Ярослав Хохлов 4.8(отзывов: 16)

Детали про опыт преподавания:

Преподаю программирование как полноценную дисциплину на всех уровнях – от школьной информатики до фундаментальных университетских курсов Computer Science.
Для школьников Закладываю сильное алгоритмическое мышление, базовые структуры данных, готовлю к олимпиадам.
Для студентов и начинающих: Преподаю ООП, более высокую алгоритмизацию, анализ сложности, многочисленные методы, Python Development, Data Science и Computer Vision.

Детали про опыт преподавания:

Опыт преподавания высшей математики – более 4 лет. Полное сопровождение студентов технических, физических и экономических специальностей. Базовые и углубленные курсы для подготовки к сессиям, зачетам и модульным контрольным работам. Линейная алгебра, математический анализ, дифференциальные уравнения, математическая статистика, математическая логика и многие другие разделы математики.

Детали про опыт преподавания:

Окончил КПИ по прикладной математике. Полный курс: от границ и производных до кратных интегралов и рядов. Также излагаю продвинутые дисциплины направления: Теория функций комплексной переменной (ТФКЗ) и Функциональный анализ.

Детали про опыт преподавания:

Классические обычные дифференциальные уравнения, системы дифференциальных уравнений, операционное исчисление. Преподаю спецкурс: "Основы классической физики и уравнения математической физики" (РМФ) - краевые задачи, волновые уравнения, уравнения теплопроводности.

Детали про опыт преподавания:

Векторные пространства, матричное счисление, СЛАР, линейные операторы, собственные значения и векторы. Выкладываю линейную алгебру как фундаментальную основу для методики анализа данных, вычислительной математики и компьютерной графики.

Детали про опыт преподавания:

Теория графов, комбинаторика, теория множеств, булевая алгебра. Включаю преподавание спецкурсов: "Математическая логика и теория алгоритмов", а также "Теория сложности" (анализ сложности алгоритмов, классы P и NP).

Детали про опыт преподавания:

Случайные действия, дискретные и непрерывные случайные величины, законы распределения, граничные теоремы возможностей, элементы теории случайных действий.
Углубленный курс математической статистики: точечные и интервальные оценки, проверка статистических гипотез, корреляционно-регрессионный анализ. Построение и анализ статистических моделей по реальным данным.