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Wie kam es dazu?

Nach einem steinigen Weg vom Abschluss in Radiophysik, über eine Anstellung in einer staatlichen Forschungseinrichtung, bis hin zu einem Dozenten eines spezialisierten Kurses an meiner geliebten Alma Mater, bin ich schließlich ein geschätzter Mitarbeiter in der Forschungs- und Entwicklungsabteilung eines sehr coolen Startups im Bereich der erweiterten Realität geworden. Banuba.

Tolles Unternehmen, spannende Aufgaben, ein intensives Arbeitspensum, hervorragende Bedingungen und Gehalt… aber nach der Arbeit in einem Forschungsinstitut, wo man in einem Labor mit ebenso mathematisch gebildeten, etwas 'seltsamen' Menschen sitzt, die deinen Gedankengang im Handumdrehen verstehen, war es schwer, mit Nicht-Mathematikern zu interagieren. Man spricht ihnen vermeintlich einfache und offensichtliche Dinge vor, wie 'Hast du die Daten auf Homoskedastizität überprüft?', und sie bitten einen, sich vor Frauen nicht so auszudrücken. Auch meine Dozenten-Vergangenheit ließ mich nicht los... Kurz gesagt, ich wurde ein aktiver Teilnehmer an internen Wissensaustausch-Sitzungen. Irgendwann begann ich sogar, eine kleine Mathematikgruppe zu leiten. Es ist nicht einfach, in einem Labor mit Leuten zu sitzen, die so mathematisch gebildet sind wie du, und die deinen Gedankenfluss im Halbsatz verstehen. Wenn du ihnen vermeintlich einfache und offensichtliche Dinge sagst, wie "Hast du die Daten auf Homoskedastizität überprüft?", bitten sie dich, dich vor Mädchen nicht so auszudrücken. Auch meine Lehrererfahrung ließ mich nicht los... Kurz gesagt, ich wurde ein aktiver Teilnehmer an den internen Knowledge Sharing-Veranstaltungen. Irgendwann begann ich sogar, eine kleine Mathematikgruppe zu leiten.

Inzwischen haben die Jungs bereits 'den Abschluss gemacht'.

Data Scientists sind sie in der R&D zwar noch nicht, aber es fällt ihnen nun viel leichter zu verstehen, wovon Mathematiker in ihrer Sprache sprechen. Bei Bedarf können sie selbstständig weiterlernen oder Videokurse besuchen. Die Hauptaufgabe, die, wie ich finde, in unseren Kursen erfolgreich gelöst wurde, besteht darin, den Menschen zu zeigen, dass Mathematik keineswegs so kompliziert und beängstigend ist, wie es auf den ersten Blick scheint. Man muss sich lediglich an die spezifische Denkweise gewöhnen: logische Argumentationsketten zu entwickeln.

Er kam für mich…

Jemand hat meine Zugangsdaten und Passwörter an Lex über den Kanal weitergegeben AiT-Boroda🙂
Infolgedessen wurde ich, ein einfacher Proletarier geistiger Arbeit, plötzlich zu einem Helden der Geschichte auf diesem coolen Kanal!

Es gab Kommentare, es gab Fragen… Es stellte sich heraus, dass die Menschen an Mathematik interessiert sind. Es stellte sich heraus, dass die Menschen lernen wollen (in den meisten Fällen denke ich, dass sie wiederholen möchten, was sie zuvor gelernt haben:).

Anfangs hatte ich nicht vor, einen Vlog über Mathematik zu machen, ich wollte einfach eine Videoberatung für diejenigen aufnehmen, die den Weg der Selbstbildung einschlagen wollen.

Aber nach einiger Zeit wurde mir klar, dass ich das wirklich will! Und ich entschloss mich, meinem unerfüllten pädagogischen Wunsch nicht länger zu widerstehen 🙂

du/dv stud

Der Kanal hätte zwei Wochen früher starten können, wenn es keine Probleme mit der Beleuchtung gegeben hätte… Da ich die Videos abends aufnehme, benötige ich einen ausreichenden und leistungsstarken Lichtstrom. Da ich momentan kein Geld für professionelle Ausrüstung habe, musste ich eine Beleuchtungseinheit aus vorhandenen Materialien konstruieren. Ich habe viele Glühbirnen installiert. Das Ergebnis war miserabel. Es stellte sich heraus, dass viele punktuelle Lichtquellen eine Vielzahl von Schatten erzeugen 🙂 Doch es gelang mir, die Konstruktion durch einen einfachen Austausch der punktuellen Quellen gegen lineare zu einer relativ schattenfreien Variante zu verbessern.

Worum geht es also in dem Kanal?

Auf dem Kanal gibt es kurze (bis zu 20 Minuten) Video-Vorlesungen.
Es wird insgesamt drei große Bereiche geben: A) Mathematik, B) Datenverarbeitung und -analyse (dabei wird es auch um Bildverarbeitung gehen) und C) maschinelles Lernen.

Die Bereiche B) und C) werden Vorlesungen zur Implementierung der gelernten Algorithmen in Python enthalten, unter Nutzung von NumPy, ScikitLearn, Pandas usw.

Der mathematische Abschnitt umfasst die gesamte mathematische Basis, die für die Abschnitte B) und C) erforderlich ist, angefangen bei den Grundlagen. Da ich den Zugang zur Mathematik für alle Interessierten erkläre, beginnen wir mit einer kurzen Wiederholung der Grundkenntnisse.

Bis zu diesem Zeitpunkt (5 Wochen seit Start) wurde der erste Block 'Einführung in die Mathematik' abgeschlossen. In diesem Block haben wir kurz den Schulstoff der Arithmetik wiederholt, alle Eigenschaften von Potenzen, das kleinste gemeinsame Vielfache, den größten gemeinsamen Teiler, Brüche, Formeln zur Verkürzung der Multiplikation usw. aufgefrischt.

Der zweite Block hat begonnen, der sich mit Mengen und logischen Operationen befasst. Mathematik ist ganz anders als das Schulprogramm, aber nicht schwieriger!

Und es wird noch viel Interessantes folgen: erneute Wiederholung des Schulstoffes in Algebra und Geometrie, Trigonometrie, der sanfte Übergang in die komplexe Ebene, Ableitungen und Integrale, lineare Algebra, spektrale Analyse von Differentialgleichungen, analytische Geometrie, Wahrscheinlichkeitsrechnung…

Treten Sie bei!

Quelle: habr.com