Дополнительные главы теории вероятности и прикладной статистики

2026/2027

ID 1217222

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Полякова Ирина Юрьевна, Умнов Сергей Алексеевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 28

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина преподается с целью повторения базовых понятий теории вероятностей и математической статистики, а также приобретения углубленных навыков в вероятностном моделировании за счет рассмотрения продвинутых моделей и их приложений в академических и бизнес-задачах.

Цель освоения дисциплины

Формирование знаний, умений и навыков в области статистики, а именно умений проверять статистические гипотезы, строить вероятностные модели в Python, понимать их теоретические основы и ограничения, интерпретировать значимость и стабильность результатов прогнозирования, владеть инструментами продвинутого A/B тестирования.

Планируемые результаты обучения

Уметь развернуто решать научные и бизнес-задачи с использованием аппарата теории вероятности и математической статистики
Повысить навык самостоятельного исследования и проактивности в рамках курса
Повысить навыки публичных выступлений, самостоятельного исследования нового материала в рамках курса
Структурировать и формализовать знания, полученные на курсе

Содержание учебной дисциплины

Повторение основных понятий теории вероятностей и математической статистики
A/B тестирование
Байесовская статистика
Марковские цепи
EM-алгоритм
Линейная регрессия, интерпретируемый ML

Элементы контроля

Работа на парах
Выполнение микрозаданий на парах, ответы на вопросы. Результирующая оценка за эту форму контроля считается от второго максимума по сумме «баллов» в группе
Доклад на семинаре
Выступление на 5-8 минут в группах 2-3 человека о продвинутых подходах в А/B тестировании и/или кейсе из практики. Список тем будет сформирован семинаристом, предусмотрена возможность предложения собственной темы для доклада.
Экзамен
Устный формат. Предполагает ответ на 1-2 теоретических вопроса в рамках курса и решение продуктового кейса. Ответ на теорию оценивается по 10-ти балльной шкале, весит 0.6 от оценки за экзамен. Ответ на кейс оценивается по 10-ти балльной шкале, весит 0.4 от оценки за экзамен. Теоретические вопросы известны студентам до экзамена. Текст кейса студент получает во время экзамена.

Промежуточная аттестация

2026/2027 1st module
0.3 * Доклад на семинаре + 0.1 * Работа на парах + 0.6 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Полякова Ирина Юрьевна

Программа дисциплины