Основы статистики и математического анализа

Бакалавриат 2026/2027

Статус: Курс обязательный (Медиакоммуникации)

Кто читает: Институт медиа

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Поденко Софья Сергеевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 64

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина «Основы статистики и математического анализа» полностью рассчитана на студентов гуманитарных, прежде всего, медейных специальностей, которым нужны базовые знания и навыки для профессиональной работы с данными. Курс позволит студентам получить обзорные знания по высшей математике, включая элементарную алгебру, основы математического анализа, линейной алгебры , теории вероятностей и математической статистики, в объеме, необходимом для дальнейшего эффективного изучения курсов по анализу данных и сторителлингу, основанному на данных. Дисциплина содержит большую практическую составляющую, основанную на примерах решения задач. В рамках практических заданий студенты получат навыки использования математического аппарата для решения задач, стоящих перед продюсерами технологических медиапроектов, Студенты приобретут опыт для успешного прохождения будущих курсов, связанных с аналитикой данных.

Цель освоения дисциплины

Формирование базовых знаний по высшей математике и навыков для профессиональной работы с данными у студентов гуманитарных направлений.
Знакомство с современным видением проблем, терминологией и методов высшей математики.
Подготовка к последующему освоению курсов по обработке больших данных.
Освоение инструментария математического анализа.

Планируемые результаты обучения

Использует основные понятия математического анализа и статистики в соответствии с ситуацией;
Рассчитывает базовые статистическое показатели;
Критически оценивает статистическую информацию и аргументировано излагает результаты анализа;
Правильно интерпретирует базовые метрики (среднее арифметическое, медиана, мода, дисперсия, стандартное отклонение) для анализа медиапотребления;
Решает простейшие задачи оптимизации с помощью методом математического анализа (например, максимизация охвата при ограниченном бюджете);
Называет ошибки, подмены понятий и скрытые манипуляции в чужих графиках и расчетах
Владеет основами классических курсов высшей математики (математический анализ, теория вероятностей и статистика, линейная алгебра) в объеме, достаточном для дальнейшего освоения курсов по анализу больших данных и машинному обучению