Matemática para Data Science - Pré-Cálculo

Exemplos e aplicações com Python

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Description

O pré-cálculo é uma disciplina acadêmica que abrange tópicos matemáticos fundamentais necessários para o estudo avançado de cálculo diferencial e integral.


Ele é projetado para fornecer aos estudantes uma base sólida em conceitos matemáticos antes de ingressarem em cursos mais avançados de cálculo.


O conceito de funções é fundamental para o avanço nos estudos da matemática para data Science.


Neste curso você irá conciliar a teoria com a prática do estudo das funções:

Funções:

  • Conceitos fundamentais de funções, como domínio, imagem e notação funcional.

  • Tipos de funções, como lineares, quadráticas, polinomiais, exponenciais e logarítmicas.

  • Composição de funções.


O objetivo do pré-cálculo é preparar os estudantes para o estudo mais avançado do cálculo, onde conceitos como derivadas, integrais e séries infinitas são explorados.


Ele fornece a base matemática necessária para que os estudantes compreendam e apliquem os princípios do cálculo de maneira mais eficaz.


Geralmente, o pré-cálculo é um curso oferecido em instituições de ensino superior, como faculdades e universidades, para estudantes de ciências, engenharia e outras disciplinas relacionadas.


Nas nossas aplicações e exercícios iremos utilizar a poderosa linguagem de programação Python.

O curso está repleto de exemplos e exercícios resolvidos para que você possa entender bem os conceitos principais e estudar as soluções de exercícios e aplicações com a ferramenta Python.

Antes de adquirir o curso, veja a ementa e assista as aulas de pré-visualização disponíveis.

Também assista as aulas demonstrativas disponíveis para você!

Bons estudos!

Estou aguardando você nas aulas!

Até logo!!

What You Will Learn!

  • Conceitos gerais sobre funções matemáticas
  • Função polinomial do 1º Grau
  • Função polinomial do 2º Grau
  • Função exponencial
  • Função logarítmica
  • Função modular
  • Trigonometria

Who Should Attend!

  • Futuros engenheiros, economistas, administradores, contadores, arquitetos, estatísticos e matemáticos.
  • Autodidatas dos mundos de Data Science e Data Analysis.