории (планета, звёзда, чёрная дыра и т. п.).4) Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).5) Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она совпадает с задачей классификации, но есть одно существенное отличие: аномалии – явление редкое, и обучающих примеров, на которых можно натаскать машинно обучающуюся модель на выявление таких объектов, либо исчезающе мало, либо просто нет, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.