Мы используем cookie для стабильной работы сервиса. Подробнее

Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)

ФорматОнлайн
Объём7 занятий
О курсе

Подробнее

Курс по теории вероятностей. Ведет ленивый и прокрастинирующий преподаватель. Моя лень заключается в том, что мне надоело требовать со студентов знания формул ("а ну-ка напиши мне тут локальную формулу Лапласа") и давать задачи, которые вообще никак не связаны с реальностью.  Моя прокрастинация заключается в том, что гораздо полезнее наблюдать за действиями студента, а только потом ему сказать: что у него получилось, а что - нет. Из лени и прокрастинации вытекает мои требования к слушателям курса: столкнувшись с какой-то проблемой, не тупи и не впадай в ступор; пробуй решать с помощью разных подходов; неточное решение гораздо лучше, чем отсутствие решения. И теория вероятностей является просто благодатной почвой для проверки такой методики обучения.  Дело в том, что практически любую задачу здесь можно решить тремя разными подходами: аналитически (с помощью умных формул); с помощью моделирования ситуации на языке программирования; с помощью здравых рассуждений. И если один из подходов по разным причинам не работает, то нужно применять оставшиеся. По этой причине у нас будут задачи трех указанных выше типов. А также будут задачи, которые нужно будет решить разными способами и сравнить их ответы. А кроме того, я буду постоянно призывать слушателей писать свои мысли и идеи в комментарии. Когда ты объясняешь идею решения другим - это прекрасно формирует твое собственное понимание.
Требования

Что нужно для старта

  • 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)
Результат

Что вы получите

  • 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.
Аудитория

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.
Содержание

Программа курса

7 занятий
ТемаЧто внутри
01События и как часто они случаются

- Общая информация к курсу
- События
- Приложения вероятностей: борьба с мошенничеством и казино
- Быстрые формулы (комбинаторика)
- Сложные ситуации
- Выводы

02Сложные события

- Когда исходы не равновероятны
- Действия над событиями и вероятностями
- Типичные ситуации
- Условная вероятность
- Парадокс Монти Холла
- Выводы

03Многоэтапные эксперименты

- Формула полной вероятности
- Цепи Маркова: общее понимание
- Формула Байеса
- Байес и анализ данных
- Байес и разоблачение читерства
- Выводы

04Схема Бернулли

- Собственно, схема
- Наиболее вероятное число успехов
- Приближенные формулы для схемы Бернулли
- Выводы

05Дискретные случайные величины

- Что это такое?
- Независимость случайных величин и действия над ними
- Среднее значение и дисперсия
- Свойства математического ожидания и дисперсии
- Числовые характеристики наиболее популярных распределений
- Выводы

06Непрерывные случайные величины

- Случайные величины с вещественными значениями
- Прочие распределения
- Функция распределения
- Нормальное распределение
- Математическое ожидание и дисперсия
- Неравенство Чебышёва
- Выводы

07Центральная предельная теорема

- Суммы случайных величин: на что они похожи
- Центральная предельная теорема для схемы Бернулли
- Центральная предельная теорема для частоты события
- Выводы
- Что дальше?

01События и как часто они случаются

- Общая информация к курсу
- События
- Приложения вероятностей: борьба с мошенничеством и казино
- Быстрые формулы (комбинаторика)
- Сложные ситуации
- Выводы

02Сложные события

- Когда исходы не равновероятны
- Действия над событиями и вероятностями
- Типичные ситуации
- Условная вероятность
- Парадокс Монти Холла
- Выводы

03Многоэтапные эксперименты

- Формула полной вероятности
- Цепи Маркова: общее понимание
- Формула Байеса
- Байес и анализ данных
- Байес и разоблачение читерства
- Выводы

04Схема Бернулли

- Собственно, схема
- Наиболее вероятное число успехов
- Приближенные формулы для схемы Бернулли
- Выводы

05Дискретные случайные величины

- Что это такое?
- Независимость случайных величин и действия над ними
- Среднее значение и дисперсия
- Свойства математического ожидания и дисперсии
- Числовые характеристики наиболее популярных распределений
- Выводы

06Непрерывные случайные величины

- Случайные величины с вещественными значениями
- Прочие распределения
- Функция распределения
- Нормальное распределение
- Математическое ожидание и дисперсия
- Неравенство Чебышёва
- Выводы

07Центральная предельная теорема

- Суммы случайных величин: на что они похожи
- Центральная предельная теорема для схемы Бернулли
- Центральная предельная теорема для частоты события
- Выводы
- Что дальше?

Организатор

Автор курса

StepikStepik
Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.
Подробнее об авторе
Мнения учеников

Отзывы о курсе

Оставьте отзыв

Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.

Напишите ваш коментарий, не менее 30 символов

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Оставьте заявку

Консультант ответит на вопросы о курсе «Тервер в радость (как легче понять теорию вероятностей)» и поможет разобраться в деталях обучения.

Комментарий ...

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Направления:Математика

Информация обновлена 7 сентября 2026 г.

Продолжить выбор

Похожие курсы

Годовой математика с Сашей Теплой + русский язык с Александром | 6 класс
9 ноября
Годовой математика с Сашей Теплой + русский язык с Александром | 6 класс

Комбо курсов по математике и русскому языку для 6 класса — это возможность системно пройти программу сразу по двум ключевым школьным предметам и не терять базу в течение года. Рег…

Онлайн3 занятийНачальный
Персональный наставникДомашние задания+4
61 690 ₽от 7 590 ₽/мес
Математика 7 класс 2027 Контроль+ Стандарт
3 месяца
Математика 7 класс 2027 Контроль+ Стандарт

Привет! Рад видеть вас на курсе «Старт к пятёрке»! 🚀 Здесь нас ждёт целая история! Мы улучшим успеваемость, подтянем оценки и подготовимся к ВПР по математике. Ключевые организаци…

Онлайн
Цена по запросуот 13 490 ₽/мес
Начать без затрат

Бесплатные курсы

Как читать математику — разбираем матан вместе.
Бесплатно3 часа
Как читать математику — разбираем матан вместе.

Открыть учебник, понять все слова и всё равно потерять смысл — нормальный опыт. Математический текст приходится читать иначе: строить собственные примеры, распутывать определения…

Онлайн1 занятий
Бесплатно
Комбинаторика для начинающих — курс А.М. Райгородского (МФТИ)
Бесплатно2-3
Комбинаторика для начинающих — курс А.М. Райгородского (МФТИ)

🏆 Номинант Stepik Awards 2024 в категории «Лучший бесплатный курс».Комбинаторика учит заменять длинный перебор одной хорошей идеей. Андрей Райгородский начинает с правил сложения…

Онлайн7 занятий
Бесплатно
Основы перечислительной комбинаторики
Бесплатно5-8 часов в неделю
Основы перечислительной комбинаторики

В курсе излагаются элементы классической перечислительной комбинаторики - науки, являющейся фундаментом для многих других курсов дискретной математики. Основной упор делается на б…

Онлайн5 занятий
Бесплатно