Кафедра "Комп'ютерна математика і аналіз даних"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7570

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/kmmm

Кафедра "Комп'ютерна математика і аналіз даних" заснована в 2002 році.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут", забезпечує підготовку бакалаврів і магістрів за проектно-орієнтованою освітньою програмою за напрямом науки про дані "DataScience".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 3 доктора наук: 1 – технічних, 1 – фізико-математичних, 1 – педагогічних; 15 кандидатів наук: 10 – технічних, 4 – фізико-математичних, 1 – педагогічних; 3 співробітників мають звання професора, 9 – доцента.

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 6 з 6

Статистичний аналіз даних
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гардер, Сергій Євгенійович; Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Іглін, Сергій Петрович
Навчально-методичний посібник призначено для використання в навчальному процесі при виконанні лабораторних робіт із курсу «Статистичний аналіз даних». Кожна лабораторна робота містить теоретичні відомості за темою відповідної роботи, опис виконання роботи, розібрані приклади виконання задач. Призначено для студентів спеціальностей 113 «Прикладна математика» та 122 «Комп’ютерні науки».
Статистичний аналіз даних
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гардер, Сергій Євгенійович; Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна
Навчально-методичний посібник призначено для використання в навчальному процесі при виконанні лабораторних робіт із курсу "Статистичний аналіз даних". Кожна лабораторна робота містить теоретичні відомості за темою відповідної роботи, опис виконання роботи, розібрані приклади виконання задач. Призначено для студентів спеціальностей 113 "Прикладна математика" та 122 "Комп’ютерні науки".
Вища математика у прикладах і задачах. Частина 2. Теорія границь. Диференціальне та інтегральне числення
(ТОВ "Друкарня Мадрид", 2022) Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Гардер, Сергій Євгенійович; Зайцев, Юрій Іванович; Тевяшева, Ольга Андріївна
Навчальний посібник є другою частиною збірника «Вища математика у прикладах і задачах» і складається з розділів «Границі і неперервність функцій», «Диференціальне числення функцій однієї та багатьох змінних» та «Інтегральне числення функцій однієї змінної». Посібник містить теоретичні відомості, докладно розібрану велику кількість прикладів, задачі з економічним змістом та список рекомендованої літератури. Призначено для студентів вищих навчальних закладів, а також може бути корисний для викладачів і фахівців економічних спеціальностей.
Практикум з курсу "Математичний аналіз". Ряди
(ТОВ "Друкарня Мадрид", 2022) Геляровська, Оксана Анатоліївна; Костюк, Ольга Василівна; Любчик, Леонід Михайлович; Гардер, Сергій Євгенійович; Гомозов, Євген Павлович; Корніль, Тетяна Леонівна; Колбасін, Владислав Олександрович
Навчально-методичний посібник містить короткі теоретичні відомості, питання для самоперевірки, велику кількість розібраних зразків, а також прикладів для самостійного розв’язання, призначених для практичних занять, як аудиторних, так і домашніх. Наведено обов’язкові домашні завдання, зразки тематичних контрольних робіт. Окремий розділ містить довідник з елементарної математики. Призначено для студентів технічних спеціальностей.
Моделювання розвитку епідемій на обмеженій території
(ТОВ "Планета-Прінт", 2021) Корніль, Тетяна Леонівна; Остапенко, Б. С.
Вища математика у прикладах і задачах. Частина 1. Елементи лінійної алгебри. Аналітична геометрія на площині
(ТОВ "Друкарня Мадрид", 2020) Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Гардер, Сергій Євгенійович
Посібник містить теоретичний довідковий матеріал, докладно розібрану велику кількість прикладів, задачі та набір типових завдань для виконання індивідуальних домашніх завдань та список рекомендованої літератури. Призначено для студентів вищих навчальних закладів, а також може бути корисний для викладачів і фахівців економічних спеціальностей.