Курс на Stepik
Обложка курса «Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)» на Stepik
Бесплатно

Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей) 4.455

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс содержит классические темы теории вероятностей: от классической схемы до предельных теорем (aka: ЦПТ, ЗБЧ). Курс НЕ прокачивает гениальнейшую компетенцию: подставь в формулу числа и получи ответ. Мы будем учиться понимать и моделировать. Мы поймем, что все сложные формулы получаются естественно и просто из обычных наблюдений и симуляции процессов на языке программирования.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)»Учеников на курсе 3 288
Сертификаты, выданные на курсе «Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)»Отзывов получено 11
Рейтинг курса «Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)»Рейтинг курса 4.455
Уроки в курсе «Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)»Количество уроков 40
Тесты в курсе «Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)»Количество квизов 115
Время прохождения курса «Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)»Время прохождения курса
Обновления курса «Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)»Обновления курса
Дата публикации курса «Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)»Последнее обновление
Сложность easy

Чему вы научитесь

  • замечать случайные процессы в повседневной жизни;
  • их понимать, то есть включать в свою профессиональную деятельность результаты работы со случайными процессами;
  • моделировать эти процессы на Питоне;
  • (что самое важное) способность принимать решение в условиях недостатка данных или их случайной природы.

О курсе

Курс содержит классические темы теории вероятностей: от классической схемы до предельных теорем (aka: ЦПТ, ЗБЧ). Курс НЕ прокачивает гениальнейшую компетенцию: подставь в формулу числа и получи ответ. Мы будем учиться понимать и моделировать. Мы поймем, что все сложные формулы получаются естественно и просто из обычных наблюдений и симуляции процессов на языке программирования.

Для кого этот курс

Изначально я разрабатывал этот курс для студентов Тюменского университета (технические и естественно-научные специальности). Так что им (не)повезло - у них этот курс будет обязательным. Но если вам не повезло в жизни и вы не учитесь в ТюмГУ, то я перечислю ниже ситуации, когда умение применять теорию вероятностей ужасно полезно в жизни. Как принять решение на основе неполной информации? Как интерпретировать ответ человека/ИИ, содержащий слово "вероятность". Например, врач вам сказал, что с вероятностью 99% у вас смертельная болезнь. И что? Что делать, когда вы не знаете, какую математическую формулу применить в ситуации? Как не опустить руки и как получить хоть какой-нибудь ответ (возможно, не совсем точный)? Как можно компенсировать недостаток математических знаний (а мы все тут не без греха)? Спойлер: он компенсируется с помощью программирования и правдоподобных рассуждений.

Начальные требования

Достаточно школьного курса математики и основ программирования на Питоне (но в крайнем случае задания на программирования можно пропустить).

Из Питона потребуется лишь общий синтаксис: операторы, циклы, переменные, списки, а также вызовы функций, генерирующие случайные числа (например, библиотека numpy.random)

Преподаватели курса

Как проходит обучение

Слушайте лекции, выполняйте задания. 

Задания будут трех типов: 

  • получить ответ с помощью формулы
  • получить ответ с помощью моделирования на Питоне
  • (неочевидный) пишите в комментариях свои идеи, помогайте другим участникам прийти к решению, не стесняйтесь сами попросить помощи в комментариях.

Что вы получите

  • нюх на отыскание случайных процессов в повседневной жизни;
  • их понимание;
  • моделирование этих процессов на Питоне;
  • получение ответов с помощью формул;
  • (что самое важное) способность принять решение в условиях недостатка данных и/или их случайной природы.

Расскажите о курсе друзьям