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Ca. 21 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 19 hours/week...

Englisch

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
3 Stunden zum Abschließen

Basic Combinatorics

13 Videos (Gesamt 44 min), 3 Lektüren, 12 Quiz
13 Videos
Rule of Sum3m
Convenient Language: Sets2m
Generalizing Rule of Sum1m
Recursive Counting: Number of Paths3m
Rule of Product5m
Number of Tuples2m
Set Language for Tuples2m
Licence Plates2m
Tuples with Restrictions2m
Permutations4m
Unordered Pairs3m
Combinations7m
3 Lektüren
Slides10m
Slides10m
Slides10m
12 praktische Übungen
Rule of Sum in Programming5m
Numbers Divisible by 2 or 38m
Sets and Operations with Them12m
Generalized Rule of Sum10m
Number of Paths10m
Rule of Product8m
Rule of Product in Programming12m
Tuples8m
Tuples with Restrictions12m
Number of Segments15m
Nested For Loops5m
Splitting Datasets15m
Woche
2
4 Stunden zum Abschließen

Advanced Combinatorics

11 Videos (Gesamt 46 min), 6 Lektüren, 12 Quiz
11 Videos
Binomial Theorem4m
Practice Counting6m
Review3m
Salad3m
Combinations with Repetitions4m
Distributing Assignments Among People2m
Distributing Candies Among Kids2m
Numbers with Fixed Sum of Digits4m
Numbers with Non-increasing Digits1m
Splitting into Working Groups3m
6 Lektüren
Slides10m
Generation of Combinatorial Objects10m
Number of Salads10m
Producing the list of salads10m
Slides10m
Slides10m
12 praktische Übungen
Comparing Binomial Coefficients10m
Sums of Binomial Coefficients15m
Applying Binomial Theorem7m
Practice Counting10m
Number of Salads10m
Combinations with Repetitions10m
Distributing Assignments Among People10m
Distributing Candies Among Kids10m
Numbers with Fixed Sum of Digits10m
Numbers with Non-increasing Digits10m
Splitting into Working Groups10m
Problems in Combinatorics40m
Woche
3
3 Stunden zum Abschließen

Discrete Probability

7 Videos (Gesamt 75 min), 6 Quiz
7 Videos
Operations on events9m
Classical probability9m
Probabilities and combinatorics10m
Probabilities and operations on events10m
Analysis of bagging procedure10m
Outcomes with non-equal probabilities12m
6 praktische Übungen
Experiments, outcomes and events15m
Operations on events20m
Probabilities by definition20m
Probabilities and combinatorics10m
Finding probabilities using rules10m
Outcomes with non-equal probabilities15m
Woche
4
2 Stunden zum Abschließen

Introduction to Graphs

9 Videos (Gesamt 36 min), 3 Lektüren, 6 Quiz
9 Videos
Trees4m
Colorings. Bipartite Graphs3m
Konigsberg Bridges. Euler Cycles4m
Constructing a Euler Cycle4m
Hamiltonian Paths5m
Acyclic Directed Graphs. Topological Sorting3m
Traversing Trees3m
Traversing Graphs: DFS and BFS3m
3 Lektüren
Slides10m
Slides10m
Slides10m
6 praktische Übungen
Trees10m
Coloring15m
Euler Path10m
Hamiltonian Cycle5m
Topological Sorting5m
Traversing trees5m

Dozenten

Bild des Dozenten, Vladimir Podolskii

Vladimir Podolskii

Associate Professor
Faculty of Computer Science
Bild des Dozenten, Ilya V. Schurov

Ilya V. Schurov

Associate Professor

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Data Science von National Research University Higher School of Economics. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Über National Research University Higher School of Economics

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

Über den Spezialisierung Mathematics for Data Science

Behind numerous standard models and constructions in Data Science there is mathematics that makes things work. It is important to understand it to be successful in Data Science. In this specialisation we will cover wide range of mathematical tools and see how they arise in Data Science. We will cover such crucial fields as Discrete Mathematics, Calculus, Linear Algebra and Probability. To make your experience more practical we accompany mathematics with examples and problems arising in Data Science and show how to solve them in Python....
Mathematics for Data Science

Häufig gestellte Fragen

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