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🇬🇲0️⃣1️⃣0️⃣ - 数学建模的基石

英文名:__init_Modeling__

👋这门课里有非常多你熟悉的老朋友,同时也是令你头疼的最佳损友. 在这里,我们将帮你从编程的角度,重新学习微积分、线性代数、概率论、统计学······

有许多朋友一直在吐槽,我学了一系列模型,基础知识能够娓娓道来,结果到比赛来发现学习和实践的内容难以衔接,压根就不会求解😥

这样的困难我们也曾遇到过,在我们学习的理论和真实实践之间存在一座看不见的桥梁,因此,在这门课中,我们将带领你最熟悉的高等数学出发,(如果你忘了也没事)我们会从实战的角度出发,只讲最有用的知识,一步步带领你从理论到Python实现。结合实践讲解每一步代码的逻辑,让你彻底了解你曾经学过的数学工具,并从根源上消除理论与实践的鸿沟!

并且❗❗❗在此后所有的课程中,我们始终使用Python进行实践,期间不需要再学习其他的数学工具,通过这门课大家不仅可以熟练上手Python,还能用Python打出漂亮的成绩!

🎯课程目标

回顾数学建模中最基本的数学知识,建立起理论-实战的翻译思维,打破说啥啥都懂,用啥啥不会的困境!

📆课程安排

  1. 动手学高等数学 ➡️ [Sympy、Scipy、Matplotlib]
  2. 动手学线性代数 ➡️ [Numpy]
  3. 动手学概率论与数理统计 ➡️ [Sympy、Scipy、Matplotlib]

🛠️我们将用到的工具

🧑‍💻贡献者

🧑‍🔧课程开发

昵称 内容 联系方式
李祖贤 概率论与数理统计、随机过程 1028851587@qq.com
刘斯豪 线性代数 amihua@mail2.gdut.edu.cn
郑伯斌 高等数学 20182232011@m.scnu.cn

🏃‍♀️课程运营

🧩改进优化

📫 欢迎沟通鸭!

🆕 关注公众号

我们非常期待有兴趣的你一同加入,我们共同维护国内第一个数学建模开源社区!

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DataWhale_数模Beg

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