Поступить в ШАД

Пять лет назад загорелась идеей поступления в ШАД, в 2016 даже пробовала свои силы, участвуя во вступительных испытаниях, но поняла, что серьёзно не дотягиваю, т.к. из 8ми заданий решила только одно )). Остальные показались чем-то невероятным и никаких идей по решению не вызывали. В силу обстоятельств и человеческой лени в 2019-2020 годах прогресса практически нет, поступать не пробовала.

Начало набора 2021 пока не назначено, но наверняка будет весной, как обычно в апреле-мае. Подготовку начинаю сейчас, первым этапом будет изучение и повторение всех тем по рекомендуемой программе подготовки, восполнение пробелов в представленных дисциплинах и изучение рекомендуемой литературы (которую смогу найти по возможности).

Параллельно буду заканчивать начатые курсы по теории вероятностей и комбинаторике на Cousera и курсы по программированию на GeekBrains.

Программу периодически меняю )

Goal Accomplishment Criteria

Зачисление в ШАД на заочное отделение.

Personal resources

Время, Информация, Знания и навыки.

Goal ecological compatibility

Очень желаю изменить сферу своей деятельности.

Алгебра

Литература
[1] Кострикин А.И. Введение в алгебру, 1977, Наука.
[2] Кострикин А.И. Введение в алгебру, ч. I,II, 2000, Физмат,.лит.
[3] Курош А.Г. Курс высшей алгебры, 1975, Наука.
[4] Винберг Э.Б. Курс алгебры, 1999, 2001, Факториал.
[5] Сборник задач по алгебре под редакцией Кострикина А.И. / И.В. Аржанцев, В.А. Артамонов, Ю.А. Бахтурин и др. — МНЦМО Москва, 2009
1. Подстановки. Определение подстановки, четность подстановок. Произведение подстановок, разложение подстановок в произведение транспозиций и н
2. Комплексные числа. Геометрическое изображение, алгебраическая и тригонометрическая форма записи, извлечение корней, корни из единицы
3. Системы линейных уравнений. Прямоугольные матрицы. Приведение матриц и систем линейных уравнений к ступенчатому виду. Метод Гаусса.
4. Линейная зависимость и ранг. Линейная зависимость строк (столбцов). Основная лемма о линейной зависимости, базис и ранг системы строк (столб
5. Определители. Определитель квадратной матрицы, его основные свойства. Критерий равенства определителя нулю. Формула разложения определителя
6. Операции над матрицами. Операции над матрицами и их свойства. Теорема о ранге произведения двух матриц. Определитель произведения квадратных
7. Векторные пространства; базис. Векторное пространство, его базис и размерность. Преобразования координат в векторном пространстве. Подпростр
8. Линейные отображения и линейные операторы. Линейные отображения, их запись в координатах. Образ и ядро линейного отображения, связь между их
9. Билинейные и квадратичные функции. Билинейные функции, их запись в координатах. Изменение матрицы билинейной функции при переходе к другому
10. Евклидовы пространства. Неравенство Коши-Буняковского. Ортогональные базисы. Ортогонализация Грама-Шмидта. Ортогональные операторы.
11. Собственные векторы и собственные значения. Собственные векторы и собственные значения линейного оператора. Собственные подпространства лине
Математический анализ

Литература
[1] Архипов Г. И., Садовничий В. А., Чубариков В. Н. Лекции по мат. анализу. Изд-во Университет, 1999.
[2] Зорич В. А. Математический анализ. Часть I. М.: Наука, 1981. 544 с. Часть II. М.: Наука, 1984. 640 с.
[3] Кудрявцев, Л.Д., Курс математического анализа (в трех томах). Т. 1. Дифференциальное и интегральное исчисления (функций одной переменной. Т. 2. Ряды. Дифференциальное и интегральное исчисления (функций! многих переменных. Т. 3. Гармонический анализ. Москва, Изд-во Высшая школа, 1981.
[4] Демидович, Б. П, Сборник задач и упражнений по .математическому анализу. Изд-во АСТ, 2007.
1. Пределы и непрерывность. Пределы последовательностей и функций. Непрерывные функции.
2. Ряды. Числовые и функциональные ряды. Признаки сходимости (Даламбера, Коши, интегральный, Лейбница). Абсолютно и условно сходящиеся ряды.
3. Дифференцирование. Дифференцирование функций. Применение производной для нахождения экстремумов функций. Формула Тейлора.
4. Функции многих переменных. Частные производные. Градиент и его геометрический смысл. Гессиан. Метод градиентного спуска. Поиск экстремумов ф
5. Интегрирование. Определенный и неопределенный интегралы. Методы интегрирования функций. Первообразные различных элементарных функций. Кратны
6. Элементы функционального анализа: нормированные, метрические пространства, непрерывность, ограниченность.
Комбинаторика

Литература
[1] Виленкин Н.Я. Комбинаторика. М., Наука, 1969.
[2] С.А. Генкин, И.В. Итенберг, Д.В. Фомин. Ленинградские математические кружки, 1994.
1. Основные правила комбинаторики. Правило подсчета количества комбинаторных объектов. Принцип Дирихле. Примеры.
2. Множества. Круги Эйлера, операции на множествах. Формула включений и исключений. Примеры.
3. Сочетания. Размещения, перестановки и сочетания. Бином Ньютона. Треугольник Паскаля. Сочетания с повторениями.
4. Курс на Cousera.
Теория вероятностей

Литература
[1] Гнеденко, Б. В. Курс теории вероятностей, УРСС. М.: 2001.
[2] Гнеденко Б. В., Хинчин А. Я. Элементарное введение в теорию вероятностей, 1970.
[3] Ширяев, А. Н. Вероятность, Наука. М.: 1989.
[4] Севастьянов Б. А., Курс теории вероятностей и .математической статистики, Ч М.: Наука, 1982.
[5] Севастьянов, Б. А., Чистяков, В. П, Зубков, А. М. Сборник задач по теории вероятностей, М.: Наука, 1986.
1. Основные понятия теории вероятностей. Определение вероятностного пространства, простейшие дискретные случаи (выборки с порядком и без него,
2. Условные вероятности. Определение условной вероятности, формула полной вероятности, формула Байеса.
3. Математическое ожидание, дисперсия, корреляция. Определение математического ожидания, дисперсии, ковариации и корреляции, их свойства.
4. Независимость событий. Попарная независимость и независимость в совокупности.
5. Основные теоремы теории вероятностей. Неравенство Чебышева. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.
6. Распределения. Стандартные дискретные и непрерывные распределения, их математические ожидания, дисперсии и свойства: • биномиальное; • равно
7. Курс на Cousera.
8. Курс на ресурсе "Открытое образование"
Программирование, алгоритмы и структуры данных

Литература
[1] Шень А. Программирование: теоремы и задачи. МЦМНО, 2007.
[2] Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. Изд-во Невский диалект,, 2005.
[3] Керниган Б., Ритчи Д. Язык программирования С. Изд-во Вильямс, 2008.
[4] Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ, 2-е издание. - М. Издательский дом Вильямс, 2005.
[5] http://en.wikipedia.org/wiki/Code_Complete
[6] http://en.wikipedia.org/wiki/Design_Patterns
[7] http://www.amazon.es/Effective-Specific-Programs-Professional-Computing/dp/0321334876

[8] Васильев А.Н. Программирование на С ++ в примерах и задачах. Изд-во Э, 2017
1. Простейшие конструкции языка программирования. Циклы, ветвления, рекурсия.
2. Анализ алгоритмов. Понятие о сложности по времени и по памяти. Асимптотика, О-символика. Инварианты, пред- и пост- условия. Доказательство к
3. Простейшие структуры данных. Массивы, стеки, очереди, связные списки. Сравнение временных затрат при различных типах операций.
4. Строки и операции над ними. Представление строк. Вычисление длины, конкатенация.
5. Сортировки. Нижняя теоретико-информационная оценка сложности задачи сортировки. Алгоритмы сортировки вставками, пузырьком, быстрая сортировк
6. Указатели. Указатели и динамическое управление памятью.
7. Курсы на GeekBrains.
8. Самообучение по книге.
Анализ данных

Прохождение обучения на Яндекс.Практикум в разделе "Специалист по Data Science". Бесплатный курс: Основы Python и анализа данных.
1. Введение и основы синтаксиса
2. Списки и циклы
3. Операции с таблицами
4. Условия и функции
5. Pandas для анализа данных
6. Предобработка данных
7. Анализ данных и оформление результатов
8. Используем Jupyter Notebook
9. Самостоятельный проект: Музыка
10. Выбор профессии
Задачи на следующие темы могут попасться на второй части второго этапа отбора, а также на письменном экзамене нового трека или на собеседова
1. Время и память как основные ресурсы. Модели вычислений: RAM, разрешающие деревья. Нижняя оценка на число сравнений при сортировке в модели р
2. Динамическое программирование: общие принципы, свойства задач, эффективно решаемых при помощи динамического программирования. Рекурсивная ре
3. Жадные алгоритмы: общая идея, критерии применимости. Примеры: построение остовов минимального веса в графах, жадные алгоритмы в задачах план
4. Порядковые статистики. Рандомизированный алгоритм Quick-Select. Детерминированный алгоритм поиска (метод "медианы медиан").
5. Кучи: основные определения и свойства. Операции Sift-Down и Sift-Up. Бинарные и k-ичные кучи. Построение кучи за линейное время. Алгоритм со
6. Хеш-функции. Коллизии. Разрешение коллизий методом цепочек. Гипотеза простого равномерного хеширования, оценка средней длины цепочки.
7. Графы: проверка на ацикличность и топологическая сортировка.
8. Деревья поиска. Вставка и удаление элементов. Inorder-обход дерева.
9. Сильно связанные компоненты и топологическая сортировка конденсации.
10. Дерево отрезков.
11. Кратчайшие пути в графах. Лемма о минимальном ребре и разрезе. Алгоритмы Краскала и Прима.
12. Системы непересекающихся множеств. Реализация с использованием леса.