Круги эйлера как решать информатика: Презентация по информатике на тему «Решение задач с помощью кругов Эйлера» (7 класс)

Содержание

ОГЭ по информатике. Задание 8 | sДаёшь ОГЭ/ЕГЭ

Решать задание 8 своих учеников я учу с помощью кругов Эйлера. Берутся за это задание не все, хотя, на мой взгляд, оно совсем не сложное. Главное правильно построить эти самые круги Эйлера для каждого множества, ну и разбираться в обозначениях логических операций, приоритете их выполнения.

Рассмотрим на примере:

На самом деле, это очень простой пример, так как здесь всего два слова, которые используются в поисковых запросах: рыбак и рыбка. Для трех запросов известно количество найденных страниц, еще по одному запросу количество страниц нам надо найти. Для каждого запроса надо построить рисунок.

Вот здесь и нужны знания логических операций. Первый запрос Рыбак | Рыбка — можно заменить символ «|» на союз ИЛИ, то есть Рыбак ИЛИ Рыбка. Будут найдены все страницы, где присутствуют хотя бы одно из слов (рыбак или рыбка) или и то, и другое вместе.

Все рисунки ниже в том порядке, в котором здесь описаны.

Второй запрос Рыбак. Делая рисунок, рисуем опять же два круга. При этом запросе будут найдены все страницы, на которых присутствует слово рыбак. Про рыбок ничего в запросе не сказано, поэтому на этих страницах слово рыбка как может встречаться, так и нет.

Третий запрос Рыбак И Рыбка (я сразу заменил символ на союз). При этом запросе будут найдены страницы, на которых встречаются оба слова рыбак и рыбка обязательно.

Вот как это должно быть изображено с помощью кругов Эйлера:

Строим еще один рисунок, чтобы понять, какую часть нам нужно найти в задании. Запрос Рыбка выглядит так:

Из рисунков хорошо видно, чтобы найти количество страниц по запросу Рыбка, надо из 780-260 = 520, получим вот эту часть:

Остается прибавить кусочек в 50 страниц и получим 520+50=570.

В ответ записываем 570.

Давайте рассмотрим пример посложнее.

Здесь как и в предыдущем примере количество найденных страниц по трем запросам известно, по четвертому нужно найти. Сложность заключается в том, что увеличилось количество ключевых слов с двух до трех и построение запросов.

Давайте по порядку. Первый запрос Танго И Пасодобль. Делаем рисунок, в рисунке обязательно, не смотря на то, что в запросе только два ключевых слова, строим три круга. Союз И означает, что на этот запрос выйдут страницы, на которых обязательно должны встречаться оба слова и танго и пасодобль, про румбу ничего не сказано, то есть это слово может встречаться на найденных страницах, а может и не встречаться.

Рисунок 1

Рисунок 1

Следующий запрос Румба И Танго И Пасодобль. Это все страницы, на которых одновременно есть все три слова.

Рисунок 2

Рисунок 2

Третий запрос Румба И Пасодобль. Все страницы, на которых обязательно присутствуют слова румба и пасодобль, танго может и не встретится на этих страницах.

Рисунок 3

Рисунок 3

Теперь изобразим запрос, количество страниц на который нам нужно найти: (Румба | Танго) И Пасодобль. Прежде чем рисовать, разберемся. Порядок выполнения операций: первое действие в скобках, то есть логическое сложение, затем логическое умножение. Как это будет выглядеть поэтапно: Румба | Танго

Теперь (Румба | Танго) И Пасодобль. Союз И означает, что по запросу выйдут страницы, на которых будут слова танго или румба (обязательно хотя бы одно из слов) и будет обязательно слово пасодобль, то есть убираем ту закрашенную часть с предыдущего рисунка, куда не входит пасодобль.

Рисунок 4

Рисунок 4

Осталось посчитать. Из рисунков видим, что нужно 275+215, но в этом случае пересечение всех трех множеств будет посчитано дважды, поэтому нужно из полученной суммы вычесть 110. В итоге получим 380.

Если остались вопросы, пишите в комментариях. Обязательно отвечу. Если нужно разобрать конкретный пример, также — в комментарии.

Читайте: Задание 1, Задание 2, Задание 3, Задача 4, Задание 5, Задание 6, Задание 7, Задание 9, Задание 10, Задание 11, Задание 12, Задание 13.1, Задание 13.2, Задание 14-1, Задание 14-2, Задание 14-3, Задание 15.1, Задание 15.2.

Круги Эйлера — ЗАНИМАТЕЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ ПО ИНФОРМАТИКЕ ДЛЯ 5-6 КЛАССОВ — Каталог статей

1.В классе 25 учащихся. Из них 5 человек не умеют иг­рать ни в шашки, ни в шахматы. 18 учащихся умеют играть в шашки, 20 — в шахматы. Сколько учащихся класса играют и в шашки, и в шахматы?

2.  Каждый из 35 пятиклассников является читателем по крайней мере одной из двух библиотек: школьной и рай­онной. Из них 25 учащихся берут книги в школьной биб­лиотеке, 20 — в районной. Сколько из пятиклассников:

а) не являются читателями школьной библиотеки;

б) не являются читателями районной библиотеки;

в) являются читателями только школьной библиотеки;

г) являются читателями только районной библиотеки;

д) являются читателями обеих библиотек?

3.   В одном множестве 40 элементов, а в другом 30. Сколь­ко элементов может быть в их:

а)   пересечении;

б) объединении?

4.  Каждый ученик в классе изучает либо английский, либо французский язык, либо оба этих языка. Английский язык изучают 25 человек, французский — 27 человек, а тот и другой —18 человек. Сколько всего учеников в классе?

5.  На листе бумаги начертили круг площадью 78 см2 и квад­рат площадью 55 см2. Площадь пересечения круга и квад­рата равна 30 см2. Не занятая кругом и квадратом часть листа имеет площадь 150 см2. Найдите площадь листа.

6.  В бригаде полеводов 25 человек. Среди них 20 человек моложе 30 лет и 15 человек старше 20 лет. Может ли так быть?

7.  В детском саду 52 ребенка. Каждый из них любит либо пирожное, либо мороженое, либо и то, и другое. Поло­вина детей любит пирожное, а 20 человек — пирожное и мороженое.

Сколько детей любит мороженое?

8.    Сколько в классе учащихся, если известно, что лыж­ным спортом увлекаются 28 человек, отличников в классе — 12, причем отличников-спортсменов, увлека­ющихся лыжами, — 10?

    9. 37 школьников из ученической производственной брига­ды изъявили желание летом работать на уборке зерновых. Каждый из них имеет права для работы на тракторе или на комбайне, а некоторые могут работать и на тракторе, и на комбайне. Сколько школьников могут работать и на тракторе, и на комбайне, если известно, что трактором хо­рошо овладели 23 человека, а комбайном — 31 человек?

        В ученической производственной бригаде 86 старшеклас­сников. 8 из них не умеют работать ни на тракторе, ни на комбайне. 54 ученика хорошо овладели трактором, 62 — комбайном. Сколько человек из этой бригады мо­гут работать и на тракторе, и на комбайне?

        В классе 35 учеников, каждый из которых любит фут­бол, волейбол или баскетбол, а некоторые — два или даже три из этих видов спорта.

24 ученика любят фут­бол, 18 — волейбол, 12 — баскетбол. При этом 10 уче­ников одновременно любят футбол и волейбол, 8 — футбол и баскетбол, а 5 — волейбол и баскетбол. Сколь­ко учеников этого класса любят все три вида спорта?

        В классе 36 учеников. Многие из них посещают круж­ки: физический (14 человек), математический (18 чело­век), химический (10 человек). Кроме того, известно, что 2 человека посещают все три кружка; из тех, кто по­сещает два кружка, 8 человек занимаются в математи­ческом и физическом кружках, 5 — в математическом и химическом, 3 — в физическом и химическом. Сколь­ко человек не посещают никаких кружков?

   10. Сто шестиклассников нашей школы участвовали в опро­се, в ходе которого выяснялось, какие компьютерные игры им нравятся больше: симуляторы, квесты или стратегии. В результате 20 опрошенных назвали симуляторы, 28 — квесты, 12 — стратегии. Выяснилось, что 13 школьников отдают одинаковое предпочтение симуляторам и квестам, 6 учеников — симуляторам и стратегиям, 4 ученика — квестам и стратегиям, а 9 ребят совершенно равнодушны к названным компьютерным играм.

Некоторые из школь­ников ответили, что одинаково увлекаются и симуляторами, и квестами, и стратегиями. Сколько таких ребят?

Раздел B, Категория B12 (задача №4) | ВидеоЕГЭ

Дано:
в таблице приведены запросы к поисковому серверу. Для обозначения логической операции «ИЛИ» в запросе используется символ |, а для логической операции «И» — &.

Запрос
1ЯБЛОКИ | ГРУШИ | СЛИВЫ
2ЯБЛОКИ & ГРУШИ
3ЯБЛОКИ | ГРУШИ
4(ЯБЛОКИ | СЛИВЫ) & ГРУШИ

Найти:
расположите номера запросов в порядке убывания количества страниц, которые найдёт поисковый сервер по каждому запросу.

I этап: исследование заданных поисковых запросов

Видно, что в запросах фигурируют три различных категории:

  • яблоки;

  • груши;

  • сливы.

II этап: построение кругов Эйлера

Поскольку ранее было выделено три категории, то потребуется построение карты кругов Эйлера для трех категорий. При пересечении, круги образуют области, которые пронумеруем арабскими числами от одного до семи, то есть, три круга Эйлера при пересечении формируют семь непересекающихся фрагментов:

Проанализируем I запрос: ЯБЛОКИ | ГРУШИ | СЛИВЫ

 

 

 

 

 

 

То есть первому запросу соответствует следующая сумма фрагментов: 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7

Проанализируем II запрос: ЯБЛОКИ & ГРУШИ

 

 

 

 

 

 

То есть второму запросу соответствует следующая сумма фрагментов: 2 + 4

Проанализируем III запрос: ЯБЛОКИ | ГРУШИ

 

 

 

 

 

 

То есть третьему запросу соответствует следующая сумма фрагментов: 1 + 2 + 4 + 5 + 6 + 7

Проанализируем IV запрос: (ЯБЛОКИ | СЛИВЫ) & ГРУШИ

 

 

 

 

 

 

То есть четвертому запросу соответствует следующая сумма фрагментов: 2 + 4 + 6

III этап: расположим запросы в порядке убывания количества страниц

I запрос  : 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7
II запрос : 2 + 4
III запрос: 1 + 2 + 4 + 5 + 6 + 7
VI запрос: 2 + 4 + 6

Можно воспользоваться правилом: чем больше областей входит в поисковый запрос, тем больше данный запрос и вернет страниц. Следовательно, больше всех страниц вернет I запрос, а меньше всего страниц вернет II поисковый запрос.

Порядок запросов, расположенных по убыванию возвращенных страниц примет вид: 1 3 4 2

Формулы и Задачи (Информатика 10) — Школа N61 г.Ульяновска

Формулы

N = 2i

N — мощность алфавита (количество знаков в алфавите)
i — информационный вес символа алфавита (количество информации в одном символе)

I = K * i

I — количество информации, содержащееся в выбранном сообщении (информационный объем сообщения)
K — число символов в сообщении
i — информационный вес символа (количество информации в одном символе)

Q = NL

Q — количество разных сообщений
N — количество символов
L — длина сообщения

Формула Хартли:

I = log2N

I — количество информации, содержащееся в выбранном сообщении
N — количество сообщений


Римская система счисления

I – 1 (палец),
V – 5 (раскрытая ладонь, 5 пальцев),
X – 10 (две ладони),
L – 50,
C – 100 (Centum),
D – 500 (Demimille),
M – 1000 (Mille)

Перевод чисел из других систем счисления в десятичную систему счисления

Развернутая запись целого числа:

a3a2a1a0 = a3 * p3 + a2 * p2 + a1 * p1 + a0 * p0

Правило перевода числа из любой системы счисления в десятичную систему счисления — умножаем каждую цифру исходного числа на основание системы счисления в степени разряда, в котором находится эта

цифра, а затем всё складываем.

Запись через схему Горнера:

a3a2a1a0 = ((a3 * p + a2) * p + a1) * p + a0

p — основание системы счисления в котором представлено число.

Пример:

637510 = 6 * 103 + 3 * 102 + 7 * 101 + 5 * 100
637510 = ((6 * 10 + 3) * 10 + 7) * 10 + 5
12345 = 1 * 53 + 2 * 52 + 3 * 51 + 4 * 50 = 19410
12345 = ((1 * 5 + 2) * 5 + 3) * 5 + 4 = 19410


Развернутая запись дробного числа:

0,a1a2a3a4 = a

1*p-1 + a2*p-2 + a3*p-3 + a4*p-4


Запись через схему Горнера:

0,a1a2a3a4 = p-1 * (a1 + p-1 * (a2 + p-1 * (a3 + p-1 * a4)))
p * (0,a1a2a3a4) = a1 + p-1 * (a2 + p-1 * (a3 + p-1 * a4))

p — основание системы счисления в котором представлено число.

Пример:

0,6375 = 6 * 10-1 + 3 * 10-2 + 7 * 10-3 + 5 * 10-4
0,6375 = 10-1 * (6 + 10-1 * (3 + 10-1 * (7 + 10-1 * 5)))
0,12345 = 1 * 5

-1 + 2 * 5-2 + 3 * 5-3 + 4 * 5-4
0,12345 = 5-1 * (1 + 5-1 * (2 + 5-1 * (3 + 5-1 * 4)))


Задачи

Алфавитный подход к измерению количества информации

Определить количество информации в 10 страницах текста (на каждой странице 32 строки по 64 символа) при использовании алфавита из 256 символов.

  1. информационная ёмкость символа: 256 = 28      =>>      i = 8 бит = 1 байт
  2. количество символов на странице:
    32 * 64 = 25 * 26 = 211
  3. общее количество символов:
    L = 10 * 211
  4. информационный объём сообщения:
    I = L * i = 10 * 211 * 1 байт = 20 Кбайт

Системы счисления

  X10     X16     X8       X2
 0      0      0        0  1      1      1        1  2      2      2       10  3      3      3       11  4      4      4      100  5      5      5      101  6      6      6      110  7      7      7      111  8      8     10     1000  9      9     11     1001 10      A     12     1010 11      B     13     1011 12      C     14     1100 13      D     15     1101 14      E     16     1110 15      F     17     1111 16     10     20    10000 17     11     21    10001 18     12     22    10010 19     13     23    10011 20     14     24    10100 21     15     25    10101 22     16     26    10110 23     17     27    10111 24     18     30    11000 25     19     31    11001 26     1A     32    11010 27     1B     33    11011 28     1C     34    11100 29     1D     35    11101 30     1E     36    11110 31     1F     37    11111 32     20     40   100000

Логические операции

Логической операцией называется выбор решения (действия), исходя из  заданной ситуации, определяемой набором факторов (условий).
Зависимости между логическими функциями (операциями) и логическими переменными устанавливаются с помощью таблиц истинности. Используются следующие логические операции: НЕ, И, ИЛИ, исключающее ИЛИ, тождество.



Логическая операция НЕ (инверсия, операция логического отрицания). Действие, которое определяется операцией НЕ произойдет, если отсутствует фактор его определяющий.

Таблица истинности для операции НЕ имеет вид:

A
0 1
1 0

Действие, связанное с операцией НЕ можно записать следующим образом:


Логическая операция И (конъюнкция, операция логического умножения). Действие, которое определяется операцией И произойдет, если выполняются все влияющие на него факторы (условия). B


Логическая операция ИЛИ (дизъюнкция, операция логического сложения). Действие, которое определяется операцией ИЛИ произойдет, если выполняются хотя бы одно (любое), определяющее его условие.

Таблица истинности для операции ИЛИ имеет вид:

A B X=A v B
0 0 0
0 1 1
1 0 1
1 1 1

Действие, связанное с операцией ИЛИ можно записать следующим образом:

X = A + B = A v B


Логическая операция Исключающее ИЛИ. Операция Исключающее ИЛИ осуществляет суммирование по модулю два т.е. без учета переноса в старший разряд.

Таблица истинности имеет вид:

A B X=AB
0 0 0
0 1 1
1 0 1
1 1 0

Действие, связанное с операцией Исключающее ИЛИ можно записать следующим образом:

X = A B


Действие, связанное с операцией Импликации можно записать следующим образом:

X = A → B

Таблица истинности Импликации имеет вид:

A B A → B
0 0 1
0 1 1
1 0 0
1 1 1

Операция тождество. Операция тождество определяет тождественность аргументов.

Таблица истинности для операции тождество имеет вид:

A B A Ξ B
0 0 1
0 1 0
1 0 0
1 1 1

Действие, связанное с операцией тождество можно записать следующим образом:

X = A Ξ B



   

Диаграммы Венна (круги Эйлера)


 

Поиск номера сети

Необходимо найти номер сети по IP-адресу 12. 16.196.10 и маске 255.255.224.0.

маска сети 255.255.224.0  
IP-адрес 12.16.196.10 — ip-адрес (узла, компьютера и т.п.)
IP-адрес 0000 1100.0001 0000.1100 0100.0000 1010
маска сети 1111 1111.1111 1111.1110 0000.0000 0000  
адрес сети 0000 1100.0001 0000.110x xxxx.xxxx xxxx — эта часть относится к адресу сети — она взята из ip-адреса, но взяты те цифры, напротив которых стоят единицы остальные цифры справа надо дополнить нулями, чтобы общее число цифр стало равным 32. Получится следующее:
адрес сети 0000 1100. 0001 0000.1100 0000.0000 0000 — полный адрес сети
теперь каждую октаду (последовательность из 8 цифр, разделены точками) переводим в десятичный вид. Получаем:
адрес сети 12.16.192.0 — полный адрес сети (в десятичном виде)
 

Консультация №10 ЕГЭ информатика 11 класс — 14 Декабря 2017

Логические выражения в поисковых запросах

Для решения 17 задания необходимо повторить следующие темы:

  • Поисковые запросы:
  • Таблицы истинности и порядок выполнения операций
  • операция «И» в поисковом запросе всегда ограничивает поиск (уменьшает количество страниц в выдаче), т. е., в ответ на запрос яблоко И груша поисковый сервер выдаст меньше страниц, чем на запрос яблоко, потому что будет искать страницы, на которых присутствуют оба этих слова
  • операция «ИЛИ» в поисковом запросе всегда расширяет поиск (увеличивает количество страниц в выдаче), т. е., в ответ на запрос яблоко ИЛИ груша поисковик выдаст больше страниц, чем на запрос яблоко, потому что будет искать страницы, на которых присутствует хотя бы одно из этих слов (или сразу оба слова)
  • если в запросе присутствует фраза, заключенная в кавычки, то поисковик будет искать страницы с точно такой же фразой, а не просто отдельные слова из этой фразы; взятие словосочетания в кавычки ограничивает поиск, то есть, в ответ на запрос «яблоко груша» поисковик выдаст меньше страниц, чем на запрос яблоко груша, потому что поиск будет осуществляться только среди тех страниц, на которых эти слова стоят одно за другим

Круги Эйлера

Большинство задач, связанных с поисковыми запросами, проще решать, используя круги Эйлера.

 

Пример использования кругов Эйлера:

Решение заданий 17 ЕГЭ по информатике

Задание 17 ЕГЭ по информатике 2017 ФИПИ вариант 1 (Крылов С. С., Чуркина Т.Е.):
В языке запросов поискового сервера для обозначения логической операции «ИЛИ» используется символ «|», а для обозначения логической операции «И» — символ «&».
В таблице приведены запросы и количество найденных по ним страниц некоторого сегмента сети Интернет:

 

Запрос Найдено страниц (в тысячах)
Пьер & Наука 180
Пьер & (Наука | Кюри) 410
Пьер & Кюри 320

Какое количество страниц (в тысячах) будет найдено по запросу:

Пьер & Наука & Кюри


Решение:

 

Запрос Найдено страниц (в тысячах)
Наука 180
Наука | Кюри 410
Кюри 320

Искомый запрос: Наука & Кюри

Результат: 90

Детальный разбор данного задания 17 ЕГЭ по информатике предлагаем посмотреть в видео:

задания:

1)Расположение запросов в порядке убывания/возрастания

1. Задание 17 № 2705

Ниже при­ве­де­ны за­про­сы к по­ис­ко­во­му серверу. Рас­по­ло­жи­те но­ме­ра за­про­сов в по­ряд­ке воз­рас­та­ния ко­ли­че­ства страниц, ко­то­рые най­дет по­ис­ко­вый сер­вер по каж­до­му запросу. Для обо­зна­че­ния ло­ги­че­ской опе­ра­ции «ИЛИ» в за­про­се ис­поль­зу­ет­ся сим­вол |, а для ло­ги­че­ской опе­ра­ции «И» – &.

1) прин­те­ры & ска­не­ры & продажа

2) прин­те­ры & продажа

3) прин­те­ры | продажа

4) прин­те­ры | ска­не­ры | продажа

2.  Задание 17 № 3151

В таблице приведены запросы к поисковому серверу. Расположите номера запросов в порядке возрастания количества страниц, которые найдет поисковый сервер по каждому запросу.

Для обозначения логической операции “ИЛИ” в запросе используется символ |, а для логической операции “И” – &.

№ Запрос

1 канарейки | щеглы | содержание

2 канарейки & содержание

3 канарейки & щеглы & содержание

4 разведение & содержание & канарейки & щеглы

 

3. Задание 17 № 3158

Используя данные таблицы, расположите номера запросов в порядке возрастания количества страниц, которые найдет поисковый сервер по каждому запросу.

 

1) Модемы & факсы & продажа

2) Модемы & продажа

3) Модемы | продажа

4) Модемы | факсы | продажа

 

 

4. Задание 17 № 3159

Ниже приведены запросы к поисковому серверу. Расположите номера запросов в порядке убывания количества страниц, которые найдет поисковый сервер по каждому запросу.

 

1) спорт & футбол & чемпионат

2) спорт | футбол & чемпионат

3) cпорт | футбол | чемпионат & 2006

4) спорт | футбол | чемпионат

5. Задание 17 № 3160

В таб­ли­це приведены за­про­сы к по­ис­ко­во­му серверу. Рас­по­ло­жи­те номера за­про­сов в по­ряд­ке возрастания ко­ли­че­ства страниц, кото­рые най­дет -поисковый сер­вер по каж­до­му запросу. Для обо­зна­че­ния логической опе­ра­ции «ИЛИ» в за­про­се использует­ся сим­вол |, а для ло­ги­че­ской операции «И» — &.

 

1) жи­во­пись & литература

2) жи­во­пись | литература

3) жи­во­пись | ли­те­ра­ту­ра | графика

4) жи­во­пись & ли­те­ра­ту­ра & графика

6. Задание 17 № 3161

Рас­по­ло­жи­те но­ме­ра за­про­сов в по­ряд­ке убы­ва­ния ко­ли­че­ства страниц, ко­то­рые най­дет по­ис­ко­вый сер­вер по каж­до­му запросу.Для обо­зна­че­ния ло­ги­че­ской опе­ра­ции «ИЛИ» в за­про­се использует­ся сим­вол — |, а для ло­ги­че­ской опе­ра­ции «И» — &.

 

1) ба­рок­ко | классицизм

2) ба­рок­ко | (классицизм & модерн)

3) (барокко & ампир) | (классицизм & модерн)

4) ба­рок­ко | ампир | клас­си­цизм | модерн

7. Задание 17 № 3162

В таб­ли­це при­ве­де­ны за­про­сы к по­ис­ко­во­му серверу. Рас­по­ло­жи­те но­ме­ра за­про­сов в по­ряд­ке воз­рас­та­ния ко­ли­че­ства страниц, кото­рые най­дет по­ис­ко­вый сер­вер по каж­до­му запросу. Для обо­зна­че­ния ло­ги­че­ской опе­ра­ции «ИЛИ» в за­про­се использует­ся сим­вол |, а для ло­ги­че­ской опе­ра­ции «И» — &.

 

1) жи­во­пись & ли­те­ра­ту­ра & графика

2) жи­во­пись | ли­те­ра­ту­ра | графика

3) жи­во­пись | литература

4) жи­во­пись & литература

8. Задание 17 № 3163

Ниже при­ве­де­ны за­про­сы к по­ис­ко­во­му серверу. Рас­по­ло­жи­те но­ме­ра за­про­сов в по­ряд­ке воз­рас­та­ния ко­ли­че­ства страниц, кото­рые най­дет по­ис­ко­вый сер­вер по каж­до­му запросу. Для обо­зна­че­ния ло­ги­че­ской опе­ра­ции «ИЛИ» в за­про­се использует­ся сим­вол |, а для ло­ги­че­ской опе­ра­ции «И» — &.

 

1) гра­фи­ка | ли­те­ра­ту­ра

2) жи­во­пись | ли­те­ра­ту­ра | графика

3) жи­во­пись & ли­те­ра­ту­ра & графика

4) жи­во­пись & графика

9. Задание 17 № 3171

В таб­ли­це приведены за­про­сы к по­ис­ко­во­му серверу. Рас­по­ло­жи­те номера за­про­сов в по­ряд­ке убывания ко­ли­че­ства страниц, ко­то­рые найдёт по­ис­ко­вый сервер по каж­до­му запросу.

Для обо­зна­че­ния логической опе­ра­ции «ИЛИ» в за­про­се ис­пользуется сим­вол а для ло­ги­че­ской операции «И» — &.

 

1) зайцы & кролики

2) зайцы & (кролики | лисицы)

3) зайцы & кро­ли­ки & лисицы

4) кро­ли­ки | лисицы

10. Задание 17 № 3174

Приведены за­про­сы к по­ис­ко­во­му серверу. Рас­по­ло­жи­те номера за­про­сов в по­ряд­ке возрастания ко­ли­че­ства страниц, ко­то­рые найдёт по­ис­ко­вый сервер по каж­до­му запросу.

Для обо­зна­че­ния логической опе­ра­ции «ИЛИ» в за­про­се ис­пользуется сим­вол а для ло­ги­че­ской операции «И» — &.

 

1) яб­ло­ки & груши

2) яб­ло­ки | сливы

3) яблоки

4) яб­ло­ки & сливы & груши

2) Сложные запросы

Задание 17 № 5063

В языке запросов поискового сервера для обозначения логической операции «ИЛИ» используется символ «|», а для логической операции «И» — символ «&».

В таблице приведены запросы и количество найденных по ним страниц некоторого сегмента сети Интернет.

За­прос Най­де­но стра­ниц
(в ты­ся­чах)
Спар­так 45000
Красс 2000
Ди­на­мо 49000
Спар­так & Красс 1700
Спар­так & Ди­на­мо 36000

 

По запросу Динамо & Красс ни одной страницы найдено не было.

Какое количество страниц (в тысячах) будет найдено по запросу Спартак | Динамо | Красс ?

Считается, что все запросы выполнялись практически одновременно, так что набор страниц, содержащих все искомые слова, не изменялся за время выполнения запросов.

 

Источник: МИОО: Тре­ни­ро­воч­ная ра­бо­та по ин­фор­ма­ти­ке 22.03.2013 ва­ри­ант ИНФ1401.

 

Задание 17 № 5095

В языке запросов поискового сервера для обозначения логической операции «ИЛИ» используется символ «|», а для логической операции «И» — символ «&».

В таблице приведены запросы и количество найденных по ним страниц некоторого сегмента сети Интернет.

 

За­прос Най­де­но стра­ниц
(в ты­ся­чах)
Го­голь 6000
Баш­мач­кин 40
Кряк­ва 600
Го­голь & Кряк­ва 200
Го­голь & Баш­мач­кин 30

 

По запросу Башмачкин & Кряква ни одной страницы найдено не было.

Какое количество страниц (в тысячах) будет найдено по запросу Гоголь | Башмачкин | Кряква? Считается, что все запросы выполнялись практически одновременно, так что набор страниц, содержащих все искомые слова, не изменялся за время выполнения запросов.

Задание 17 № 5219

В языке запросов поискового сервера для обозначения логической операции «ИЛИ» используется символ «|», а для логической операции «И» — символ «&».

В таблице приведены запросы и количество найденных по ним страниц некоторого сегмента сети Интернет.

  Найдено страниц
(в тысячах)
(Су­во­ров & Альпы) | (Су­во­ров & Вар­ша­ва) 1100
Су­во­ров & Вар­ша­ва 600
Су­во­ров & Вар­ша­ва & Альпы 50

 

 

Какое количество страниц (в тыс.) будет найдено по запросу Суворов & Альпы?

Считается, что все запросы выполнялись практически одновременно, так что набор страниц, содержащих все искомые слова, не изменялся за время выполнения запросов.

 

Источник: МИОО:Диагностическая ра­бо­та по ин­фор­ма­ти­ке 18.04.2013 ва­ри­ант ИНФ1502.

5

Задание 17 № 5251

В языке запросов поискового сервера для обозначения логической операции «ИЛИ» используется символ «|», а для логической операции «И» — символ «&».

В таблице приведены запросы и количество найденных по ним страниц некоторого сегмента сети Интернет.

 

  Найдено страниц
(в тысячах)
(Ис­па­ния & Аме­ри­ка) | (Ис­па­ния & Индия) 800
Ис­па­ния & Аме­ри­ка 600
Ис­па­ния & Индия & Аме­ри­ка 50

 

 

Какое количество страниц (в тыс.) будет найдено по запросу Испания & Индия?

Считается, что все запросы выполнялись практически одновременно, так что набор страниц, содержащих все искомые слова, не изменялся за время выполнения запросов.

Задание 17 № 2706

Некоторый сег­мент сети Ин­тер­нет состоит из 1000 сайтов. По­ис­ко­вый сервер в ав­то­ма­ти­че­ском режиме со­ста­вил таблицу клю­че­вых слов для сай­тов этого сегмента. Вот ее фрагмент:

Ключевое слово Най­де­но стра­ниц
сканер 200
принтер 250
монитор 450

Сколько сай­тов будет най­де­но по за­про­су «(принтер | сканер) & монитор», если по за­про­су «принтер | сканер» было най­де­но 450 сайтов, по за­про­су «принтер & монитор» — 40, а по за­про­су «сканер & монитор» — 50.

2

Задание 17 № 3431

В таблице приведены запросы и количество страниц, которые нашел поисковый сервер по этим запросам в некотором сегменте Интернета:

Запрос Количество страниц
(тыс.)
крейсер | линкор 7000
крейсер 4800
линкор 4500

Сколько страниц (в тыс. ) будет найдено по запросу крейсер & линкор

Пояснение · 

 Помощь по заданию


3

Задание 17 № 3432

В таблице приведены запросы и количество страниц, которые нашел поисковый сервер по этим запросам в некотором сегменте Интернета:

Запрос Количество страниц
(тыс.)
шахматы | теннис 7770
теннис 5500
шахматы & теннис 1000

Сколько страниц (в тысячах) будет найдено по запросу шахматы

Пояснение · 

  · Помощь по заданию


4

Задание 17 № 3434

В таб­ли­це при­ве­де­ны за­про­сы и ко­ли­че­ство страниц, ко­то­рые нашел по­ис­ко­вый сер­вер по этим за­про­сам в не­ко­то­ром сег­мен­те Интернета:

Запрос Количество стра­ниц
(тыс.)
фрегат | эсминец 3000
фрегат 2000
эсминец 2500

Сколько стра­ниц в тысячах будет най­де­но по за­про­су фрегат & эсминец

Пояснение · 

 Помощь по заданию


5

Задание 17 № 3438

В таблице приведены запросы и количество страниц, которые нашел поисковый сервер по этим запросам в некотором сегменте Интернета:

Запрос Количество страниц
(тыс. )
пирожное | выпечка 14200
пирожное 9700
пирожное & выпечка 5100

Сколько страниц (в тысячах) будет найдено по запросу

выпечка

Пояснение · 

 Помощь по заданию


 

Круги Эйлера. Составление запросов для поисковых систем

1. Составление запросов для поисковых систем

Решение задач с помощью
диаграмм Эйлера – Венна
Составление запросов
для поисковых систем
Диаграммы Эйлера — Венна
Диаграммы Эйлера — Венна —
общее название целого ряда
методов визуализации и способов
графической иллюстрации,
широко используемых в различных
областях науки:
• теории множеств,
• теории вероятностей,
• логике,
• статистике,
• менеджменте,
• компьютерных науках.
2
Леонард Эйлер
Швейцарский, немецкий и российский
математик и механик,
внёсший фундаментальный вклад
в развитие многих наук.
Леонард
Эйлер
(1707—1783)
Эйлер — автор более 850 работ
по математическому анализу,
дифференциальной геометрии,
теории чисел, приближённым
вычислениям, небесной механике,
математической физике, оптике,
баллистике, кораблестроению,
теории музыки и другим областям.
3
Круги Эйлера
При решении целого ряда
задач Леонард Эйлер
использовал идею
изображения множеств
с помощью кругов.
Леонард
Эйлер
(1707—1783)
Например:
А – люди
В – живые существа
С – неживые предметы
4
Готфрид Вильгельм Лейбниц
Однако, ещё до Эйлера
выдающийся немецкий
философ и математик
Готфрид Вильгельм Лейбниц
использовал этот метод
для геометрической
интерпретации логических
связей между понятиями,
но всё же предпочитал
использовать линейные схемы
Готфрид
Вильгельм
фон Лейбниц
(1646 — 1716)
5
Джон Венн
Особенного расцвета графические
методы достигли в сочинениях
британским философа, математика
и логика Джона Венна, изложившего
их в книге «Символическая логика»
в 1881 г.
Джон Венн
(1834—1923)
Поэтому такие схемы называют
Диаграммы Эйлера — Венна.
Венн расширил математическую
логику Буля и более всего известен
среди математиков и логиков за его
схематический способ
представления множеств и
их объединений и пересечений.
6
Диаграммы Эйлера — Венна
Пересечение множеств
А∩В
Объединение множеств
А
В
АUВ
7
Диаграммы Эйлера — Венна
Логическое И
А
Логическое ИЛИ
А
В
А&В
Логическое НЕ
В
А|В=А+В–А&В
_
Х
Х
8
Диаграммы Эйлера — Венна
Пример
А
1+4=А&В
1
В
2+4=А&С
2
4
3+4=В&С
3
4=А&В&С
С
9

10. Задача 1

В таблице приведены запросы и количество найденных
по ним страниц некоторого сегмента сети Интернет:
Запрос
Найдено страниц
(в тысячах)
Шахматы | Теннис
7770
Теннис
5500
Шахматы & Теннис
1000
Какое количество страниц (в тысячах)
будет найдено по запросу Шахматы?
Считается, что все запросы выполнялись
практически одновременно, так что набор страниц,
содержащих все искомые слова, не изменялся
за время выполнения запросов.
10

11. Решение

Найдено страниц
(в тысячах)
Запрос
Шахматы | Теннис
7770
Теннис
5500
Шахматы & Теннис
1000
Ш
Т
Ш|Т
Ш&Т
Ш = (Ш|Т) – Т + (Ш & Т) = 7770 – 5500 + 1000
Ответ: 3270
11

12. Задача 2

В таблице приведены запросы и количество найденных
по ним страниц некоторого сегмента сети Интернет:
Запрос
Найдено страниц
(в тысячах)
Динамо & Рубин
Спартак & Рубин
(Динамо | Спартак) & Рубин
320
280
430
Какое количество страниц (в тысячах)
будет найдено по запросу
Рубин & Динамо & Спартак?
12

13. Решение

Запрос
Области
Найдено страниц
(в тысячах)
Динамо & Рубин
Спартак & Рубин
(Динамо | Спартак) & Рубин
Рубин & Динамо & Спартак
1+2
2+3
1+2+3
2
320
280
430
?
Обозначим области,
которые соответствуют
каждому запросу:
Д
Р
1
2
3
С
Ответ: 170
13

14.

Задача 3 Некоторый сегмент сети Интернет состоит
из 1000 сайтов. Поисковый сервер
в автоматическом режиме составил таблицу
ключевых слов для сайтов этого сегмента.
Вот ее фрагмент:
Ключевое
слово
сканер
принтер
монитор
Количество сайтов, для которых
данное слово является ключевым
200
250
450
14

15. Задача 3

Ключевое
слово
сканер
принтер
монитор
Количество сайтов, для которых
данное слово является ключевым
200
250
450
Сколько сайтов будет найдено по запросу
(принтер | сканер) & монитор
если было найдено:
по запросу принтер | сканер 450 сайтов,
по запросу принтер & монитор – 40,
по запросу сканер & монитор – 50?
15

16. Решение

Ключевое
слово
сканер
принтер
монитор
Количество сайтов, для которых
данное слово является ключевым
200
250
450
Заметим, что в этом сегменте сети нет
сайтов, на которых ключевыми
словами являются одновременно
принтер и сканер: П & С= 0
(П|С) & М = (П & М) | (С & М) =
= 40 + 50 = 90
Ответ: 90
50
40
16

17.

Задача 4 В таблице приведены запросы к поисковому
серверу. Расположите номера запросов в порядке
возрастания количества страниц, которые найдет
поисковый сервер по каждому запросу.
1) принтеры & сканеры & продажа
2) принтеры & сканеры
3) принтеры | сканеры
4) принтеры | сканеры | продажа
11
Ответ: 1234
22
33
44
17

18. Задачи для тренировки

1) В таблице приведены запросы к поисковому серверу, условно
обозначенные буквами от А до Г. Расположите запросы в
порядке возрастания количества страниц, которые найдет
поисковый сервер по каждому запросу. Ответ запишите в виде
последовательности соответствующих букв.
А) Гренландия & Климат & Флора & Фауна
Б) Гренландия & Флора
В) (Гренландия & Флора) | Фауна
Г) Гренландия & Флора & Фауна
2) В таблице приведены запросы к поисковому серверу.
Расположите номера запросов в порядке убывания количества
страниц, которые найдет поисковый сервер по каждому
запросу.
1) барокко | (классицизм & ампир)
2) барокко | классицизм
3) (классицизм & ампир) | (барокко & модерн)
18
4) барокко | ампир | классицизм

19. Задачи для тренировки

3) Некоторый сегмент сети Интернет состоит
из 1000 сайтов. Поисковый сервер составил таблицу
ключевых слов для сайтов этого сегмента. Вот ее
фрагмент:
Количество сайтов, для которых
Ключевое слово
данное слово является ключевым
сомики
250
меченосцы
200
гуппи
500
Сколько сайтов будет найдено по запросу
сомики | меченосцы | гуппи,
если по запросу сомики & гуппи было найдено 0
сайтов, по запросу сомики & меченосцы – 20,
а по запросу меченосцы & гуппи – 10?
19

20. Задачи для тренировки

4) В таблице приведены запросы и количество
страниц, которые нашел поисковый сервер
по этим запросам в некотором сегменте
Интернета:
Запрос
Количество страниц (тыс. )
Атос & Портос
Атос & Арамис
Атос & Портос & Арамис
335
235
120
Сколько страниц (в тысячах) будет найдено
по запросу Атос & (Портос | Арамис)?
20
Задачи для тренировки
5) В таблице приведены запросы и количество
найденных по ним страниц некоторого
сегмента сети Интернет:
Запрос
Найдено страниц (в тысячах)
март & май
май & апрель
май & (март | апрель)
472
425
620
Сколько страниц (в тысячах) будет найдено
по запросу март & апрель & май?
21
Ответы
1)
2)
3)
4)
5)
АГБВ
4213
920
450
277
Посмотреть решения
Завершить показ
22
Решение
Ответы
1)
АГБВ
А
Б
1
2
В
Г
2)
4213
3
4
3)
920
С | М | Г = 250 + 200 + 500 – 20 – 10 = 920
23
Решение
Ответы
4)
1
3 2
450
Атос & (Портос | Арамис) = 1 + 2 + 3 = ?
1 + 2 = 335
2 + 3 = 235
2 = 120
5)
277
март & апрель & май = 2 = ?
3 + 2 = 472
2 + 4 = 425
3 + 2 + 4 = 620
24

25.

Источники информации 1. Акимов О.Е., Дискретная математика. Операции
логики Буля.
2. Официальный информационный портал ЕГЭ
www.ege.edu.ru
3. Преподавание, наука и жизнь. http://kpolyakov.spb.ru
4. http://www.wikiznanie.ru
5. http://ru.wikipedia.org/wiki
25

Какие есть примеры способов решения задач по кругам Эйлера?

Применение графического изображения для решения математических задач было использовано Готфридом Вильгельмом Лейбницем, известным немецким математиком и философом. Развитие тема получила в логических решениях математических и экономических задач в трудах Леонардо Эйлера, знаменитого ученого швейцарского происхождения, внесшего большой вклад в развитие российской науки.

Некоторые задачи по алгебре с несколькими множествами легче решать, представив их в геометрической форме. На рисунке наглядно видно однородное и смешанное количество. Свободная часть круга однородна, наложение частей круга — смешанность.

Разберем на примере одной задачи применение кругов Эйлера.

В двух пятых классах 50 детей. В театральный кружок ходят — 28, поют в хоре — 33, занимаются спортом — 23. К тому же театром и пением увлекаются 11 учеников, из спортсменов на хор ходят 4, а участвуют в постановках 9. При этом 3 ребенка находят время посещать все три кружка. Вычислить: сколько учеников посещают только хор, театральный кружок, спортивную секцию? сколько детей ничем не занимаются кроме учебы?

На чертеже кругов Эйлера видно распределение:

круг Театр содержит — 28, круг Хор — 33, круг Спорт — 23;

круги пересекаются и там где общие области кругов вписываем соответствующие цифры между театром и хором — 11, между спортом и хором — 4, между театром и спортом — 9;

в области пересечения трех кругов вписываем количество активных — 3.

По рисунку видно, что:

  1. истинных спортсменов 23-9-4=10
  2. театралов — 28-11-9=8
  3. будущих певцов 33-11-4=18

Следует обратить внимание на область наложения всех трех кругов. Цифру в ней надо разделить на количество кругов 3:3=1.

Теперь можно вычислить количество детей, не попавших в круги увлечений. Для этого сложим однородные области кругов и отнимем общее количество детей.

1+9+11+4+8+18+10-50=11

(первая цифра из центра чертежа)

Ответ: занимаются в театральном кружке 8 детей, в хоровом — 18 детей, в спорте — 10, не занимаются в кружках 11 детей.

Логически можно пересчетать учащихся. Трое посещают все кружки, одиннадцать — ни одного, восемь театралов, десять спортсменов и восемнадцать певцов, всех вместе 50 учеников.

3+11+8+10+18=50

(PDF) На пути к общему решению для построения диаграмм Эйлера, пропорциональных площади

сжимающая грань R. 12 ···н лиц; следовательно,

сжатие грани не может разрушить простоту кривых многоугольников,

и результатом будет правильная диаграмма Эйлера. Если грань 12 ···n сжата,

в зависимости от того, какие другие грани были сжаты, может произойти самопересечение

, как показано на рисунке 14.

Основываясь на вышеизложенном, мы можем рассматривать пропорциональную площади диаграмму Эйлера

как пропорциональную площади диаграмму Венна, где некоторые области имеют

нулевой вес. Чтобы сгенерировать структуру диаграммы Эйлера, мы сначала сгенерировали структуру связанной с ней диаграммы Венна. Затем для каждой нежелательной области

мы сжимаем связанное лицо и обновляем двойное. Пока

остается областью общего пересечения, результирующий дуал будет представлять

правильную монотонную диаграмму Эйлера.Структура диаграммы Эйлера может быть

подвергнута постобработке (например, для удаления некоторых перекрывающихся ребер и разделения

вершин высокой степени), а затем возвращена через процедуру рисования для

визуализации пропорциональной площади диаграммы Эйлера. как показано на рисунке 15.

5Заключение

Мы представили алгоритм, который решает большое подмножество задачи диаграммы Эйлера, пропорциональной площади

. На первом шаге создается структура монотонной

диаграммы Эйлера для заданного набора областей, и она является фундаментальной для решения многих

других проблем с диаграммами Эйлера.Второй шаг берет структуру и рисует ее

так, чтобы области имели заданную площадь. Наше решение работает для всех диаграмм Эйлера

, которые имеют область, представляющую пересечение всех кривых, и для

всех весовых функций. Наш метод также дает эвристические решения для многих случаев

, где нет области общего пересечения.

Мы сосредоточились на достижении пропорциональности по площади, в основном без учета эстетики.Поскольку рисунки предназначены для передачи информации, эстетика и удобство использования чрезвычайно важны. Существует ряд параметров алгоритма, которые можно изменить для создания различных рисунков (например, алгоритм генерации структуры, размещение лучей и метод рисования свободного пути). Часть нашей будущей работы будет включать изучение того, как эти

параметры влияют на окончательный рисунок, с целью определения стратегии для

выбора параметров, дающих «наилучший» результат.

необходимы дальнейшие исследования, чтобы выяснить, какие особенности диаграммы могут сделать ее «лучшим»

представлением данного набора данных; по всей вероятности, это будет зависеть от контекста/приложения

, в котором используется диаграмма.

Читателям предлагается попробовать нашу реализацию алгоритма

С. Чоу, Ф. Раски / Electronic Notes in Theoretical Computer Science 134 (2005) 3–18 15

Диаграмма Венна — обзор, символы, примеры, преимущества

Что такое диаграмма Венна?

Диаграмма Венна — это схематическое представление элементов в наборе или группе.Это диаграмма, которая показывает все возможные логические отношения между конечным набором множеств или групп. Ее также называют диаграммой множеств или логической диаграммой.

 

 

Диаграмма Венна использует несколько перекрывающихся фигур (обычно кругов), представляющих наборы различных элементов. Он направлен на графическую визуализацию элементов, подчеркивая сходства и различия между ними.

Они в основном используются в теории множеств, а также для иллюстрации взаимосвязей между элементами в различных областях, таких как статистика.Кроме того, концепции статистики могут помочь инвесторам контролировать логику, вероятность, лингвистику, бизнес и информатику. В приведенном выше примере диаграммы Венна показаны три набора, обозначенные X, Y и Z, и соответствующие отношения между элементами в каждом наборе.

Диаграммы Венна обеспечивают мощное визуальное отображение данных, обычно используемое в презентациях, деловых и научных отчетах. Они связаны с диаграммами Эйлера, которые отличаются только тем, что не иллюстрируют множество, если элементы отсутствуют.

 

Диаграммы Венна Символы

Союз (∪) : представляет объединение всех наборов, т. е. совокупность всех элементов в наборах X и Y.

 

 

Пересечение (∩) : Представляет все общие или общие элементы в выбранных наборах или группах. Пересечение представляет общие элементы (посередине) в наборах X и Y.

 

 

Дополнение (X C ) : Представляет все, что не представлено в определенном наборе; в этом случае все, что не входит в множество X.Уравнение, иллюстрирующее дополнение X, выглядит так: X C = U/A, где U представляет данную совокупность элементов. На приведенной ниже диаграмме показано абсолютное дополнение X к U, т. е. все во вселенной, кроме X (серая область).

 

 

История диаграмм Венна

Концепция диаграммы Венна была создана британским математиком и логиком Джоном Венном. Впервые он был опубликован в его журнале 1980 года под названием «О диаграммном и механическом представлении предложений и рассуждений».Однако развитие диаграмм Венна можно проследить до 1200-х годов благодаря философу и логику Рамону Луллию, который рисовал аналогичные типы диаграмм.

Есть множество других логиков, которые также рисовали подобные диаграммы, но самые близкие диаграммы, напоминающие диаграммы Венна, были впервые нарисованы Леонардом Эйлером в 1700-х годах. Он нарисовал то, что назвал диаграммами Эйлера. Джон Венн ссылался на Эйлера в своих диаграммах, которые он сначала описал как круги Эйлера.

Термин «диаграмма Венна» был впервые опубликован Кларенсом Ирвином Льюисом в его книге 1918 года «Обзор символической логики».Математики и логики продолжали улучшать диаграммы в 19 и 20 веках, чтобы показать более четкие и сложные отношения, используя больше наборов. Диаграммы Венна были приняты в различных дисциплинах и на разных уровнях сложности благодаря развитию технологий и использованию компьютеров.

 

Использование диаграмм Венна

Как отмечалось выше, диаграммы Венна используются несколькими способами для отображения взаимосвязей между различными элементами множества. Ниже приведены примеры использования диаграмм Венна.

 

Пример 1: Предметы, изучаемые учащимися

В школе проводится исследование учащихся, изучающих математику и экономику. Есть 12 студентов, которые посещают оба класса, и 2 студента, которые не изучают ни один из предметов.

 

 

Математика ∪ Экономика : {Шарлотта, Льюис, Оливия, Эдди, София, Лиам, Бреа, Эйвери, Ной, Изабелла, Миа, Эрик}. Иллюстрация ниже:

 

 

Объединение двух предметов — это вселенная всех учащихся, которые посещают оба класса, т.е.д., 12 учащихся.

 

Математика ∩ Экономика : {София, Лайам, Бри, Эйвери, Ной}

 

 

Вышеупомянутое пересечение экономических и математики студентов, которые берут. Это студенты, которые изучают оба предмета, но не изучают только один из них.

 

Математика C : {Изабелла, Мия, Эрик, Джо, Нина}

 

 

К ним относятся учащиеся, изучающие экономику, но не изучающие математику, и учащиеся, не изучающие ни один из предметов (серая зона).

 

Пример 2: Коллективные инвестиционные фонды

 

 

В приведенной выше таблице сравниваются восемь инвестиционных фондов с точки зрения типов фондов, которыми управляет каждый фонд. Существуют различные типы фондов, в частности, фонд акций, фонд денежного рынкаФонды денежного рынкаФонды денежного рынка представляют собой открытые взаимные фонды с фиксированным доходом, которые инвестируют в краткосрочные долговые ценные бумаги, такие как казначейские векселя, муниципальные векселя и гибридные фонды ( я.э., смесь инструментов фондового и денежного рынка) и хедж-фонд. Восемь инвестиционных фондов управляют одним или несколькими из этих типов фондов.

Благодаря четкой цветовой кодировке диаграмма Венна четко показывает, где находится каждый фонд. Несколько замечаний по приведенной выше диаграмме обсуждаются ниже:

  • Все инвестиционные фонды, за исключением хедж-фондов, представлены следующими обозначениями:

Фонд акций ∪ Гибридный фонд ∪ Фонд денежного рынка : {AB Fund , SM Fund, GW Fund, ZK Fund, FC Fund, MX Fund, DD Fund}

  • Только два фонда {SM Fund, GW Fund} имеют все три типа фондов, кроме хедж-фонда. Это представлено следующим обозначением:

Фонд акций ∩ Фонд денежного рынка ∩ Гибридный фонд

  • Фонд AB является единственным фондом, который имеет только фонды акций и фондов денежного рынка. Это представлено следующим обозначением:

Фонд акций ∩ Фонд денежного рынка

  • Фонд DD является единственным фондом, который имеет как акционерные, так и гибридные фонды. Это представлено следующим обозначением:

Фонд акций ∩ Гибридный фонд

  • Фонд ZK является единственным фондом без других типов фондов, кроме фонда денежного рынка.
  • Фонд FC и фонд MX — единственные фонды, не имеющие других типов фондов, за исключением гибридных фондов.
  • Нет фондов, которые имеют исключительно денежный рынок и гибридные фонды.
  • Нет фондов, которые имеют исключительно фонды акций.
  • HD Fund — единственный фонд, управляющий хедж-фондом, и он не управляет никакими другими типами инвестиционных фондов.

 

Цилиндрические диаграммы Венна

Диаграммы Венна не только показывают перекрытия, но также могут отображать подмножества внутри более крупного набора или группы.Ниже мы иллюстрируем Британские острова, на которых четко показаны подмножества каждого острова из более крупного набора Британских островов.

 

 

Создание диаграммы Венна

Диаграмму Венна можно создать несколькими способами. Ниже приведены различные инструменты, используемые для построения диаграмм Венна:

  • С помощью фигур в Microsoft Office (Word, Excel, PowerPoint)
  • С помощью SmartArt в Microsoft Office (Word, Excel, PowerPoint)
  • С помощью онлайн-инструментов рисования, таких как canva, SmartDraw, visual-paradigm, visme и creately, среди прочих.

 

Преимущества диаграмм Венна

  • Визуальная организация : Диаграммы Венна помогают визуально отображать информацию, что помогает студентам и специалистам увидеть логику взаимосвязей отдельных элементов.
  • Помощь в принятии решений : Диаграммы Венна помогают в принятии решений между двумя или более вариантами. Это облегчает сравнение и противопоставление. Следовательно, использование диаграмм Венна для оценки, как правило, вызывает дискуссии и предоставляет информацию о мышлении участников, что в конечном итоге помогает в принятии решений.
  • Рассуждения посредством логики : Диаграммы Венна помогают решать сложные вопросы с помощью логики. Математические задачи легко привести к ясному и понятному формату.
  • Обнаружение шаблонов данных : Легче обнаружить шаблоны данных, которые могут быть неочевидными. Такие закономерности, как вероятности и корреляции, легко выводятся.

 

Области применения диаграммы Венна

  • Теория множеств : Теория множеств — это раздел математики, в котором используются такие понятия множеств, как объединение, пересечение и дополнение. В нем рассматриваются обширные и сложные проблемы, которые решаются с помощью диаграмм Венна.
  • Логика : В логике диаграммы Венна используются для определения правильности определенных аргументов и выводов. Он также использует дедуктивное рассуждение. Они полезны в практике логических утверждений, таких как если/то, все/некоторые/нет, может быть.
  • Статистика и вероятность : Диаграммы Венна используются в области статистики и вероятности, которая занимается прогнозированием вероятности возникновения события.Они тесно связаны с прогнозным анализом.
  • Преподавание : Диаграммы Венна также используются в профессии учителя, особенно в младших классах, чтобы помочь учащимся понимать прочитанное. Учащиеся могут более четко понимать концепции и объяснять сходства и различия между изучаемыми элементами.
  • Лингвистика : Диаграммы Венна также используются в лингвистике, чтобы показать отношения между различными языками. Эволюция языков с течением времени создает общие черты и различия между языками, которые развились из общего родного языка.
  • Бизнес : Диаграммы Венна применяются в бизнесе по-разному. Многие финансовые аналитики и экономисты используют диаграммы Венна в презентациях для клиентов, инвесторов, поставщиков и т. д. Их можно использовать для демонстрации взаимосвязей в продуктах, процессах, СБЕ, идеях и множестве других вещей.
  • Информатика : Применение осуществляется посредством визуализации языков и структур программирования.

 

Дополнительные ресурсы

Благодарим вас за чтение руководства CFI по диаграммам Венна.Чтобы продолжать учиться и развивать свою базу знаний, изучите дополнительные соответствующие ресурсы ниже:

  • Шаблоны диаграмм и графиковШаблон диаграмм и графиковЭтот шаблон диаграмм и графиков предоставляет вам 10 различных типов диаграмм и графиков, используемых в финансовом планировании и анализе. Линейные графики №1 Идеальное решение для отображения нескольких рядов тесно связанных рядов данных. № 2 Гистограммы Гистограммы (столбцы) — это наилучшие типы диаграмм для представления одного набора данных. от профи.In
  • Инструменты финансовой визуализации FinVizИнструменты финансовой визуализации FinVizFinviz, сокращение от Financial Visualizations, представляет собой веб-сайт фондового рынка и данных, который предоставляет финансовый анализ, исследования и визуализацию данных. Веб-сайт хорошо обобщает большой объем информации в виде диаграмм и карт
  • Курс по информационным панелям и визуализации данных Excel

Как я потерпел неудачу, потерпел неудачу и, наконец, преуспел в обучении программированию

Веб-сайт по программированию Project Euler содержит план того, как научиться чему-либо в забавных, дискретных шагах

Когда Колину Хьюзу было около одиннадцати лет, его родители принесли домой довольно странную игрушку.Он не был красочным или мультяшным; у него не было ни лазеров, ни колес, ни мигающих огней; коробка, в которой он находился, была украшена не бюстом суперзлодея или сияющим главным героем, а маркированным текстом и изображением QWERTY-клавиатуры. Он называл себя «Микрокомпьютер ORIC-1». В комплект поставки входили две кассеты, несколько шнуров и 130-страничное руководство по программированию.

В целом это выглядело довольно дрянным подарком для мальчика. Но его родители настояли, чтобы он попробовал, не в последнюю очередь потому, что они только что купили эту вещь более чем за 129 фунтов стерлингов.Так он и сделал. И вот, говорит он, «меня затянуло в дыру, из которой я никогда не выберусь».

Нетрудно понять почему. Хотя это был 1983 год, и ORIC-1 имел примерно такую ​​же чистую вычислительную мощность, как и современный будильник, в нем было что-то странно убедительное. Когда вы включали его, все, что вы видели, это слово «Готово», а под ним мигающий курсор. Это было открытое приглашение: напечатайте что-нибудь, посмотрите, что получится.

Менее чем за час руководство по ORIC-1 привело вас от печати слова «привет» к написанию коротких программ на BASIC — универсальном символическом коде инструкций для начинающих, — которые воспроизводили цифровую музыку и рисовали невероятно интересные картинки на экран. Когда у вас возникло желание попробовать что-то более сложное, руководство показало вам, как это сделать.

В каком-то смысле ORIC-1 был таким завораживающим, потому что он сводил вычисления к самой простой форме: вы вводили какие-то инструкции; он сделал что-то крутое. Это было раскрыто основное волшебство компьютера. Каким-то образом десять или двадцать строк кода превратились в формы и звуки; каким-то образом машина вдохнула жизнь в блок текста.

Неудивительно, что Колин попался на крючок. ORIC-1 был не игрушкой, а производителем игрушек.Все, что требовалось, это особый вид чертежа.

После того, как он выучил язык, вскоре он начал писать свои собственные простые компьютерные игры, а вскоре после этого начал изучать тригонометрию, исчисление и ньютоновскую механику, чтобы сделать их лучше. Он научился моделировать гравитацию, трение и вязкость. Он научился наживать умных врагов.

Более того, он научился учить. Сам того не осознавая, Колин с первых дней работы с ORIC-1 и другими подобными микрокомпьютерами усвоил понимание того, как правильное сочетание доступности и сложности, ограничений и открытости может привести ученика от полного невежества к почти полному мастерству. быстрее, чем кто-либо, включая его собственных учителей, считал возможным.

Это чувство пригодилось спустя годы, когда он создал Project Euler, своеобразный веб-сайт, обучивший десятки тысяч новых программистов и являющийся по-своему скромным символом зарождающейся революции. в образовании.

* * *

Где-то между средней и старшей школой, в начале 2000-х, я загорелся желанием писать код. Это был своего рода порыв «обезьяна видит, обезьяна делает». Я много смотрел TechTV — малоизвестный, но очень любимый кабельный канал, посвященный компьютерам, гаджетам, играм и Интернету, — и Hackers , культовый классический фильм 1995 года с Анджелиной Джоли в главной роли, в котором подростки-компьютерщики обвиняются в киберпреступления, которых они не совершали, должны взломать свой путь к истине.

Я хотел войти. Так что я сделал то, что можно было ожидать от чересчур восторженного кретина из пригорода, и попросил маму отвезти меня в торговый центр, чтобы купить 1181-страничную и 4,6-фунтовую книгу Айвора Хортона Beginning Visual C++ 6 . Я представил себе, как работаю над книгой, подобно монтажу, плавно накапливая опыт по одной главе за раз.

Вместо этого я сгорел через неделю. Сам текст был плотным и неулыбчивым; упражнения были трудными. Вполне возможно, что это было наименьшее удовольствие, которое я когда-либо получал от книги или, если уж на то пошло, вообще от чего-либо.Я уронил его так же быстро, как и поднял.

Примечательно, что я прошел через этот цикл несколько раз: я видел, как люди программируют, и думал, что это выглядит круто, решил учиться, искал книгу и падал, как только это стало трудным.

Какое-то время я думал, что у меня не тот мозг, чтобы программировать. Может быть, мне нужно было лучше разбираться в математике. Возможно, мне нужно было быть умнее.

Но оказалось, что люди, пытавшиеся меня учить, просто плохо работали. Те книги, которые заставили меня пройти через серию структурированных принципов, были просто плохими книгами.Я должен был проигнорировать их. Я должен был просто играть.

Никто не упускает из виду этот факт более вопиюще, чем Совет американских колледжей, люди, ответственные за разработку школьной программы AP Computer Science. Учебная программа AP должна быть образцом того, как учить людей программировать. Наоборот, это пример того, как что-то по-настоящему забавное может превратиться в безжизненную утомительную работу.

Я полагаю, что Совет колледжей подошел к проблеме сверху вниз. Я представляю, как группа людей сидела где-то в комнате и спрашивала себя: «Что должны знать студенты к тому времени, когда они закончат этот курс?»; перечислены некоторые понятия, словарные термины, фрагменты кода и предварительные тестовые вопросы; упорядочил их в «модули», за которыми следовали упражнения; затем передал курс в готовом виде учителям, у которых не было другого выбора, кроме как следовать ему буквально.

Каким бы ни был процесс, продукт представляет собой кошмар, красноречиво описанный Полом Локхартом, учителем математики в средней школе, в его коротком буклете Жалобы математика о плачевном состоянии математики в средней школе. Его аргумент практически применим к компьютерному программированию.

Локхарт иллюстрирует немощь нашей системы, придумывая забавную задачу, а затем показывая, как ее могут решить педагоги, пытающиеся «охватить» больше «материала».

Взгляните на эту картинку:

Интересно задаться вопросом, какую часть коробки занимает треугольник? Две трети, может быть? Найдите минутку и попытайтесь понять это.

Если у вас возникли проблемы, это может быть из-за того, что вы не очень хорошо разбираетесь в реальной математике, то есть в решении открытых задач о простых формах и объектах. Это тяжелая работа. Но это также и весело — требует терпения, творчества, проницательности тут и там. Это больше похоже на работу над головоломкой, чем на одно из этих утомительных упражнений в конце учебника.

Если вы будете бороться достаточно долго, вам может прийти в голову довольно умная идея разрезать ваш прямоугольник на две части следующим образом:

Теперь у вас есть два прямоугольника, каждый из которых разрезается по диагонали катетом треугольника. Таким образом, внутри треугольника ровно столько же места, сколько снаружи, а значит, треугольник должен занимать ровно половину коробки!

Так выглядит и ощущается часть математики. Это маленькое повествование — пример математического искусства: задавать простые и элегантные вопросы о наших воображаемых творениях и придумывать удовлетворительные и красивые объяснения. На самом деле нет ничего более похожего на это царство чистой идеи; это увлекательно, это весело, и это бесплатно!

Но математика в школе выглядит иначе.Творческий процесс перевернут, испорчен:

Вот почему так душераздирающе видеть, что делается с математикой в ​​школе. Это богатое и увлекательное приключение воображения было сведено к бесплодному набору «фактов», которые нужно запомнить, и процедурам, которым нужно следовать. Вместо простого и естественного вопроса о формах и творческого и полезного процесса изобретения и открытия учащимся предлагается следующее:

«Площадь треугольника равна половине произведения его основания на его высоту. Студентов просят запомнить эту формулу, а затем «применять» ее снова и снова в «упражнениях». Ушли волнение, радость, даже боль и разочарование творческого акта. Больше нет даже проблемы. вопрос задан и на него одновременно дан ответ — студенту больше нечего делать

* * *

Моя борьба за то, чтобы стать хакером, наконец, ознаменовалась прорывом в конце первого года обучения в колледже, когда я наткнулся на простой вопрос:

Если мы перечислим все натуральные числа ниже 10, которые кратны 3 или 5, мы получим 3, 5, 6 и 9.Сумма этих кратных равна 23.

Найдите сумму всех кратных 3 или 5 меньше 1000.

Это была головоломка, которая превратила меня в программиста. Это была задача Project Euler #1, написанная в 2001 году Колином Хьюзом, который тогда был намного старше, тем учеником ORIC-1, который впоследствии стал учителем математики в маленькой британской гимназии, а вскоре после этого невидимым профессором. десяткам тысяч птенцов вроде меня.

Сама задача во многом похожа на вопрос о треугольнике Локхарта — достаточно простая, чтобы заинтересовать новичка, и достаточно сложная, чтобы потребовать некоторого размышления.

Что особенно приятно, так это то, что тот, кто никогда не программировал, кто даже не знает, что такое программа , может научиться писать код, решающий эту задачу менее чем за три часа. Я видел, как это произошло. Все, что нужно, это немного голода. Вы просто должны хотеть получить ответ.

Это педагогическая игра: заставьте вашего ученика хотеть что-то узнать. Все, что осталось после этого, это сделать себя доступным для подсказок и вопросов. «Того ученика учат лучше всего, кто меньше всего рассказывает.»

Это как усадить ребенка за ORIC-1. Дети от природы любопытны. Они любят чистые листы: песочницу, пакет LEGO. больше. Они захотят узнать, как сделать этот круг немного меньше или как заставить эту песню звучать немного быстрее. Они вообразят игру в своей голове, а затем будут безжалостно бороться, чтобы построить ее.

По пути, конечно, они начнут усваивать все концепции, которым вы хотели их научить в первую очередь.И эти концепции приживутся, потому что они выучили их не в вакууме, а на службе у проблемы, которую им не терпелось решить.

Проект Euler, названный в честь швейцарского математика Леонарда Эйлера, популярен (более 150 000 пользователей прислали 2 630 835 решений) именно потому, что Колин Хьюз, а позже группа из восьми или людей получить зуд, чтобы решить. И это эффективный учитель, потому что эти задачи расположены подобно программам в руководстве ORIC-1, в том, что Хьюз называет «индуктивной цепочкой»:

Задачи различаются по сложности, и для многих опыт представляет собой обучение по индуктивной цепочке.То есть, решив одну проблему, вы откроете для себя новую концепцию, которая позволит вам взяться за ранее недоступную проблему. Таким образом, целеустремленный участник будет медленно, но верно решать каждую проблему.

Эта идея уже давно знакома разработчикам видеоигр, которые знают, что игроки получают больше всего удовольствия, когда они всегда работают на пределе своих возможностей. Хитрость заключается в том, чтобы создать лестницу со все более сложными уровнями, каждый из которых строится на последнем. Новые навыки вводятся с более легкой версией задачи — быстрой демонстрацией, которую трудно испортить — и сертифицируются с помощью более сложной версии, идея которой состоит в том, чтобы позволить игрокам двигаться дальше только тогда, когда они покажут, что готовы.Результатом является постепенное увеличение кривой обучения.

Project Euler привлекателен отчасти потому, что он устроен как видеоигра, с 340 забавными, очень тщательно упорядоченными задачами. У каждого есть своя страница, например, эта, на которой вас просят открыть три самых популярных квадрата в игре «Монополия», в которую играют 4-гранными (вместо 6-гранных) кубиками. В нижней части описания головоломки есть поле, в которое вы можете ввести свой ответ, обычно просто целое число. Единственное «правило» состоит в том, что программа, которую вы используете для решения проблемы, должна выполняться не более одной минуты компьютерного времени.

Вдобавок к этому есть одна замечательная особенность: как только вы получите правильный ответ, вы получите доступ к форуму, где успешные решатели делятся своими подходами. Это идеальное время, чтобы почерпнуть новые идеи — после того, как вы достаточно обдумали проблему, чтобы решить ее.

Именно поэтому многие опытные программисты используют Project Euler для изучения нового языка. Форум каждой проблемы — это своего рода Розеттский камень. Для одной простой проблемы вы можете найти аннотированные решения на Python, C, Assembler, BASIC, Ruby, Java, J и FORTRAN.

Даже если вы не программист, стоит решить задачу Project Euler, чтобы посмотреть, что происходит на этих форумах. Там вы найдете то, о чем преподаватели, технологи и журналисты говорят уже несколько десятилетий. И вот уже девять лет он спокойно процветает на этом сайте. Это глобальный, распределенный класс, заботливое сообщество целеустремленных учеников — старых и молодых, из более чем двухсот стран — все разделяют удовольствие узнавать что-то новое.

* * *

Соблазнительно обобщить: если программирование лучше всего изучать таким игровым способом, то почему не все остальное? Может ли быть проект Эйлера для английского языка или биологии?

Возможно. Но я думаю, полезно признать, что программирование на самом деле очень необычное занятие. Особенно выделяются две особенности.

Во-первых, это естественное привыкание. Компьютеры очень быстрые; даже в 80-х они были очень быстрыми. Это означает, что почти нет времени между изменением вашей программы и просмотром результатов.Эта короткая петля обратной связи очень сильна в умственном отношении. Каждые несколько минут вы получаете небольшую отдачу — возможно, небольшую дозу дофамина — когда вы взламываете и подправляете, подправляете и подправляете и видите, что ваша программа стала немного лучше, немного ближе к тому, что вы задумали.

Это важно, потому что обучение — это решение сложных проблем, а решение сложных проблем — это не сдаваться. Таким образом, машина, которая вызывает многочасовые приступы безумного навязчивого возбуждения, является довольно изящным инструментом обучения.

Второй признак, напротив, на первый взгляд кажется совершенно несущественным. Дело в том, что код — это текст.

Предположим, что ваша раковина сломана, возможно, засорилась, и вы чувствуете себя смелым — вместо того, чтобы вызывать сантехника, вы решаете починить ее самостоятельно. Было бы неплохо, если бы вы могли сфотографировать свои трубы, зайти в Google и тут же найти страницу, где еще пять-шесть человек подробно объяснили, как они справились с той же проблемой. Было бы особенно приятно, если бы однажды найдя понравившееся решение, можно было бы как-то сразу применить его к своей раковине.

К сожалению, этого не произойдет. Вы не можете просто скопировать и вставить видео Боба Виллы, чтобы починить гаражную дверь.

Но самое безумное то, что это то, чем программисты занимаются весь день, и причина, по которой они могут это делать, в том, что код — это текст.

Думаю, это объясняет, почему так много программистов самоучки. Делиться решениями проблем программирования легко, возможно, проще, чем делиться решениями чего-либо еще, потому что средство обмена информацией — текст — является средством действия. Код — это собственное описание. Там нет никакого перевода, связанного с тем, чтобы заставить его работать.

Программисты пользуются этим каждый день. Интернет изобилует кодом, потому что код — это текст, а текст дешев, портативен и доступен для поиска. Копирование поощряется, а не порицается. Программист-новичок никогда не должен учиться в одиночку.

* * *

Гарри Каспаров, шахматный гроссмейстер, прославившийся благодаря суперкомпьютеру Deep Blue компании IBM, отмечает, как машины изменили способ обучения игре:

Было много непредвиденных последствий, как положительных, так и быстрого распространения мощных шахматных программ.Дети любят компьютеры и относятся к ним естественно, поэтому неудивительно, что то же самое можно сказать и о комбинации шахмат и компьютеров. С появлением сверхмощного программного обеспечения у юноши появилась возможность иметь дома соперника высшего уровня вместо того, чтобы с раннего возраста нуждаться в профессиональном тренере. Страны с небольшими шахматными традициями и небольшим количеством доступных тренеров теперь могут производить вундеркиндов.

Студент теперь может скачать бесплатную программу, которая играет лучше любого живого человека.Он может использовать его как спарринг-партнера, тренера, энциклопедию важных партий и дебютов или высокотехничного аналитика отдельных позиций. Он может стать экспертом, даже не выходя из дома.

Доведите эту мысль до логического конца. Представьте себе будущее, в котором лучший способ научиться что-то делать — как писать прозу, как решать дифференциальные уравнения, как управлять самолетом — это загрузить программное обеспечение, мало чем отличающееся от сегодняшних шахматных движков, которое берет вас с нуля. до шестидесяти с помощью восхитительно захватывающей индуктивной цепочки.

Если эта идея кажется надуманной, учтите, что меня научила программировать программа, программиста которой более двадцати пяти лет назад научила программировать программа.

Изображение: Creative Commons.

Чарльзрейд1

Project Euler — это веб-сайт, на котором представлены математически ориентированные задачи программирования. Их много (более 500), и они являются богатым источником глубоких математических идей.

Я обдумывал рецензию, которая углубляется в конкретную проблему, так почему бы не сделать это с проблемой 1?

Задача 1 проекта Эйлера спрашивает:

Найдите сумму всех чисел, кратных 3 или 5 меньше 1000.

Это довольно простая задача — одна из первых тем, которые рассматриваются в приличном курсе программирования. это набор математических операторов, включая модульный оператор и умножение оператор, полезный здесь.

Эта проблема также является знакомой проблемой в другом обличье — любой студент, изучающий информатику кто решал вариант задачи о шипении узнает эту задачу (в задаче fizz buzz вы печатаете fizz каждый раз, когда число делится на 3 и жужжать каждый раз, когда оно делится на 5 и т. д.)

Это обманчиво простая задача. На самом деле это так легко решить с помощью компьютера что вы почти теряете представление о том, как будет выглядеть ручной процесс. Как мы могли бы выполнить эту задачу вручную?

Наконец, это пример проблемы, в которой мы пытаемся найти количество исходов нескольких классов событий, а некоторые из событий помечены обоими классами. Это означает, что будет важно изучить и применить Принцип включения-исключения. (К счастью, этот принцип справедливо прост в применении.)

Мы перейдем к алгоритму подсчета этих факторов вручную и обработки также более сложные ограничения, но сначала я расскажу, почему эта проблема — эта задача — считалась достаточно важной, чтобы стать самым первым шагом, который почти каждый отправляется в свое эпическое (или… не столь эпическое) путешествие по Проекту Эйлера.

Центральная задача в этой задаче — найти кратные числа \(k\), и считай их. Задача достаточно проста (в отличие от более поздних вопросов Project Euler, что может быть откровенно пугающим временами), но все же требует Знание циклов, операторов и основных алгоритмов. Это не лакмусовая бумажка для того, можете ли вы решить проблему 100, но это поможет вам начать.

Задача в основе этой проблемы — итерация по списку кратных числа — лежит в основе алгоритма решета Эратосфена, которая, в свою очередь, лежит в основе прикладной теории чисел. Хотя это может алгоритм не применяется на практике, это первый и самый важный теоретики чисел алгоритма учатся.

Это также первый урок тонкостей задач Проекта Эйлера — нетерпеливый, но наивный разработчик алгоритмов посчитает все числа, кратные 3, затем все кратные 5, забывая, что некоторые повторяются.

Добро пожаловать в проект Эйлер.

Правда, на первый взгляд эта задача кажется немного скучной. Но давайте нырнем глубже. Предположим, я попросил вас найти количество кратных целых чисел 3 и 4, но не целого числа 5, меньше 2001, и сделать это без явного перечисления их с помощью компьютера.

Для этого мы можем выразить задачу в системе обозначений. У нас есть три множества, A, B, C, содержащие числа, кратные 3, 4 и 5 соответственно. На языке теории множеств мы хотим найти

$$ ( А \bigcup B ) \обратная косая черта C $$

Мы можем начать с подсчета множеств A и B, а также учета \(A \bigcap B\) (чисел, кратных как a, так и b).

Затем мы можем посчитать \(A \bigcap C\) и \(B \bigcap C\), которые являются кратными a и b, которых мы подсчитали, но которых у нас не должно быть, потому что они кратны c.

Наконец, мы не можем забыть \(A \bigcap B \bigcap C\) — числа, у которых a, b и c являются кратными. Этот случай немного сложный. Любой элемент, который находится в \(A \bigcap B \bigcap C\), уже был удален — дважды. Первый раз это было, когда он был удален, потому что он был в \(A \bigcap C\), а второй раз, когда он был удален, потому что он был в \(B \bigcap C\).Поэтому мы должны добавить каждый из этих элементов обратно, чтобы учесть двойное удаление и убедиться, что эти элементы удаляются только один раз.

Итак, мы добавим элементы из \(A \bigcap B \bigcap C\) обратно в окончательный набор.

Визуальное представление A, B и C с помощью диаграммы Венна,

Чтобы вернуться к рассматриваемой проблеме, мы можем вычислить размер этих наборов, используя функцию пола. Например, мощность A:

$$ \mbox{card}(A) = \mbox{этаж}\left( \frac{2001}{3} \right) = 667 $$

$$ \mbox{card}(B) = \mbox{этаж}\left( \frac{2001}{4} \right) = 500 $$

Затем мы вычитаем дубликаты (числа с А и В в качестве множителей):

$$ \mbox{card}(A \bigcap B) = \mbox{этаж}\left( \frac{2001}{3 \cdot 4} \right) = 166 $$

Теперь вычтите целые числа, у которых a и c являются кратными или b и c являются кратными:

$$ \mbox{card}(A \bigcap C) = \mbox{этаж}\left( \frac{2001}{3 \cdot 5} \right) = 133 $$

$$ \mbox{card}(B \bigcap C) = \mbox{этаж}\left( \frac{2001}{4 \cdot 5} \right) = 100 $$

И последнее, но не менее важное: числа с факторами a, b и c были удалены дважды, поэтому мы добавляем их обратно один раз:

$$ \mbox{card}(A \bigcap B \bigcap C) = \mbox{этаж}\left( \frac{2001}{3 \cdot 4 \cdot 5} \right) = 33 $$

Это дает общее количество кратных M меньше N с коэффициентом a или b, но не c:

$$ M = \mbox{пол}\влево( \frac{N}{a} \right) + \mbox{этаж}\left( \frac{N}{b} \right) — \mbox{пол}\влево( \frac{N}{ab} \вправо) — \mbox{пол}\влево( \frac{N}{ac} \right) — \mbox{этаж}\left( \frac{N}{bc} \right) + \mbox{этаж}\влево( \frac{N}{abc} \вправо) $$

в нашем конкретном случае

$$ \начать{выравнивать} М &=& 667 + 500 — 166 — 133 — 100 + 33\ М &=& 801 \end{выравнивание} $$

Как анализировать аргументы с помощью диаграмм Эйлера

На экзамене по конечной математике вас могут попросить проанализировать аргумент с помощью визуального подхода с использованием диаграммы Эйлера. Эта изобразительная техника используется для проверки правильности аргумента.

Аргумент может быть классифицирован как допустимый или недопустимый. Действительный аргумент возникает в ситуациях, когда, если посылки верны, то и заключение должно быть верным. И аргумент может быть верным, даже если вывод ложный.

Следующий аргумент имеет две предпосылки: (1) «У всех собак есть блохи». (2) «Хэнк — собака». Вывод таков, что, следовательно, у Хэнка блохи.

Эти аргументы обычно имеют следующий формат с предпосылками, перечисленными первыми, и выводом, подчеркнутым горизонтальной линией:

Используя диаграмму Эйлера для анализа этого аргумента, нарисуйте круг, содержащий все объекты, у которых есть блохи.Внутри круга поместите еще один круг, чтобы содержать всех собак. А внутри круга собак посади Хэнка. Рисунок иллюстрирует этот подход.

У бедного Хэнка блохи.

Этот аргумент не обязательно верен, потому что вы знаете, что не у всех собак есть блохи. Все это показывает, что аргумент действителен . Если обе посылки верны, то и заключение должно быть верным.

Теперь рассмотрим аргумент, включающий прямоугольники и треугольники. Многоугольник — это фигура, состоящая из отрезков, соединенных концами.

При анализе правильности этого аргумента диаграмма Эйлера начинается с круга, содержащего все многоугольники, как показано здесь.

Два типа полигонов.

Внутри большего круга нарисованы два круга — один содержит прямоугольники, а другой — треугольники. Два круга не пересекаются, потому что у прямоугольников четыре стороны, а у треугольников три стороны.

Аргумент недействителен . Прямоугольники — это не треугольники, даже иногда.

Аргументы могут иметь более двух посылок.Например:

Одна диаграмма Эйлера, которая может представить эту ситуацию, имеет три пересекающихся круга, как показано здесь.

Президент Авраам Линкольн и другие юристы штата Иллинойс.

Как видно из диаграммы, могут быть президенты, родившиеся в Кентукки, которые не были юристами в Иллинойсе, и могут быть президенты, которые были юристами в Иллинойсе, но не родились в Кентукки. Аргумент неверный . Чтобы быть действительным, оно всегда должно быть истинным.

Технологии гражданского строительства BS | РИТ

Курс Сем.Кр. часов
Первый год
ЦВЕТ-140

Строительные материалы

Изучение обычных строительных материалов в гражданском строительстве с особым акцентом на портландцементный бетон и асфальтобетон. Заполнители, портландцемент и асфальтовый цемент (каждый из которых входит в состав бетонов) широко изучаются. Соотношения массы и объема исследуются в отношении этих материалов. Представлен обзор процедур лабораторных испытаний для оценки этих материалов.Также обсуждаются важные свойства каменной кладки, стали и изделий из дерева. (Сопутствующие требования: CVET-141 или аналогичный курс.) Лекция 2 (Осень).

2
ЦВЕТ-141

Лаборатория строительных материалов

Лаборатория строительных материалов будет проводиться одновременно с лабораторией строительных материалов (CVET-140). Для оценки свойств заполнителя, портландцементного бетона, асфальтобетона и раствора будут проведены стандартные лабораторные испытания.Будут изучены и использованы процедуры расчета состава смеси для бетона на портландцементе и асфальтобетона. Будет предоставлено введение в зеленые строительные материалы. (Сопутствующие требования: CVET-140 или аналогичный курс.) Лабораторная работа 2 (Осень).

1
ЦВЕТ-150

Автоматизированное проектирование и черчение

Введение в инженерную графику как средство коммуникации в технических областях. Курс ориентирован на лабораторию и дает учащимся базовые навыки создания и редактирования профессиональных 2D- и 3D-чертежей с помощью этого всеобъемлющего первого курса по использованию программного обеспечения для автоматизированного проектирования и черчения (CADD) (механические, архитектурные и гражданские чертежи).Курс не предполагает никаких предварительных знаний в области инженерного черчения или CADD. Лек/Лаборатория 4 (Весна).

2
ЦВЕТ-180

Графика гражданского строительства

Цель этого курса состоит в том, чтобы развить у студента понимание планов и чертежей в проектах гражданского строительства, таких как застройка территории, сооружения, гидротехнические сооружения, транспортировка воды и сточных вод и очистные сооружения, а также транспортные сооружения. Учащиеся также поймут, как смежные дисциплины — архитектура, машиностроение, электротехника и ландшафтная архитектура — включаются в строительные чертежи.Студенты развивают понимание технических и юридических целей планов и способов их составления. (Со-реквизиты: CVET-181 или аналогичный курс.) Лекция 2 (Осень).

2
ЦВЕТ-181

Лаборатория строительной графики

Целью этого курса является практическое ознакомление студентов с фундаментальными и инновационными инструментами в области строительной графики. Студенты будут применять информацию из дополнительного курса, чтобы понять, как организованы и созданы наборы строительных чертежей и компоненты чертежей. Методы электронных таблиц будут использоваться для решения проблем проектирования, а программное обеспечение для информационного моделирования зданий будет представлено в компьютерной лаборатории DDL. (Сопутствующие требования: CVET-180 или аналогичный курс.) Лабораторная работа 2 (Осень).

1
ЦВЕТ-210

Статика

Введение в анализ статических конструкций, включая диаграммы свободного тела, силы, моменты, векторы, равновесие, трение и анализ конструкций и элементов фермы. Приложения взяты из технологий гражданского строительства.(Предпосылки: PHYS-111 или 1017-211 или эквивалентный курс.) Лекция 2, Чтение 2 (Весна).

3
МАТЕМАТИКА-111

Precalculus

Этот курс служит основой для вводного уровня, курса исчисления на основе тригонометрии. Темы включают функции и их графики с акцентом на функции, которые обычно появляются в исчислении, включая полиномы, рациональные функции, тригонометрические функции, экспоненциальные функции и логарифмические функции. В курс также включена аналитическая геометрия конических сечений. Один час в неделю будет посвящен совместному обучающему семинару. (Предпосылки: учащиеся не могут сдавать и получать зачеты по МАТЕМАТИКА-101 и МАТЕМАТИКА-111. С любыми вопросами обращайтесь на кафедру математики.) Лекция 3, Чтение 1 (Осень, Весна).

3
МАТЕМАТИКА-171

Общее образование – математическая перспектива A: исчисление A

Это первый курс из трех курсов (COS-MATH-171, -172, -173).Этот курс включает изучение функций, непрерывности и дифференцируемости. Изучение функций включает экспоненциальные, логарифмические и тригонометрические функции. Пределы функций используются для изучения непрерывности и дифференцируемости. Изучение производной включает в себя определение, основные правила и неявное дифференцирование. Приложения производной включают задачи оптимизации и связанных скоростей. (Необходимое условие: C- или выше по MATH-111 или C- или выше по ((NMTH-260 или NMTH-272 или NMTH-275) и NMTH-220) или балл на экзамене по математике больше или равен 50. ) Лекция 5 (Осень, Весна).

3
ФИЗ-111

Общее образование – Научные принципы Перспектива: физика колледжа I

Это вводный курс физики на основе алгебры с упором на механику и волны. Темы включают кинематику, плоское движение, законы Ньютона, гравитация; кинематика и динамика вращения; работа и энергия; импульс и импульс; законы сохранения; простые гармонические колебания; волны; данные представление/анализ и распространение ошибок.Курс преподается с использованием обоих традиционные лекции и формат семинара, который традиционно объединяет материал можно найти в отдельных лекциях, декламации и лабораторных условиях. Лаб 4, Лекция 2 (Осень, Весна, Лето).

4
ФИЗ-112

Общее образование – Факультативный: Колледж физики II

Этот курс представляет собой введение в основанную на алгебре физику с акцентом на термодинамику, электричество и магнетизм, оптику и элементарные вопросы современной физики. Темы включают тепло и температуру, законы термодинамики, жидкости, электрические и магнитные силы и поля, электрические цепи постоянного тока, электромагнитную индукцию, опию, концепцию фотона и модель атома Бора. Курс преподается с использованием как традиционных лекций, так и формата семинара, который объединяет материал, традиционно используемый в отдельных лекциях, декламации и лабораторных условиях. (Предпосылки: PHYS-111 или 1017-211 или аналогичный курс.) Лабораторная работа 4, Лекция 2 (Осень, Весна).

4
 

Общее образование – Письмо первого года обучения (Висконсин)

3
ЙОПС-10

RIT 365: RIT Connections

Студенты RIT 365 участвуют в программах экспериментального обучения, предназначенных для начала их карьеры в RIT, помогают им устанавливать многочисленные и разнообразные связи в университете и вовлекают их в процессы развития компетенций.Студенты будут планировать и размышлять над своим опытом первого года обучения, получать отзывы и разрабатывать личный план будущих действий, чтобы развить фундаментальное самосознание и признать широкие профессиональные компетенции. Лекция 1 (Осень, Весна).

0
 

Общее образование – художественная перспектива

3
Второй год
ЧМГ-141

Общее образование – изучение естественных наук Перспектива: общая и аналитическая химия I

Это курс общей химии для студентов, изучающих биологические и физические науки.Химия в колледже представлена ​​как наука, основанная на эмпирических данных, помещенных в контекст концептуальных, визуальных и математических моделей. Учащиеся изучат концепции, символы и основные инструменты химии, необходимые для ведения дискурса на языке химии. Акцент будет сделан на связи между атомной структурой, химическими связями и преобразованием этих связей посредством химических реакций. Основы органической химии вводятся на протяжении всего курса, чтобы подчеркнуть связь между химией и другими науками.Лекция 3, Чтение 1 (Осень, Весна, Лето).

3
ЧМГ-145

Общее образование – исследования в области естественных наук Перспектива: общая и аналитическая химия I Лаборатория

Курс сочетает практические лабораторные занятия с задачами в стиле семинара в дополнение к лекционному материалу CHMG-141. Курс подчеркивает лабораторные методы и навыки анализа данных. Темы включают: гравиметрический, объемный, термический, титрационный и спектрофотометрический анализы, а также использование этих методов для анализа химических реакций.(Обязательный предмет: CHMG-141 или CHMG-131 или аналогичный курс.) Лабораторная работа 3 (Осень, Весна, Лето).

1
ЦВЕТ-160

Геодезия

Введение в основы геодезии. Темы включают ведение заметок; дифференциальное выравнивание; вертикальное и горизонтальное измерение; пересечение; топографическая картография; горизонтальные, вертикальные, составные и обратные кривые; и земляные работы. (Сопутствующие требования: CVET-161 или аналогичный курс. ) Лекция 3 (Осень).

3
ЦВЕТ-161

Геодезическая лаборатория

Учащиеся применяют основы геодезии в полевых упражнениях с использованием современного геодезического оборудования.Полевые учения включают в себя дифференциальное выравнивание, поперечные сечения, перемещение, топографическое картирование, планировку горизонтальной кривой, проектирование вертикальной кривой и оценку земляных работ. (Сопутствующие требования: CVET-160 или аналогичный курс.) Лабораторная работа 2 (Осень).

1
ЦВЕТ-170

Элементы строительных конструкций

Изучаются элементы и детали строительных конструкций, как жилых, так и коммерческих. Курс фокусируется не на дизайне, а на конкретных компонентах здания и на том, как эти компоненты работают вместе для создания функционального здания.Некоторые из тем включают фундаменты, легкий деревянный каркас, тяжелый деревянный каркас, сталь, бетон, кирпичную кладку, стекло, кровлю, системы облицовки и внутреннюю отделку. Представлена ​​роль строительных норм в проектировании и строительстве. Также внедряются устойчивые строительные материалы и системы. (Этот курс предназначен только для студентов CVET-BS или CONMGT-MN.) Лекция 3 (весна).

3
ЦВЕТ-220

Сопротивление материалов

Изучение влияния сил и моментов на осевые, сдвигающие и изгибающие напряжения и прогибы элементов конструкции.Исследованы взаимосвязи между напряжением и деформацией как для осевой, так и для крутильной нагрузки. Балки, валы и колонны анализируются и проектируются с учетом напряжений и деформаций. Анализируются сочетанные стрессовые состояния, в том числе с использованием круга Мора. Оцениваются статически неопределимые задачи. Изучаются и применяются уравнения Эйлера и принципы проектирования колонн. (Предпосылки: CVET-210 или эквивалентный курс.) Лекция 4, Чтение 2 (Осень).

4
ЦВЕТ-230

Элементарные конструкции

Применение принципов статики и сопротивления материалов к анализу и проектированию основных конструктивных элементов зданий, таких как балки, тавровые балки, колонны, плиты и фундаменты. Темы включают анализ гравитационных нагрузок в зданиях, а также анализ и проектирование как конструкционных стальных, так и железобетонных элементов, находящихся в зданиях. Подход к расчету допустимого напряжения (AISC) используется для стали, а код ACI используется для бетона. Также рассматриваются проектирование и анализ стальных соединений. (Предпосылки: CVET-220 или аналогичный курс.) Лекция 3 (Весна).

3
ЦВЕТ-240

Элементарная механика грунтов

Введение в механику грунтов и ее применение к задачам, возникающим при проектировании и строительстве гражданского строительства.Основные темы включают свойства и классификацию грунта, соотношение веса и объема, уплотнение/улучшение грунта, поток грунтовых вод, напряжения в грунте, анализ осадки и прочность на сдвиг. (Предпосылки: CVET-220 или эквивалентный курс. Дополнительные требования: CVET-241 или эквивалентный курс.) Лекция 3 (Весна).

3
ЦВЕТ-241

Лаборатория элементарной механики грунтов

Лаборатория элементарной механики грунтов будет сдана одновременно с ЦВЭТ-240. Будут проведены стандартные лабораторные испытания для оценки свойств грунтов, включая градацию, пластичность, уплотнение, проницаемость, сжимаемость и прочность на сдвиг. (Сопутствующие требования: CVET-240 или аналогичный курс.) Лабораторная работа 2 (Весна).

1
МАТЕМАТИКА-172

Общее образование – Математическая перспектива B: Исчисление B

Это второй курс из трех курсов (COS-MATH-171, -172, -173). Курс включает в себя суммы Римана, основную теорему исчисления, методы интегрирования и применения определенного интеграла.Методы интегрирования включают замену и интегрирование по частям. Приложения определенного интеграла включают площади между кривыми и вычисление объема. (Предпосылки: C- или выше по МАТЕМАТИЧЕСКОЙ 171 или 1016-171Т или 1016-281 или 1016-231 или эквивалентному курсу.) Лекция 5 (Осень, Весна).

3
МАТЕМАТИКА-211

Общее образование – Факультатив: Элементы многомерного исчисления и дифференциальных уравнений

Этот курс включает введение в дифференциальные уравнения, преобразования Лапласа, численные методы в дифференциальных уравнениях и исчисление функций двух переменных. Акцент делается на применении этих тем к задачам инженерной технологии. (Предпосылки: C- или лучше MATH-172 или MATH-182 или MATH 182A или 1016-232 или эквивалентный курс.) Лекция 3 (Осень, Весна).

3
 

Общее образование – Этическая перспектива

3
 

Общее образование – глобальная перспектива

3
Третий курс
COMM-142

Общее образование – Факультатив: Введение в техническую коммуникацию

Этот курс знакомит учащихся с современными передовыми методами письменной и визуальной технической коммуникации, включая написание эффективной электронной почты, коротких и длинных технических отчетов и презентаций, разработку учебных материалов и изучение принципов и практики этического технического общения.Деятельность курса сосредоточена на инженерных и научно-технических документах. Лекция 3 (Осень).

3
ЦВЕТ-250

Гидравлика

Изучение основных физических свойств жидкостей, гидростатического давления и сил, плавучести и плавучести, закона Бернулли, сохранения энергии и массы и концепции количества движения. Эти основные принципы применяются при анализе и проектировании закрытых трубопроводных систем, потока в открытом канале, насосов, а также при выборе насосов и в хранилищах.Также представлены взаимосвязи дождевого стока и приложения для управления ливневыми стоками. (Предпосылки: CVET-210 или эквивалентный курс. Дополнительные условия: CVET-251 или эквивалентный курс.) Лекция 3 (Осень).

3
ЦВЕТ-251

Лаборатория гидравлики

Экспериментальное исследование основных физических свойств жидкостей и основных законов гидромеханики. Студенты проведут несколько экспериментов, иллюстрирующих теорию и принципы проектирования, изложенные в лекции.(Сопутствующие требования: CVET-250 или аналогичный курс. ) Лабораторная работа 2 (Осень).

1
ЦВЕТ-300

Компьютерные приложения для землеустройства

Целью этого курса является ознакомить студентов с программным обеспечением для трехмерного строительства и узнать, как использовать приложение и его инструменты для создания стандартизированных проектов гражданского строительства и черчения. Курс позволяет учащимся быстро выполнять проекты по транспортировке, стройплощадке, канализации, ливневой канализации и подразделениям, используя инструменты для динамического связывания и создания автоматических обновлений проекта.(Предпосылки: CVET-150 и ((CVET-160 и CVET-161) или 0608-340) и ((CVET-180 и CVET-181) или 0608-220) или эквивалентные курсы.) Лек/лаб 3 (осень) .

2
ЦВЕТ-332

Структурный анализ с помощью STAAD

Внедрение классических и современных вычислительных методов для анализа статически определимых и неопределенных конструкций. Темы включают балки, 2D-фермы, 2D-рамы, тросы и арки, движущиеся нагрузки и линии влияния, приблизительные методы и распределение моментов.Применяется компьютерный структурный анализ с использованием коммерческого программного обеспечения для структурного анализа STAAD. (Предпосылки: CVET-220 или аналогичный курс.) Лекция 4 (Осень).

4
ЦВЕТ-499

Гражданский технологический кооператив (весна, лето)

Один семестр или летний период соответствующего опыта работы в смежной отрасли. Требуется разрешение ведомства. (Этот курс предназначен только для студентов CVET-BS Major.) CO OP (осень, весна, лето).

0
РУС-95

Семинар по вопросам карьеры

Этот курс представляет собой введение в совместную образовательную программу RIT, программы отдела и ресурсы RIT. Темы включают инженерные технологии в сравнении с инженерными, обзор ресурсов, доступных в RIT, процесс совместного обучения и этические ожидания работодателей в отношении кооперативных студентов и RIT во время поиска работы. Семинар 1 (Осень, Весна).

0
 

Общее образование – социальная перспектива

3
Четвертый год
ЧМГ-142

Общее образование – Факультатив: Общая и аналитическая химия II

Курс охватывает термодинамику и кинетику химических реакций.Связь между изменением энергии и энтропии как движущей силой химических процессов подчеркивается при изучении водных растворов. В частности, в курсе рассматриваются: 1) равновесие растворимости, 2) кислотно-щелочное равновесие, 3) реакции окисления-восстановления и 4) химическая кинетика. (Предпосылки: ЧМГ-141 или ЧМГ-131 или аналогичный курс.) Лекция 3 (Осень, Весна, Лето).

3
Выберите одну из следующих последовательностей курсов:

6

   CVET-431

   Конструктивное проектирование – сталь

Проектирование конструктивных элементов и рам и их соединений в стальных конструкциях. Темы включают принципы проектирования конструкций и этический кодекс инженерной практики, нагрузки и системы конструкций, марку и формы стали, стальной каркас и конструкцию настила, элементы растяжения, элементы сжатия, некомпозитные балки, балки-колонны, опорные плиты колонн, болтовые соединения и сварные соединения. Особое внимание уделяется использованию Руководства по стальным конструкциям AISC, и назначается комплексный групповой проект. Требуется некоторая компьютерная работа для структурного моделирования. (Предпосылки: CVET-230 и CVET-332 или эквивалентные курсы.) Лекция 3 (Осень).

 
   CVET-432

   Проектирование железобетонных конструкций

Проектирование элементов и каркасов из железобетона. Темы включают принципы структурного проектирования; свойства бетона и арматуры; проектирование плит, балок, колонн и фундаментов; и введение в предварительно напряженный бетон. Акцент делается на использование кода ACI, и назначается комплексный групповой дизайн-проект. Предусмотрена некоторая компьютерная работа.(Предпосылки: CVET-230 и CVET-332 или эквивалентные курсы.) Лекция 3 (Весна).

 
   

   Открытые факультативы

 
ЦВЕТ-350

Проектирование шоссейных дорог

Этот курс знакомит учащихся с областями проектирования автомобильных дорог и дорожного движения. Охвачены области планирования, проектирования, строительства и эксплуатации. Особое внимание уделяется конкретным навыкам, необходимым в этих областях, включая стандарты дорожного движения; геометрия и выравнивание; синхронизация и оформление светофоров, дренаж; земляные работы; стандарты безопасности; и структуры.(Предпосылки: CVET-300 или эквивалентный курс. Со-реквизиты: CVET-351 или аналогичный курс.) Лекция 3 (Весна).

2
ЦВЕТ-351

Лаборатория проектирования автомобильных дорог

Учащиеся применяют основы проектирования автомобильных дорог при планировании и проектировании бордюров, автостоянок и необходимых сооружений для управления ливневыми стоками. Студенты будут использовать программное обеспечение AutoCAD Civil 3D, а также программное обеспечение для управления дорожным движением, которое обычно используется в транспортных агентствах.(Предпосылки: CVET-300 или эквивалентный курс. Со-реквизиты: CVET-350 или аналогичный курс.) Лабораторная работа 2 (Весна).

1
ЦВЕТ-437

Основы динамики в технике гражданского строительства

Изучение основных принципов инженерной динамики. Темы включают кинематику частиц, силу, массу и ускорение, работу и энергию, силу-импульс и импульс, а также введение в вибрации и структурную динамику. Особое внимание уделяется приложениям к практическим задачам гражданского строительства.(Предпосылки: МАТЕМАТИКА-211 или эквивалентный курс и не менее 4-го года стажа.) Лекция 2 (Весна).

2
ЦВЕТ-440

Проектирование фундаментов

Этот курс изучает инженерно-геологические аспекты проектирования фундаментов. Основное внимание уделяется анализу несущей способности и расчету фундамента, матовому фундаменту, грузоподъемности свай и расчету свайного фундамента, бурению стволов, боковому давлению грунта и расчету подпорной стены, а также введению в анализ устойчивости откосов.(Предпосылки: (CVET-240 и CVET-241) или 0608-360 или эквивалентные курсы.) Лекция 3 .

3
ЦВЕТ-450

Принципы очистки воды и сточных вод

Введение в очистку воды и сточных вод, интерпретация анализируемых физических, химических и биологических характеристик воды, связанных с проектированием и эксплуатацией процессов очистки. Будут рассмотрены основные принципы и применение физических, химических и биологических процессов, используемых при очистке питьевой воды и бытовых сточных вод.Будут представлены основные компоненты и методы проектирования самотечных канализационных систем. (Предпосылки: CVET-250 и CVET-251 и (CHMG-122 или CHMG-142) или эквивалентные курсы.) Лекция 3 (Весна).

3
ЦВЕТ-499

Технологический кооператив гражданского строительства (лето)

Один семестр или летний период соответствующего опыта работы в родственной отрасли. Требуется разрешение ведомства. (Этот курс предназначен только для студентов CVET-BS Major.) КООП (осень, весна, лето).

0
 

Общее образование – Факультативный

3
 

Открытый выборный

3
 

Общее образование — погружение 1, 2

6
Пятилетний курс
ЦВЕТ-499

Технологический кооператив гражданского строительства (осень)

Один семестр или летний период соответствующего опыта работы в родственной отрасли.Требуется разрешение ведомства. (Этот курс предназначен только для студентов CVET-BS Major.) CO OP (осень, весна, лето).

0
ЦВЕТ-500

Основа технологии гражданского строительства (WI-PR)

Курс по технологии гражданского строительства. Этот курс основывается на инженерных концепциях, разработанных в предыдущем курсе, и объединяет их в полный дизайн крупного проекта гражданского строительства. Курс потребует письменную и устную презентацию завершенного проекта, включая, при необходимости, планы и спецификации.(Необходимые условия: как минимум 5-й год стажа и как минимум 2 семестра CVET-499 завершены.) Лекция 3 (весна).

3
 

Технический выбор

3
 

Открытый выборный

3
 

Общее образование – Факультативный

3
 

Общее образование – погружение

3
Всего кредитных часов за семестр

128

10 лучших курсов по науке о данных в 2022 году — Class Central

В этой статье я собрал лучшие курсы по науке о данных и ранжировал их в соответствии с хорошо зарекомендовавшей себя методологией, о которой вы можете прочитать ниже.

Но если вы спешите, вот мой лучший выбор. Нажмите на один, чтобы перейти к подробностям курса:

Что такое наука о данных?

Наука о данных, как и любая другая наука, имеет дело с научной индукцией. Научная индукция — это рассуждение, которое формирует общие принципы из конкретных наблюдений.

Возьмем в качестве примера второй закон Ньютона, описывающий движение тел: Сила = Масса × Ускорение. Придумал ли когда-нибудь эту формулу один из величайших физиков, экспериментируя со всеми возможными ускорениями, массами и силами?

№Вместо этого он увидел тенденцию, закономерность в движении объектов, проверил и измерил взаимосвязь между переменными, а затем блестяще сформулировал уравнение, точно моделирующее эту взаимосвязь. Другими словами, индукция движется от частного к общему или от известного к неизвестному.

Какое отношение индукция имеет к науке о данных? Исследователи данных доводят этот принцип до крайности. Наука о данных стремится использовать данные, которые у нас есть, чтобы ответить на вопрос, и использует известное, чтобы предсказать неизвестное.

Наука о данных стала возможной благодаря технологической революции. Сейчас мы живем в цифровую эпоху, когда данные повсюду. На самом деле ежедневно создается около 2,5 квинтиллионов байтов данных (это 18 нулей!). Масса данных!

Но с таким огромным объемом данных люди не смогут просеять их все (никто не хочет просматривать десятки тысяч строк электронных таблиц Excel), но в одиночку обнаружить тенденции.

Вместо этого специалисты по обработке данных перекладывают эту сложную вычислительную работу по извлечению шаблонов на машины.Отсюда и термин машинное обучение или глубокое обучение. Но иногда машина выдает ерунду, а может быть, данные, переданные машине, — мусор.

Следовательно, специалисты по обработке и анализу данных необходимы для того, чтобы данные, поступающие в машину, были чистыми и аккуратными, чтобы был выбран правильный тип машины и чтобы она могла осмыслить данные, а также чтобы результаты, выдаваемые машиной, имели смысл. О, и мы также должны сообщать и представлять результаты тем, кто менее «склонен к машинам». И все это за рабочий день специалиста по данным!

Мало того, что наука о данных может быть чрезвычайно интересной и полезной областью, но, по данным LinkedIn, она также набирает популярность, а Гарвард назвал ее самой сексуальной профессией 21-го века.Специалистам по данным тоже хорошо платят: по данным Glassdoor, средняя средняя зарплата специалиста по данным в США составляет 120 тысяч долларов в год.

Одно замечание об этом рейтинге. Хотя наука о данных обычно считается расширенным набором аналитики данных, аналитика данных сама по себе набирает обороты, поэтому я также включил в этот рейтинг выборы, которые явно сосредоточены на аналитике данных. Мы также позаботились о том, чтобы включить Python и R, поскольку они являются наиболее популярными языками программирования, используемыми для обработки данных.

Методология ранжирования курсов

Я построил этот рейтинг, следуя проверенной методологии, которая использовалась в предыдущих рейтингах. Он включает в себя трехэтапный процесс:

Первый , я автор контента для Class Central, ведущей поисковой системы для онлайн-курсов.

Я (@elham) составил этот рейтинг в сотрудничестве с моим другом и коллегой @manoel.

Мы начали строить этот рейтинг, просматривая курсы из нашей базы данных, насчитывающей более 50 000 онлайн-курсов.Мы просмотрели такие вещи, как рейтинги, обзоры и закладки, чтобы сделать предварительный выбор. Этот этап был полностью основан на данных.

Он быстро помог найти несколько лучших курсов. Хорошие курсы замечают из уст в уста, а самые лучшие, как правило, привлекают много внимания. Тем не менее, отзывы не всегда рассказывают всю историю.

На самом деле, некоторые курсы настолько хороши в том, чтобы быть в центре внимания, что другие превосходные ресурсы могут остаться незамеченными. Поэтому следующим шагом было привнести наши собственные знания об онлайн-образовании.

Второй , мы использовали наш опыт онлайн-обучения для оценки каждого предварительного выбора.

Мы оба имеем опыт работы в области компьютерных наук и активно обучаемся онлайн, пройдя на двоих около 45 МООК. Кроме того, у Маноэля онлайн-степень бакалавра в области компьютерных наук, а я в настоящее время завершаю обучение в области компьютерных наук. Фактически, наука о данных — это основная причина, по которой я интересуюсь CS!

Собрав курсы, мы проанализировали и просеяли их, ранжируя один за другим.Мы обменивались идеями друг с другом и неоднократно улучшали рейтинги, пока мы оба не были удовлетворены конечным результатом: рейтингом, который вы читаете прямо сейчас.

Третий , во время нашего исследования мы столкнулись с курсами, которые казались хорошо сделанными, но не были широко известны. Если бы мы приняли чисто ориентированный на данные подход, нам пришлось бы исключить эти курсы из рейтинга хотя бы потому, что на них было меньше зачислений.

Вместо этого мы предпочли целостный подход. Чтобы добавить изюминку в этот рейтинг, мы включили разнообразный набор курсов по науке о данных, которые, как мы надеемся, удовлетворят различные предпочтения учащихся.

Пройдя через этот процесс — объединив данные Class Central, наш опыт непрерывного обучения и много редактирования — мы пришли к нашему окончательному рейтингу. На данный момент мы потратили более 15 часов на создание этого рейтинга и намерены продолжать обновлять его в будущем.

Статистика рейтинга поля

Вот некоторые статистические данные о рейтинге:

  • Количество зачислений на каждый курс составляет в общей сложности 2,3 миллиона зачислений, при этом на курс с наибольшим количеством зачислений приходится 714 тыс. зачислений.
  • Семь курсов бесплатны или доступны для аудита, а три курса платные.
  • Семь курсов относятся к начальному уровню, остальные — к среднему.
  • Этот курс имеет разнообразный список из 6 провайдеров, наиболее представленным из которых является Coursera.
  • В трех курсах из этого рейтинга используется Python, в двух — R, а в остальных не используется программирование.
  • Около 340 тысяч человек посещают курсы по науке о данных в Class Central.

Без дальнейших церемоний, давайте перейдем к лучшим выборам.

Мой выбор № 1 для лучшего курса по науке о данных должен быть «Введение в вычислительное мышление и науку о данных», предлагаемый Массачусетским технологическим институтом на edX.

Причина, по которой этот курс является первым в этом рейтинге, заключается в том, что он разработан, чтобы научить вас широкому спектру концепций и методов, чтобы преуспеть в вычислительном мышлении и науке о данных, и делает это очень строго, как и следовало ожидать от курс МТИ. И когда я говорю «широкий выбор», я имею в виду: у этого курса самая высокая нагрузка в рейтинге!

Этот курс является продолжением курса «Введение в информатику и программирование с использованием Python», хотя, если у вас есть предыдущий опыт программирования на Python и некоторые знания об алгоритмах и сложности, вы должны быть готовы пройти этот курс. В противном случае, возможно, посмотрите один из курсов в моем рейтинге Python.

Предостережение: поскольку этот курс представляет собой индивидуальное отражение того, что студенты Массачусетского технологического института изучают и делают в кампусе, некоторые материалы курса и задания могут показаться вам сложными. Помните, вызов приносит усилия, а усилия приносят успех!

Чему вы научитесь

Основными темами, обсуждаемыми в этом курсе, являются проблемы оптимизации, стохастическое мышление, аспекты моделирования мира, а также расширенные функции и библиотеки Python.

Курс начинается с введения в модели оптимизации. Многие проблемы можно сформулировать в терминах функции при наборе ограничений с целью их выполнения. Часто в реальном мире вы сталкиваетесь с проблемами, когда хотите минимизировать или максимизировать результаты этих функций. Например, нахождение кратчайшего расстояния от одного города до другого. Однако попытка найти оптимальное решение может стать экспоненциально более сложной при попытке найти решение для нескольких параметров. Так как же мы можем решить их за разумное время?

Внедрение эффективных алгоритмов. Вы познакомитесь с наиболее распространенными и полезными алгоритмами и моделями, используемыми в компьютерных науках, — и это лишь некоторые из них: жадные алгоритмы, поиск в ширину и поиск в глубину. Вы будете использовать их для решения задач оптимизации, таких как задача о рюкзаке, подбор кривых на графиках и кластеризация.

Далее курс изучает стохастическое мышление, то есть мышление в терминах вероятностей.Случайность — невероятно мощный инструмент для построения вычислений, моделирующих мир. Вы будете использовать случайность для имитации решения задач, например, какова вероятность того, что два человека в группе имеют один и тот же день рождения, или даже для решения задач, не связанных со случайностью, например, для оценки площади под кривой.

Чтобы проанализировать ответы на смоделированные вами задачи, курс охватывает несколько важных статистических методов. К ним относятся построение функций плотности вероятности с помощью PyLab и их типов распределения, доверительных интервалов, выборки и стандартной ошибки и многое другое.

Курс также знакомит с машинным обучением. Вы будете различать контролируемое и неконтролируемое обучение и глубоко погрузитесь в теорию, лежащую в основе приложений машинного обучения, таких как линейная регрессия и кластеризация. Пока мы обсуждаем эту тему, если вас интересует машинное обучение, вы можете взглянуть на этот рейтинг.

Есть три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика.

Заключительный раздел курса заканчивается обсуждением ограничений и ловушек статистики, а затем объяснением того, как избежать некоторых распространенных статистических грехов, используемых для введения людей в заблуждение.

Как вы будете учиться

Курс длится 9 недель, при этом предполагается от 14 до 16 часов учебного времени в неделю. Вы будете учиться на видеолекциях и потратите время на применение того, чему вас научили в предоставленных наборах задач.

Что касается оценивания, наборы задач и экзамены можно сдавать бесплатно, хотя для получения сертификата вам необходимо быть подтвержденным учеником.

Учреждение Массачусетский технологический институт
Провайдер edX
Инструкторы Эрик Гримсон, Джон Гуттаг, Ана Белл
Уровень Промежуточный
Рабочая нагрузка Всего 100–140 часов
Регистрация 211К
Сертификат Платный

Интересные факты

Если вы заинтересованы в этом курсе, вы можете найти дополнительную информацию о курсе и о том, как записаться здесь.

Мой второй выбор лучшего курса по науке о данных — «Основы: данные, данные, везде», предлагаемый Google на Coursera. Если вы ищете программу, которая подготовит вас к карьере аналитика данных, этот курс может быть тем, что вам нужно, потому что он очень практичен и ориентирован на работу.

Этот курс, проводимый собственными аналитиками данных Google, дает вам навыки и мышление, необходимые для того, чтобы стать успешным младшим аналитиком данных. Вы поймете, что значит быть аналитиком данных, и узнаете, какие инструменты и процессы используют аналитики данных в своей повседневной работе.

Для того, чтобы пройти этот курс, вам не нужно никакого опыта.

Чему вы научитесь

Курс охватывает роли и обязанности младшего аналитика данных, то, как компании преобразуют данные в полезную информацию, основы работы с электронными таблицами, базами данных и запросами, а также основы визуализации данных.

Курс начинается с введения в данные и их анализ. Данные — это набор необработанной информации, а анализ данных — это процесс объединения данных для получения выводов, формирования прогнозов и принятия решений.Вы узнаете, какую роль играют аналитики данных в принятии взвешенных бизнес-решений.

В следующем разделе рассматриваются пять основных навыков аналитиков данных и пять ключевых аспектов аналитического мышления. Вы увидите, как обладание этими способностями поможет вам лучше принимать решения на основе данных.

После этого вы изучите шесть этапов жизненного цикла данных, таких как сбор, анализ и уничтожение данных. Обладая этими знаниями, вы поймете, как подходить к процессу анализа данных, который состоит из шести этапов.Да, есть много этапов, которые необходимо учитывать, но помните, что выполнение этих этапов гарантирует, что вы случайно не пропустите важный вопрос — скажем, очистка или стандартизация ваших данных!

Вы откроете и заглянете в набор инструментов аналитика данных. В курсе будут обсуждаться два способа хранения данных: в электронных таблицах, таких как Microsoft Excel или Google Sheets; или в базах данных, с которыми мы можем взаимодействовать, используя языки запросов, такие как SQL. Вы поймете, когда использовать одно вместо другого.Кроме того, курс расскажет, как визуализировать закономерности и тенденции данных с помощью таких инструментов, как Tableau, Looker и R.

Наконец, вы изучите различные виды вакансий, доступных для аналитиков данных, передовые методы поиска работы и то, что компании ожидают от вашей работы. Курс заканчивается напоминанием о важности справедливости и недопущения предвзятости при анализе данных для бизнес-задач.

Как вы будете учиться

Курс рассчитан на 5 недель со средней нагрузкой 4 часа в неделю.Основным средством обучения являются видеолекции и материалы для чтения, оба из которых превосходны с точки зрения качества производства.

Что касается оценивания, будет 5 еженедельных испытаний плюс финальное испытание курса, которое вам нужно будет выполнить, чтобы получить оценку, если вы платите за сертификат. Мало того, курс содержит несколько коротких тестов и карточек, которые вы можете использовать, чтобы повторить то, что вы узнали.

Учреждение Гугл
Провайдер Курсера
Уровень Новичок
Рабочая нагрузка Всего 20 часов
Регистрация 700К
Рейтинг 4. 8 / 5,0 (33K)
Сертификат Платный

Интересные факты

  • Этот курс является первым курсом профессионального сертификата Google Data Analytics. Это поможет подготовить вас к подаче заявок на работу аналитика данных начального уровня.
  • Профессиональный сертификат использует язык программирования R. Питона здесь нет!
  • Как одна из крупнейших компаний в мире, когда речь идет о сборе и хранении данных, Google нанимает огромное количество специалистов по данным, что делает их отличным источником для изучения науки о данных.

Если вы заинтересованы в этом курсе, вы можете найти дополнительную информацию о курсе и о том, как записаться здесь.

Мой третий выбор лучшего курса по науке о данных — Data Science: R Basics, предлагаемый Гарвардским университетом на edX.

Что отличает этот курс от других, так это его уникальная педагогика. В рамках тематического исследования, посвященного преступности в Соединенных Штатах, вы будете анализировать и использовать набор данных, чтобы ответить на такие вопросы, как «Какой самый маленький штат?», «Какой самый опасный штат?» и «Какой средний уровень убийств?» по всей территории США?» — «Конечно, без поиска в Google!

Хотя опыт программирования не требуется, курс предполагает, что вы знакомы с основами математики и алгебры.

Чему вы научитесь

Курс разделен на четыре раздела: основы R, векторы и сортировка, обработка и визуализация данных и основы программирования.

Начав с основ R и RStudio, вы поймете, что делает R популярным языком для анализа данных. Вы узнаете, что такое объекты, как определять и выполнять с ними основные арифметические и логические операции. Курс охватывает несколько важных предопределенных функций в R. Вы также сможете различать различные типы данных в R (3 и «3» — это две разные вещи!).

Далее вы столкнетесь с еще одной важной особенностью R  — векторами. Векторы обладают мощным потенциалом, поскольку они образуют строительные блоки больших наборов данных. Вы будете создавать векторы и использовать их для создания списков городов или последовательностей чисел, которые затем можно сортировать или суммировать. Курс знакомит вас с основами векторной арифметики, например, как сложить два вектора или что значит масштабировать вектор. Кроме того, вы будете использовать методы индексации и подмножества, чтобы найти самый опасный штат в Америке.

Наконец, вас научат основам построения графиков в R, чтобы помочь донести свои идеи до более широкой аудитории. Вы изучите четыре различных типа графиков, которые можно использовать для визуализации закономерностей и тенденций в данных: линейный график, гистограмма, блок-диаграмма и тепловая карта.

Как вы будете учиться

Этот курс длится 8 недель, каждая неделя занимает от 1 до 2 часов. Курс содержит серию множества видеолекций и материалов для чтения.

Что касается оценивания, то некоторые упражнения курса включают в себя написание кода и отправку его непосредственно через браузерную среду программирования DataCamp, хотя основные оценивания необходимо выполнять с помощью RStudio.

Учреждение Гарвардский университет
Провайдер edX
Инструктор Рафаэль Ирисарри
Уровень Новичок
Рабочая нагрузка Всего 16 часов
Регистрация 700К
Сертификат Платный

Интересные факты

  • Data Science: R Basics имеет 6.8 тысяч закладок на Class Central.
  • Это первый курс из девяти Гарвардского интенсивного профессионального сертификата по науке о данных.
  • Профессиональные сертификаты поставляются с сопутствующей книгой, написанной Рафаэлем Ирисарри, инструктором курса.
  • Мы упоминали об этом ранее, но стоит повторить: некоторые задания вы будете выполнять с помощью удобного браузерного редактора кода DataCamp. Если вам нравится DataCamp, вы можете проверить наш пятый выбор ниже.

Если вы заинтересованы в этом курсе, вы можете найти дополнительную информацию о курсе и о том, как записаться здесь.

Если вы хотите изучать науку о данных с помощью Python, но у вас нет опыта программирования, этот курс для вас.

Этот курс для начинающих на канале freeCodeCamp на YouTube проведет вас с нуля, чтобы помочь вам освоить основы как Python, так и науки о данных. Курс не только охватывает Python и науку о данных с концептуальной точки зрения, но также охватывает инструменты и библиотеки, которые используют специалисты по данным, такие как Anaconda, NumPy, Pandas и Matplotlib, так что вы также получите много практического опыта.

Чему вы научитесь

Курс охватывает четыре основные темы: решение проблем, сильные стороны Python, основы Python и наука о данных.

Курс начинается с учебника по решению проблем с программированием, самого важного навыка, которым должен обладать любой программист. Вы узнаете, как подходить к сложным задачам и разбивать их на более простые части вместе с простыми алгоритмами. Затем вы установите и запустите Python с Anaconda, популярным дистрибутивом Python, используемым для обработки данных.

После настройки среды кодирования Jupyter Notebook вы перейдете к основам программирования на Python. Это включает в себя изучение переменных и операторов, логических значений и сравнений, потока управления и функций и многое другое.

Затем курс знакомит вас с некоторыми более сложными темами Python, такими как импорт и использование модулей Python, изменение и синтаксический анализ текста, а также с ключевыми структурами данных, такими как списки, кортежи, наборы и словари, и когда использовать одно вместо другого.

Все это вместе сделает вас отличным программистом на Python, способным писать небольшие программы. Но это еще не все, чему вас научит курс.

Вы познакомитесь с тремя самыми популярными библиотеками Python, используемыми в науке о данных. Начиная с NumPy, вы будете писать быстрый и эффективный код с массивами NumPy, которые в 5–100 раз быстрее, чем обычные списки Python.

После этого вы перейдете к старшему брату NumPy, Pandas. Pandas используется для представления и вычисления строк и столбцов данных (другими словами, таблиц), с которыми вам, как специалисту по данным, придется иметь дело.Наконец, вы узнаете о Matplotlib, библиотеке визуализации данных с широкими возможностями настройки, которая позволяет отображать и выявлять закономерности, скрытые в данных.

Как вы будете учиться

Курс длится 12 часов и представлен в формате лекций и слайдов с частыми демонстрациями кодирования. Ожидается, что вы будете программировать вместе с инструктором, чтобы применять и сохранять изученные концепции.

Учреждение FreeCodeCamp
Провайдер Ютуб
Инструктор Максвелл Арми
Уровень Новичок
Рабочая нагрузка Всего 12 часов
просмотров 1. 6 млн просмотров
Рейтинг 45 тысяч лайков
Сертификат Нет

Интересные факты

Если вы заинтересованы в этом курсе, вы можете найти дополнительную информацию о курсе и о том, как записаться здесь.

Похожий на Google Foundations: Data, Data, Everywhere, но гораздо короче, DataCamp Data Science for Everyone обучает науке о данных без участия программирования.Если вы не уверены в том, что такое наука о данных на самом деле и каковы ее приложения, этот курс просветит вас.

Наука о данных для всех знакомит вас с миром науки о данных, различными ролями и обязанностями, которые может иметь специалист по данным, а также с родом работы, которую специалисты по данным выполняют в рамках своей карьеры.

Для прохождения этого курса не требуется никакого опыта.

Чему вы научитесь

Наука о данных, по простому определению, представляет собой набор методологий для сбора данных в масштабе и их использования для получения значимых выводов. Вы откроете для себя первые четыре этапа рабочего процесса науки о данных: сбор и хранение данных, подготовка данных, исследование и визуализация, а также экспериментирование и прогнозирование. Затем в курсе описываются четыре распространенные профессии в области науки о данных — «инженер данных, аналитик данных, специалист по данным и специалист по машинному обучению» — и их место в рабочем процессе науки о данных.

Курс раскрывает первый этап рабочего процесса науки о данных: сбор и хранение данных. Вы узнаете, откуда специалисты по данным извлекают свои данные, как выглядят данные и как их эффективно хранить, а также как конвейер данных может автоматизировать этот процесс.

Далее вы узнаете о втором и третьем шагах рабочего процесса: подготовка данных, исследование и визуализация. Подготовка данных является наиболее важной частью рабочего процесса обработки данных. Специалисты по данным тратят 80% своего времени на очистку своих данных из-за принципа «мусор на входе, мусор на выходе» — если вы даете модели мусор, то и прогнозы, которые вы получаете, будут мусором. Вы узнаете, как исследовать свой набор данных и решать распространенные проблемы, такие как пропущенные значения и выбросы. После того, как вы очистите свои данные, вы узнаете об общих инструментах, которые специалисты по данным используют для создания красивых визуализаций.

Наконец, вы узнаете об этапе экспериментирования и прогнозирования в рабочем процессе обработки данных. Курс фокусируется на различных статистических методах, таких как A/B-тестирование, тестирование на статистическую значимость и прогнозирование временных рядов. Курс заканчивается разделом о различиях между контролируемым и неконтролируемым машинным обучением и о том, когда их использовать.

Как вы будете учиться

Весь курс длится 2 часа и состоит из 4 частей, каждая из которых содержит видеолекции и упражнения.

Что мне нравится в DataCamp, так это то, что курс дает вам много возможностей запомнить то, что вы узнали из видеоматериала, с помощью интерактивных упражнений.

Учреждение Лагерь данных
Инструкторы Сара Биллен, Лис Сульмонт, Адриан Лакруа
Уровень Новичок
Рабочая нагрузка Всего 4 часа
Регистрация 256К
Сертификат Бесплатно

Интересные факты

Если вы заинтересованы в этом курсе, вы можете найти дополнительную информацию о курсе и о том, как записаться здесь.

Ускоренный курс по науке о данных Университета Джона Хопкинса — это краткий, но подробный обзор науки о данных — без кодирования. Что отличает его от предыдущего списка, так это то, что он ориентирован на нетехнических людей, которые будут управлять и/или работать с учеными данных.

Цель этого курса — как можно быстрее ввести вас в курс дела, чтобы вы могли приступить к работе и пожинать плоды практической науки о данных. Курс преподается с точки зрения высокого уровня, поэтому он будет охватывать только основы, не вдаваясь в технические аспекты.

Для прохождения этого курса предварительных условий не требуется.

Чему вы научитесь

Курс начинается с акцента на науке в науке о данных. Наука начинается с научной гипотезы, а затем пытается подтвердить ее достоверность, проводя эксперименты с конечной целью – получение полезных результатов. Точно так же наука о данных должна начинаться с ряда вопросов. На какой вопрос вы пытаетесь ответить с помощью данных? У вас есть данные, чтобы ответить на этот вопрос? Чем ответ будет полезен?

Вы узнаете, какую огромную роль в науке о данных играют статистика, машинное обучение и разработка программного обеспечения. Например, что такое перекрестная проверка? В чем разница между контролируемым и неконтролируемым обучением? Какие языки программирования используют специалисты по данным? Вы поймете эти ключевые термины и инструменты, чтобы вы могли эффективно общаться с учеными данных.

После этого вы изучите структуру проекта по науке о данных. Вы изучите этапы рабочего процесса науки о данных и то, как они влияют на общий результат, например, исследовательский анализ данных и формальное моделирование. Наконец, вы узнаете, как специалисты по обработке данных передают свои идеи другим и как определить, успешен ли проект по науке о данных.

Как вы будете учиться

Этот курс длится 1 неделю и включает от 7 до 8 часов материала. Он предоставляет вам различные видео и материалы для чтения, а также несколько заданий для закрепления вашего обучения. Однако вы можете получить доступ к заданиям только в том случае, если вы оплатили сертификацию или всю специализацию.

Учреждение Университет Джона Хопкинса
Провайдер Курсера
Инструкторы Джефф Лик, Брайан Каффо, Роджер Пэн
Уровень Новичок
Рабочая нагрузка Всего 8 часов
Регистрация 182К
Рейтинг 4. 5 / 5,0 (8K)
Сертификат Платный

Интересные факты

Если вы заинтересованы в этом курсе, вы можете найти дополнительную информацию о курсе и о том, как записаться здесь.

Process Mining: наука о данных в действии сильно отличается от других курсов в этом рейтинге с точки зрения содержания. Во-первых, этот курс не научит вас программировать. На самом деле он учит вас ключевым теоретическим инструментам и аналитическим навыкам, необходимым для проведения интеллектуального анализа процессов, а не «просто» интеллектуального анализа данных, здесь мы находимся выше по лестнице абстракции и вступаем на специализированную территорию.

Этот курс утверждает, что процессы должны рассматриваться как первоклассные граждане в той же степени, что и данные, и, следовательно, они должны подвергаться такой же тщательной проверке.

Курс предоставляет простое в использовании программное обеспечение, наборы данных из реальной жизни и практические навыки для непосредственного применения теории в различных областях применения.

Подробнее об анализе процессов: анализ процессов — это метод, используемый для анализа и отслеживания процессов. Его цель — помочь организациям превратить данные о событиях в полезную информацию.Примеры приложений включают в себя: анализ процессов лечения в больницах, понимание поведения клиентов при просмотре сайтов с помощью сайтов бронирования, анализ сбоев системы обработки багажа и улучшение пользовательского интерфейса рентгеновского аппарата.

После прохождения этого курса вы сможете запускать проекты интеллектуального анализа процессов и хорошо разбираться в области аналитики бизнес-процессов. Вы также получите пользу от практических знаний в области науки о данных, которые могут быть применены непосредственно для анализа и улучшения процессов в различных областях.Таким образом, этот курс имеет четко определенную область применения в области науки о данных, которая может подойти для учащихся, которые уже имеют опыт работы в этой области и хотели бы изучить дополнительный аспект.

Курс предполагает базовое понимание логики, множеств и статистики на уровне бакалавриата до прохождения этого курса.

Чему вы научитесь

Этот курс начинается с обзора подходов и технологий, которые используют данные о событиях для поддержки принятия решений и (ре)дизайна бизнес-процессов.

Первым типом интеллектуального анализа процессов является обнаружение. Метод обнаружения берет журнал событий и создает модель процесса без использования какой-либо априорной информации. Вам будет предоставлен пример алгоритма, использующего журнал событий для создания модели процесса , объясняющей поведение, записанное в журнале. Затем курс покажет вам другие способы обнаружения модели процесса на основе данных о событиях.

Второй тип интеллектуального анализа процессов — соответствие. Здесь существующая модель процесса сравнивается с журналом событий того же процесса.Вы узнаете, как выполнить проверку соответствия, чтобы определить, соответствует ли реальность, записанная в журнале, модели и наоборот.

Наконец, вы узнаете, как анализ процессов можно применять к запущенным процессам, что является третьим типом анализа процессов, называемым улучшением. Идея состоит в том, чтобы расширить или улучшить существующую модель процесса, используя информацию о фактическом процессе, записанную в каком-либо журнале событий. Курс также посвящен тому, как получить правильные данные о событиях, обработать программное обеспечение для майнинга и как перейти от данных к результатам.

Как вы будете учиться

Курс длится 6 недель, каждая неделя занимает от 3 до 6 часов. Каждый модуль состоит из серии коротких лекционных видео продолжительностью 8–15 минут каждое с раздаточными материалами для каждой видеолекции, которые можно скачать.

Что касается оценок, то еженедельно будут проводиться викторины для проверки вашего понимания лекций и итоговый экзамен. Существует также необязательное коллегиальное задание, в котором вы применяете инструменты и методы к реальным данным и делаете краткий отчет.

Учреждение Эйндховенский технологический университет
Провайдер Курсера
Инструктор Виль ван дер Алст
Уровень Промежуточный уровень
Рабочая нагрузка Всего 22 часа
Регистрация 63К
Рейтинг 4.7 / 5,0 (1К)
Сертификат Платный

Интересные факты

Если вы заинтересованы в этом курсе, вы можете найти дополнительную информацию о курсе и о том, как записаться здесь.

Курсы по науке о данных содержат математику — этого не избежать!

Цель этого курса — научить начинающих специалистов по данным основным математическим концепциям, на которых построена наука о данных, вводя незнакомые идеи и математические символы по одному. К концу этого курса вы будете готовы пройти практически любой углубленный курс по науке о данных.

Чтобы пройти этот курс, вам понадобятся только базовые математические навыки. Никакой алгебры или предварительного исчисления не требуется.

Чему вы научитесь

Начиная с базовой теории множеств, вы узнаете об объединениях, пересечениях и количестве элементов, а также о том, как представлять их с помощью диаграмм Венна. В реальном мире теория множеств применяется в медицинских тестах, где существуют ложноположительные и ложноотрицательные результаты.Затем вы изучите свойства прямой с действительными числами и способы представления неравенств с помощью интервальной записи. Затем курс научит вас представлять суммы в сигма-нотации.

Следующая часть курса посвящена функциям и графикам. Декартова плоскость является наиболее распространенным способом построения данных. Вы узнаете, как найти уравнение прямой по двум точкам. После этого вы приблизитесь к функции как к машине ввода-вывода и увидите, как строить графики на декартовой плоскости, а также на ее обратной.

Вас познакомят с вычислениями. Вы узнаете о концепции мгновенной скорости изменения и о том, как она связана с поиском касательной к кривой, а также о ее применении в реальных задачах оптимизации. Вы узнаете о непрерывном росте и специальной константе, известной как число Эйлера. Вы также изучите показатели степени, логарифмы и функцию естественного логарифма.

Курс заканчивается теорией вероятностей  — исследованием неопределенных, но предсказуемых результатов — и ее словарем и обозначениями.Вы изучите перестановки и комбинации, которые представляют собой способы упорядочения множества вещей, что приведет к известным биномиальным теоремам и теоремам Байеса. Вы увидите, как эти теоремы могут предсказать вероятность процесса с учетом наблюдаемых нами данных.

Как вы будете учиться

Курс длится 4 недели, примерно 13 часов материала. В первую очередь вы будете учиться на видеолекциях и дополнительных материалах, и, конечно же, на викторинах, чтобы проверить свои знания.

Учреждение Университет Дьюка
Провайдер Курсера
Инструкторы Даниэль Эггер, Пол Бендич
Уровень Новичок
Рабочая нагрузка Всего 13 часов
Регистрация 302К
Рейтинг 4.5 / 5,0 (10 000 000 000 000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Сертификат Платный

Интересные факты

Если вы заинтересованы в этом курсе, вы можете найти дополнительную информацию о курсе и о том, как записаться здесь.

Если вы уже знакомы с программированием на Python и хотите сразу приступить к практической работе с данными (особенно с машинным обучением), этот курс для вас. Этот курс Udemy является наиболее полным универсальным пакетом в этом рейтинге — по крайней мере, с точки зрения широты; с точки зрения загруженности наш первый выбор остается королем.

Что мне больше всего нравится в этом курсе, так это то, что он изучает историю, теорию и интуицию, лежащие в основе каждого алгоритма машинного обучения, прежде чем вы начнете его применять, в отличие от некоторых других курсов. Это, к сожалению (или к счастью для таких ботаников, как мы) означает, что курс познакомит вас с математикой и статистикой, но ничего слишком сложного. Знаний математики и статистики в средней школе должно быть достаточно, чтобы комфортно проходить этот курс.

Чему вы научитесь

Этот курс охватывает NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Scikit-Learn, а также контролируемое и неконтролируемое машинное обучение.

После настройки среды Anaconda (дистрибутив Python, популярный среди специалистов по данным) и краткого ускоренного курса по Python курс начинается с введения в NumPy и Pandas. Эти две библиотеки, возможно, являются основой науки о данных Python, поскольку они значительно ускоряют процесс программирования, ориентированного на данные. Теперь в ваших руках будет возможность изменять таблицы огромных наборов данных.

Затем вы захотите визуализировать все имеющиеся у вас данные. Курс покажет вам две библиотеки построения графиков, которые вы чаще всего будете использовать в своей карьере в области обработки данных: Matplotlib, сложную, но легко настраиваемую, и Seaborn, простую, но менее настраиваемую.Затем вы изучите различные типы графиков, которые могут предложить эти библиотеки, такие как линейный график, точечный график, блочная диаграмма, гистограмма и многое другое. Вы узнаете сильные и слабые стороны каждого из этих сюжетов и узнаете, когда их использовать.

Далее вы перейдете к аппетитной основе курса — машинному обучению. После очистки и дезинфекции набора данных вы начнете с изучения различных типов моделей машинного обучения, таких как контролируемое и неконтролируемое, а также регрессии и классификации.Вы также обсудите ограничения машинного обучения — вам нужно помнить об этом, чтобы избежать предвзятых и несправедливых прогнозов.

Вы начнете с простейшей модели машинного обучения с учителем  — линейной регрессии. Курс основан на линейной регрессии и расширяет ее, вводя регуляризацию, лассо-регрессию, гребневую регрессию и эластичную сеть. Затем курс переходит к контролируемым моделям классификации, таким как машины опорных векторов, деревья решений и случайные леса. Включен небольшой раздел по обработке естественного языка.

Затем мы переключаемся на неконтролируемые модели машинного обучения. K-ближайшие соседи, кластеризация K-средних, DBSCAN и анализ основных компонентов будут одними из популярных моделей, которые вы обнаружите. Во время учебы вы узнаете историю и интуицию каждой модели   —   полный обед!

Наконец, вы узнаете, как развернуть свою модель в Интернете в качестве API, а также некоторые другие соображения, например, как часто вам следует переобучать и пересматривать свою модель и т. д.

Как вы будете учиться

Курс разделен на 26 различных разделов, в общей сложности 44 часа лекционного материала. Курс предоставит вам блокноты Jupyter, используемые в видеодемонстрациях, которые являются отличными примечаниями для справок.

Вам нужно будет выполнить множество упражнений, которые помогут укрепить ваши знания, и не волнуйтесь — есть пошаговые решения. Кроме того, есть два завершающих проекта, которые вы выполните, чтобы проверить свою способность работать независимо в качестве специалиста по данным.

Учреждение Удеми
Инструктор Хосе Портилья
Уровень Промежуточный
Рабочая нагрузка Всего 44 часа
Регистрация 56К
Рейтинг 4,6/5,0 (6K)
Сертификат Платный

Интересные факты

  • Хосе Портилья — опытный онлайн-инструктор с более чем 2. 7 миллионов студентов и более 40 курсов преподаются на Udemy.
  • Курсы, которые он преподает, варьируются от основ программирования на Python до веб-разработки и глубокого обучения.
  • Если вам интересно, откуда он взял математику для алгоритмов машинного обучения, он взял их из бесплатной книги «Введение в статистическое обучение». Это особенно полезно для начинающих.

Если вы заинтересованы в этом курсе, вы можете найти дополнительную информацию о курсе и о том, как записаться здесь.

Этот курс от Pluralsight направлен на обучение науке о данных  — «преобразованию данных в действенные идеи» — с использованием языка программирования R. К концу этого курса у вас будут навыки, необходимые для использования R для анализа данных и развертывания собственных интерактивных моделей машинного обучения в Интернете.

Для прохождения этого курса нет предварительных требований, хотя некоторые базовые знания в области программирования и статистики были бы полезны.

Чему вы научитесь

Курс охватывает три основные темы: наука о данных и R, анализ данных и машинное обучение.

Курс начинается с введения в науку о данных с помощью языка программирования R. Вы узнаете, какие функции R делают его отличным инструментом для анализа данных, и как вы можете использовать R для получения действенной информации из данных.

После этого вы поймете, как и почему нужно очищать данные перед их анализом. Вы узнаете, как интерпретировать описательную статистику, такую ​​как среднее и медиана, визуализировать данные, чтобы вашей аудитории было легко понять соответствующие тенденции и закономерности, и строить статистические модели, чтобы формировать простые прогнозы на основе ваших данных.

Наконец, вы будете иметь дело с большими данными  — наборами данных, которые слишком велики и сложны для эффективной обработки с помощью традиционных статистических моделей и методов. Этот тип набора данных является идеальным вариантом использования для машинного обучения. Вы поймете, как работают алгоритмы машинного обучения, чтобы делать прогнозы на основе больших данных. Наконец, вы развернете свое интерактивное приложение машинного обучения в Интернете.

Как вы будете учиться

Курс состоит из 10 разделов, содержащих видеолекции, демонстрации лекции и конспекты.В целом, курс включает около 2,5 часов учебных материалов.

Учреждение плюралсайт
Инструктор Мэтью Ренце
Уровень Новичок
Рабочая нагрузка Всего 3 часа
Сертификат Платный

Интересные факты

  • Преподаватель курса, Мэтью Ренце, является консультантом по исследованию данных с более чем 17-летним профессиональным опытом работы с технологическими стартапами для компаний из списка Fortune 500.
  • Он также является президентом некоммерческой организации Serenze Global, чья миссия состоит в том, чтобы улучшить доступ к технологическому образованию для недостаточно представленных лиц в ИТ-индустрии.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.