Чему вы научитесь
- 🎲 Применять комбинаторику: Различать сочетания и размещения, считать количество вариантов в сложных задачах (карты, пароли, лотереи).
- 📊 Вычислять вероятность: Использовать классическую формулу, геометрический метод и теоремы сложения/умножения.
- 🧠 Мыслить логически: Работать с условной вероятностью, понимать зависимость событий и не попадаться в ловушки интуиции.
- 🔍 Искать причины: Использовать формулу Байеса и Полной вероятности для оценки гипотез.
- 📈 Анализировать данные: Строить ряды распределения дискретных случайных величин.
- 🧮 Считать метрики: Находить математическое ожидание, дисперсию и стандартное отклонение.
- ⚙️ Моделировать процессы: Применять схемы Бернулли и Пуассона для решения реальных задач.
О курсе
путеводитель по миру случайности. От подбрасывания монетки и азов комбинаторики до формулы Байеса и дискретных распределений. Идеальный старт для тех, кто хочет освоить Data Science или сдать экзамен в вузе без головной боли.
Для кого этот курс
Студенты вузов: Если лекции кажутся непонятными, а экзамен на носу — этот курс разложит всё по полочкам.
Начинающие Data Scientists: Тем, кто учит Python и ML
Школьники (10-11 класс): Для подготовки к профильным экзаменам и олимпиадам.
Любознательные: Для всех, кто хочет развить критическое мышление и понимать, как на самом деле работает "случай".
Начальные требования
Для прохождения достаточно школьной базы (7-9 класс):
-
Умение работать с дробями и процентами.
-
Понимание степеней числа.
-
Базовая алгебра (умение выразить
xиз уравнения).
Преподаватели курса
24 880
Как проходит обучение
Курс состоит из текстовых уроков с интерактивными задачами.
-
Вы читаете короткий блок теории (5-10 минут).
-
Решаете задачи для закрепления (тесты, числовые ответы).
-
Получаете мгновенную автоматическую проверку.
-
Если задача не получается — можете обсудить её в комментариях с автором и другими студентами.
Дедлайнов нет — вы учитесь в своем темпе.
Что вы получите
- ✅ Уверенное владение базовым аппаратом теории вероятностей.
- ✅ Доступ к сообществу и комментариям.
- ✅ Фундамент для перехода к изучению Математической статистики.
Нагрузка
4-5 часов в неделю