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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 1번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

완료하는 데 약 21시간 필요

권장: 17 hours/week...

영어

자막: 영어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 3시간 필요

Basic Combinatorics

13개 동영상 (총 44분), 3 readings, 12 quizzes
13개의 동영상
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
3개의 읽기 자료
Slides10m
Slides10m
Slides10m
12개 연습문제
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
2
완료하는 데 4시간 필요

Advanced Combinatorics

11개 동영상 (총 46분), 6 readings, 12 quizzes
11개의 동영상
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
6개의 읽기 자료
Slides10m
Generation of Combinatorial Objects10m
Number of Salads10m
Producing the list of salads10m
Slides10m
Slides10m
12개 연습문제
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
3
완료하는 데 3시간 필요

Discrete Probability

7개 동영상 (총 75분), 6 quizzes
7개의 동영상
Operations on events9m
Classical probability9m
Probabilities and combinatorics10m
Probabilities and operations on events10m
Analysis of bagging procedure10m
Outcomes with non-equal probabilities12m
6개 연습문제
Experiments, outcomes and events15m
Operations on events20m
Probabilities by definition20m
Probabilities and combinatorics10m
Finding probabilities using rules10m
Outcomes with non-equal probabilities15m
4
완료하는 데 2시간 필요

Introduction to Graphs

9개 동영상 (총 36분), 3 readings, 6 quizzes
9개의 동영상
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
3개의 읽기 자료
Slides10m
Slides10m
Slides10m
6개 연습문제
Trees10m
Coloring15m
Euler Path10m
Hamiltonian Cycle5m
Topological Sorting5m
Traversing trees5m

강사

Image of instructor, Vladimir Podolskii

Vladimir Podolskii

Associate Professor
Faculty of Computer Science
Image of instructor, Ilya V. Schurov

Ilya V. Schurov

Associate Professor

석사 학위 취득 시작

이 강좌은(는) 국립 연구 고등 경제 대학의 100% 온라인 Master of Data Science 중 일부입니다. 전체 프로그램을 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.

국립 연구 고등 경제 대학 정보

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...

Mathematics for Data Science 전문 분야 정보

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

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