Ярослав Хохлов 4.8(відгуків: 16)

Деталі про досвід викладання:

Викладаю програмування як повноцінну дисципліну на всіх рівнях — від шкільної інформатики до фундаментальних університетських курсів Computer Science.
Для школярів: Закладаю сильне алгоритмічне мислення, базові структури даних, готую до олімпіад.
Для студентів та початківців: Викладаю ООП, вищу алгоритмізацію, аналіз складності, чисельні методи, Python Development, Data Science та Computer Vision.
Маю комерційний досвід розробки в Huawei та практичний досвід створення складних проектів.

Деталі про досвід викладання:

Досвід викладання вищої математики — понад 4 роки. Повний супровід студентів технічних, фізичних та економічних спеціальностей. Базові та поглиблені курси для підготовки до сесій, заліків та модульних контрольних робіт. Лінійна алгебра, математичникий аналіз, диференційні рівняння, математична статистика, математична логіка і багато інших розділів математики.

Деталі про досвід викладання:

Закінчив КПІ з прикладної математики. Повний курс: від границь та похідних до кратних інтегралів і рядів. Також викладаю просунуті дисципліни напрямку: «Теорія функцій комплексної змінної» (ТФКЗ) та «Функціональний аналіз».

Деталі про досвід викладання:

Класичні звичайні диференціальні рівняння (ЗДР), системи диференційних рівнянь, операційне числення. Викладаю спецкурс: «Основи класичної физики та рівняння математичної фізики» (РМФ) — крайові задачі, хвильові рівняння, рівняння теплопровідності.

Деталі про досвід викладання:

Векторні простори, матричне числення, СЛАР, лінійні оператори, власні значення та вектори. Викладаю лінійну алгебру як фундаментальну основу для методики аналізу даних, обчислювальної математики та комп’ютерної графіки.

Деталі про досвід викладання:

Теорія графів, комбінаторика, теорія множин, булева алгебра. Включаю викладання спецкурсів: «Математична логіка та теорія алгоритмів», а також «Теорія складності» (аналіз складності алгоритмів, класи P і NP).

Деталі про досвід викладання:

Випадкові події, дискретні та неперервні випадкові величини, закони розподілу, граничні теореми ймовірностей, елементи теорії випадкових процесів.
Поглиблений курс матаматичної статистики: точкові та інтервальні оцінки, перевірка статистичних гіпотез, кореляційно-регресійний аналіз. Побудова та аналіз статистичних моделей на реальних даних.