Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
2 семестра, 135 ак.ч.
Длительность обучения
Формат
Записи занятий
Удостоверение
100 % онлайн, чат-поддержки студентов 24 в сутки
Смотрите запись занятия в удобное время
Пройдите курс и получите удостоверение о повышении квалификации
Описание курса
Курс представляет собой набор теорий и практических аспектов применения математической статистики и статистических методов для планирования и обработки данных физических экспериментов. Фокус сделан не на теоретических доказательствах теорем, а на практических методах и аспектах их применения. Большое внимание уделено реализации статистических методов в виде программ на языке Python.
Программа курса
Семестр 1
Введение в теорию вероятностей.
Базовые понятия теории вероятностей. Аксиоматика теории вероятностей. Различные определения вероятности.
Непрерывные и дискретные распределения.
Биномиальное, пуассоновское, нормальное распределение. Их свойства и применение.
Теория принятия статистических решений.
Простые решения, сложные решения, функция риска, стратегия минимакса, Байесовские стратегии.
Теория оценок.
Точечные и интервальные оценки.
Теория проверки гипотез.
Статистики, критерии. Равномерно наиболее мощный критерий. Критерий качества фита.
Семестр 2
Статистические и систематические ошибки
Феноменологический подход к описанию погрешностей. Внутренние и внешние погрешности. Случайные погрешности и «погрешности незнания».
Использование языка Python для анализа данных.
Серия лабораторных работ по использованию языка Python.
Методы многомерной оптимизации для построения оценок
Симплексная оптимизация. Градиентный спуск. Метод Ньютона.
Байесовские методы.
Обзор современных Байесовских методов для анализа данных. Приглашенные лекции.
Методы Монте-Карло для анализа данных.
Маргинализация функции правдоподобия. Простое интегрирование методом Монте-Карло. Marcov chain Monte-Carlo
Цели и задачи курса
Цели
Дать студентам знания и инструменты для работы с экспериментальными данными, а также понимание того, как разрабатывать новые инструменты.
Задачи
Знания будут формироваться на практических задачах с учетом большого практического опыта авторов курса. В курсе предусмотрен ряд приглашенных лекций ведущих мировых специалистов в области обработки данных.
Уникальсность
Уникальной особенностью курса является разбор ряда тем, важных именно для обработки данных эксперимента (модели статистических и систематических ошибок, сложение результатов разных экспериментов, байесовская статистика). Курс может быть полезен не только физикам, но и всем, кто так или иначе работает с данными
Преподаватель курса
Александр Нозик
Директор Центра Научного Программирования МФТИ,
Google Developer Expert по Kotlin
(ex) руководитель направления в JetBrains Research.
Специалист по разработке на JVM платформах, архитектуре научного программного обеспечения и анализу данных
Занятия проходят 1-2 раза в неделю по 2-4 академических часа, по предварительно составленному расписанию. Преподаватель проводит практические занятия дистанционно, в форме вебинаров с использованием платформы ZOOM или аналогичной. Самостоятельная работа выполняется слушателем в удобном для слушателя режиме. Параллельно с обучением Вы будете добавлены в чат, где сможете общаться со своими сокурсниками, куратором школы и преподавателем: задавать вопросы, делиться опытом
Вы сможете пересмотреть занятие в записи, если не смогли присоединиться или хотите повторить пройденную тему. Запись будет доступна на следующий день после занятия и далее на весь срок обучения.
Если почувствуете, что нагрузка слишком велика, то вы можете:
Перенести сроки обучения на следующий поток. Перейти на другой курс обучения. Вы сможете сделать возврат средств за ту часть обучения, которую не прошли. К примеру, вы оплатили обучение целиком, но отучились только два месяца — мы вернём деньги за оставшиеся месяцы обучения.
Закончив курс Вы получаете удостоверение о повышении квалификации МФТИ.
Вы можете оплатить всю стоимость обучения сразу, а также оплатить обучение в рассрочку. Первый платеж должен быть осуществлен до начала обучения.
После подтверждения участия в программе, мы высылаем оферту с графиком платежей и ссылку на оплату. Оплатить можно банковской картой. После оплаты Вам придут: 1. Письмо с ссылками на подключения в чат и страница с актуальной информацией о курсе. 2. Письмо с формой Регистрационной анкеты (необходимо загрузить копии паспорта и диплома о высшем или среднем профессиональном образовании). 3. За три дня до старта курса придет письмо с расписанием лекций.
Мы подбираем преподавателей в соответствии с задачами, опытом и уровнем участников программы.
Для того чтобы начать обучение Вы должны иметь диплом о высшем или среднем профессиональном образовании или справку о том, что обучаетесь сейчас. Возможность уделять время учебе не менее 8 часов в неделю. Иметь базовые знания по содержанию курса.
Почему стоит выбрать МФТИ
1 место
в рейтинге Superjob в сфере
ТОП 3
в рейтинге Forbes лучших вузов России
10 нобелевских лауреатов
среди выпускников и преподавателей
Более 80
академиков и членов-корреспондентов РАН
Андрей Райгородский о ФПМИ МФТИ
Доктор физико-математических наук, профессор, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ)
“Физтех-школа прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ – безусловно ведущий мировой центр науки и образования в области математики и информатики. Особенность нашей школы заключается в том, что она сочетает в себе активную научную деятельность и тесную связь с индустрией. На сегодняшний день школа включает в себя 28 кафедр и 22 лаборатории от ключевых академических институтов и ключевых представителей IT-индустрии: Яндекс, Тинькофф, Сбербанк, VK, Abbyy, 1C, Huawei и другие.
Наша школа и МФТИ в целом гордимся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов "
Оплата обучения возможна в рассрочку (только для физических лиц)
ПОДРОБНЕЕ
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
По каждой из предлагаемых программ/курсов, имеется возможность оплаты обучения в рассрочку.
Условия рассрочки:
Полная стоимость обучения при использовании рассрочки не изменяется. Рассрочка беспроцентна, оформление рассрочки бесплатно.
Детали рассрочки описаны в оферте на каждую соответствующую программу/курс, в Приложении № 1 – График платежей.
В Графике платежей указаны контрольные даты, на которые слушателем суммарно за всё предшествующее такой дате время должна быть перечислена указанная в графике платежей соответствующая сумма, или превышающая её сумма (но не более полной стоимости обучения). Например:
Оплата через равные промежутки времени платежами одинакового размера
Оплата одним платежом в размере стоимости всего обучения
Все описанные варианты допустимы, если на каждую из обозначенных в графике платежей дат внесено платежей на сумму не меньше указанной.