Познакомитесь со структурой курса, форматом обучения и используемой образовательной платформой. Подготовите рабочее окружение и разберётесь, как эффективно организовать процесс обучения на протяжении всей программы.

— Изучите структуру курса, последовательность модулей и ожидаемые результаты обучения.

— Познакомитесь с образовательной платформой, личным кабинетом и форматом взаимодействия с материалами курса.

— Подготовите рабочее окружение и установите необходимые инструменты для выполнения практических заданий.

— Разберётесь в системе домашних заданий, проектов и проверки результатов обучения.

— Получите рекомендации по организации учебного процесса и эффективному освоению программы.

Настроите Python и Java как базовые инструменты для решения математических, программных и инженерных задач в рамках курса.

— Установите Python и подготовите окружение для написания и запуска программ.

— Установите Java и проверите корректность работы инструментов разработки.

— Настроите переменные окружения и убедитесь, что Python и Java доступны из терминала.

— Подготовите рабочую среду для дальнейшего выполнения практических заданий.

Познакомитесь с основами математики, её историей и ключевыми концепциями, которые лежат в основе аналитического мышления, программирования и работы с данными.

— Погрузитесь в историю математики и поймёте, как развивались ключевые идеи от древности до наших дней.

— Освоите основы математического мышления и логики, необходимые для построения строгих аналитических выводов.

— Разберёте базовые математические понятия, правила вычислений и принципы работы с числами.

— Подготовите фундамент для дальнейшего изучения алгебры, статистики, алгоритмов и прикладных задач.

Освоите базовые математические концепции и научитесь применять Python для решения вычислительных, алгебраических и аналитических задач.

— Изучите основы программирования на Python в контексте математических задач.

— Научитесь автоматизировать базовые вычисления, работать с переменными и структурами данных для проверки математических гипотез.

— Разберётесь, как составлять и решать уравнения с одной переменной, а также системы линейных уравнений.

— Поймёте, как применять линейные модели для описания реальных процессов и поиска баланса в зависимых показателях.

— Освоите работу со степенями, мономами и полиномами.

— Научитесь применять формулы сокращённого умножения для преобразования алгебраических выражений и оптимизации расчётов.

— Изучите ключевые математические функции и принципы построения их графиков.

— Научитесь визуализировать зависимости между данными, выявлять тренды, определять свойства функций и использовать их для прогнозирования.

— Закрепите знания на комплексных тестовых заданиях по разделам «Основы математики» и «Функции и их графики».

— Проверите свои силы в решении практических задач и сформируете навык самопроверки кода и расчётов.

Разберётесь в концепции дробных чисел и научитесь выполнять операции с дробями как вручную, так и с использованием инструментов Python и Java для точных вычислений.

— Изучите понятие дроби и познакомитесь с различными видами дробных чисел.

— Освоите основные математические операции над дробями: сложение, вычитание, умножение, деление и сокращение.

— Разберётесь в работе с обыкновенными и десятичными дробями при решении практических задач.

— Изучите программную реализацию дробей на Python с использованием модулей fractions и decimal.

— Узнаете особенности работы с дробными числами на Java и научитесь использовать класс BigDecimal для высокоточных вычислений.

— Закрепите полученные знания на практических примерах и вычислительных задачах.

Разберётесь в математической сути степеней и корней, изучите их свойства и научитесь выполнять точные вычисления с использованием Python и Java.

— Изучите природу степеней, их свойства и основные правила работы с ними.

— Разберётесь в арифметических корнях и поймёте их связь со степенями.

— Научитесь выполнять преобразования выражений со степенями и корнями при решении задач.

— Освоите программную реализацию вычислений со степенями и корнями на Python с использованием модуля math.

— Разберёте особенности вычисления степеней и корней на Java с помощью класса Math.

Разберётесь в теории уравнений и освоите методы решения квадратных и рациональных уравнений, а также научитесь автоматизировать поиск корней с помощью Python и Java.

— Познакомитесь с основами теории уравнений и принципами построения математических моделей.

— Освоите классические методы решения квадратных уравнений: дискриминант и теорему Виета.

— Изучите алгоритмы решения рациональных уравнений с учётом ОДЗ и приведения к общему знаменателю.

— Научитесь создавать Python-скрипты для автоматического поиска корней уравнений.

— Разберёте программную реализацию решения уравнений на Java.

Познакомитесь с основами комбинаторики и научитесь решать задачи на подсчёт вариантов, перестановки, размещения и сочетания с применением Python и Java.

— Изучите введение в комбинаторику и разберёте ключевые правила: правило суммы и правило произведения.

— Научитесь отличать перестановки, размещения и сочетания друг от друга.

— Освоите практические подходы к решению комбинаторных задач и подсчёту количества вариантов.

— Научитесь реализовывать комбинаторные алгоритмы на Python с использованием библиотеки itertools.

— Разберёте программные способы решения комбинаторных задач на Java с использованием рекурсивных методов и коллекций.

Познакомитесь с алгеброй логики и теорией множеств — фундаментом для программирования, баз данных, алгоритмов и анализа данных.

— Погрузитесь в историю развития алгебры логики и поймёте её значение для современной информатики и вычислительных систем.

— Разберётесь в теории множеств, изучите виды множеств и основные операции над ними.

— Освоите визуализацию логических связей и отношений между множествами с помощью кругов Эйлера и диаграмм Венна.

— Познакомитесь с логическими операциями, высказываниями и принципами построения логических выражений.

— Изучите программную реализацию множеств на Python с использованием типа данных set.

— Разберёте особенности работы с логическими структурами и множествами на Java с использованием HashSet и TreeSet.

Познакомитесь с матрицами и научитесь выполнять основные операции над ними, а также реализовывать матричные вычисления с помощью Python и Java.

— Погрузитесь в историю появления матриц и изучите основные виды матриц.

— Освоите базовые и комплексные операции над матрицами: сложение, умножение и транспонирование.

— Разберётесь, где матрицы применяются в программировании, аналитике данных, машинном обучении и инженерных задачах.

— Изучите программную реализацию матриц на Python с использованием вложенных списков и библиотеки NumPy.

— Разберёте способы создания и обработки матриц на Java через двумерные массивы и вложенные циклы.

Познакомитесь с математическими пределами и поймёте, как они помогают строго описывать поведение функций, анализировать изменения и решать задачи в математике, программировании и анализе данных.

— Пройдёте введение в пределы и узнаете, зачем они нужны в математическом анализе, моделировании и программировании.

— Поймёте, как математики описывают стремление функции к определённому значению.

— Освоите основные методы вычисления пределов: подстановку, сокращение, деление на старшую степень и умножение на сопряжённое.

— Научитесь раскрывать простейшие неопределённости и анализировать поведение выражений.

— Изучите свойства пределов и понятие односторонних пределов.

— Освоите программную реализацию вычисления пределов на Python с помощью библиотеки SymPy.

Познакомитесь с основами теории вероятностей и поймёте, как вероятностные модели используются в программировании, анализе данных и принятии решений в условиях неопределённости.

— Изучите основные понятия теории вероятностей: пространство исходов, события и классическую вероятность.

— Разберётесь на конкретных примерах, как комбинаторика помогает рассчитывать вероятности сложных событий.

— Освоите условную вероятность и поймёте, как изменяется оценка события при появлении дополнительной информации.

— Изучите теорему Байеса и её применение в аналитике, машинном обучении и задачах классификации.

— Познакомитесь со случайными величинами, математическим ожиданием и дисперсией.

Познакомитесь с производными и экстремумами функций, разберётесь в их геометрическом и физическом смысле, а также научитесь применять эти инструменты для анализа поведения функций.

— Изучите понятие производной функции и поймёте, как она описывает скорость изменения величины.

— Разберёте геометрический и физический смысл производной на практических примерах.

— Познакомитесь с точками экстремума и методами их поиска.

— Научитесь определять локальные минимумы и максимумы функций, а также промежутки возрастания и убывания.

— Освоите программную реализацию поиска точек экстремума на Python с использованием библиотек scipy и sympy.

Познакомитесь с основами геометрии и координатного подхода, а также поймёте, как геометрические методы применяются в программировании, геймдеве, компьютерном зрении и робототехнике.

— Разберёте взаимосвязь геометрии и программирования на примерах из геймдева, компьютерного зрения и робототехники.

— Изучите базовые объекты геометрии: точки, отрезки, прямые, углы и многоугольники.

— Освоите координатный подход для описания пространства и научитесь рассчитывать расстояния между точками.

— Научитесь формулировать и проверять условия параллельности, перпендикулярности, пересечения, подобия и симметрии.

— Освоите формулы расчёта площадей различных фигур и поймёте, как применять их в программных задачах.

Познакомитесь с интегралами и их применением, поймёте их математическую природу и научитесь использовать интегрирование для решения прикладных задач.

— Разберётесь в теории интегралов и поймёте, какую роль они играют в математическом анализе, физике и программировании.

— Изучите неопределённые интегралы, таблицу базовых интегралов и основные правила интегрирования.

— Освоите определённые интегралы и формулу Ньютона-Лейбница.

— Научитесь использовать интегралы для расчёта площадей криволинейных трапеций.

— Закрепите материал на практических задачах по вычислению интегралов и анализу функций.

Познакомитесь с тригонометрией и поймёте её прикладную ценность в программировании, анализе данных, компьютерной графике, физике и ИТ-задачах.

— Разберётесь, зачем нужна тригонометрия и где она применяется в реальных инженерных и программных задачах.

— Изучите единичную окружность как основной инструмент для понимания тригонометрических соотношений.

— Разберёте функции синус и косинус, их свойства и применение для описания периодических процессов.

— Поймёте, как синус используется как модель волн, колебаний и повторяющихся сигналов.

— Изучите тангенс, коэффициент наклона прямой и связь тригонометрии с линейной регрессией.

Познакомитесь с последовательностями и прогрессиями, научитесь описывать закономерности числовых рядов и реализовывать их программно на Python.

— Изучите определение последовательности и способы её задания: аналитический, рекуррентный и словесный.

— Разберётесь в арифметической и геометрической прогрессиях, их свойствах, формулах n-го члена и суммы.

— Познакомитесь с числами Фибоначчи, их связью с золотым сечением и формулой Бине.

— Изучите последовательность простых чисел и алгоритмы их поиска: решето Эратосфена, Сундарама и Аткина.

— Разберёте последовательность факториалов и формулу Стирлинга для приближённых вычислений.

— Освоите программную реализацию последовательностей на Python: генерацию, итерации, рекурсию и проверку принадлежности.

Познакомитесь с основами статистики и анализа данных, поймёте, зачем программисту нужны статистические методы в Data Science, веб-аналитике, тестировании и прикладных ИТ-задачах.

— Разберётесь, зачем статистика нужна программисту и где она применяется в анализе данных, A/B-тестировании и разработке цифровых продуктов.

— Изучите понятия генеральной совокупности и выборки, а также научитесь формировать репрезентативные выборки.

— Освоите основные статистические показатели: среднее, медиану, моду, дисперсию и стандартное отклонение.

— Научитесь использовать встроенные программные модули для автоматического расчёта статистических метрик.

— Освоите простую визуализацию данных: графики, диаграммы и гистограммы.

Познакомитесь с теорией графов и поймёте, почему графовые структуры встречаются в программировании, социальных сетях, маршрутизации, рекомендательных системах и анализе связей.

— Разберётесь, что такое граф и почему он встречается в реальных задачах чаще, чем кажется.

— Изучите ключевые виды графов: ориентированные, неориентированные, взвешенные и связные.

— Освоите математические свойства графа: вершины, рёбра, степени вершин, циклы и подграфы.

— Научитесь представлять граф в программе с помощью матрицы смежности, списков смежности и списков рёбер.

— Разберёте базовые алгоритмы обхода графов: BFS и DFS.

Познакомитесь с основами теории игр и поймёте, как формализовать ситуации выбора, конкуренции и взаимодействия между участниками с помощью математических моделей.

— Разберётесь, что такое игра и стратегия: правила, ходы, участники и функции выигрыша.

— Освоите базовые понятия теории игр: платёжные матрицы, деревья игры, чистые и доминирующие стратегии.

— Изучите оптимальные стратегии и равновесие Нэша как один из ключевых инструментов анализа поведения участников.

— Разберёте смешанные стратегии и роль случайности при принятии решений.

— Познакомитесь с применением теории игр в программировании и ИИ: ботах, алгоритмах ценообразования и мультиагентных системах.

Познакомитесь с векторами и их применением в 2D- и 3D-пространстве, а также поймёте, как векторная математика используется в компьютерной графике, физике движения, ИИ и анализе данных.

— Разберёте историю развития 2D и 3D: от классической геометрии до компьютерной графики и цифрового моделирования.

— Поймёте, что такое вектор, чем он отличается от точки и как задаётся через координаты.

— Освоите базовые операции с векторами: сложение, вычитание, умножение на скаляр, скалярное и векторное произведения.

— Научитесь применять векторы в коде для расчёта расстояний, направлений, скоростей и физических движений.

— Разберётесь, как векторы используются при обработке признаков в ИИ и построении математических моделей.