Регистрация на курс
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
Смотрите запись занятия в удобное время
Пройдите курс и получите удостоверение о повышении квалификации
Научитесь анализировать данные с помощью современных статистических методов и Python.
На курсе вы освоите инструменты математической статистики, научитесь выбирать подходящие методы анализа, проверять гипотезы, оценивать достоверность результатов и работать с реальными наборами данных.
Практические задания выполняются в Python с использованием современных библиотек, поэтому полученные знания можно сразу применять в профессиональной деятельности.
Помимо классических методов статистики, программа включает темы, востребованные в научных исследованиях и Data Science: оценку неопределенности, объединение результатов различных исследований и основы байесовского подхода.
Программа курса
- Семестр 1
Старт: сентябрь
Длительность: 4 месяца
Занятия 1 раз в неделюТеория принятия статистических решений.
● Решения в детерминированных задачах.
● Решения в недетерминированных задачах, функция риска.
● Условная вероятность, стратегии принятия решений.
Основные понятия теории вероятности.
● Определения вероятности.
● Функция правдоподобия.
● Точечные и интервальные оценки параметров распределений.
● Доверительные интервалы.
Погрешности в физическом эксперименте.
● Статистические и систематические погрешности.
● Свойства распределений при замене переменных.
● Сложение погрешностей.
● Сложение результатов различных экспериментов.
Свойства распределений.
● Биномиальное распределение и распределение Пуассона.
● Нормальное распределение и его свойства.
● Средние значения, моменты распределений.
Проверка статистических гипотез.
● Функции случайных переменных.
● Статистические критерии и их свойства.
● Методики построения критериев.
● Критерии согласия данных с теорией.
Оценка параметров.
● Параметрические критерии.
● Метод максимума правдоподобия и хи-квадрат.
● Использование функции правдоподобия для построения интервальных оценок.
● Интервальные оценки в случае нормального распределения.
Современные методы анализа данных (дополнительно).
● Фитирование экспериментальных кривых. Критерии качества фита. Компьютерные методы решения задач оптимизации.
● Многопараметрический анализ. Анализ корреляций.
● Информация Фишера и ее применение. Максимальная информация и граница Рао — Крамера.
● Два подхода к вероятности: частотный подход и субъективная вероятность. Проблема уникальных событий.- ● Использование компьютера для анализа данных эксперимента.
- Семестр 2
Старт: февраль
Длительность: 4 месяца
Занятия 1 раз в неделю
Посвящен работе над проектом.
Примеры тем проектов:
● Байесовское глубокое обучение
● Информация Фишера и активное обучение
● Машинное обучение на Котлине, KotlinDL
● Глубокое обучение в кино
● Байесовская оптимизация
● MCMC на Джулии
По итогам работы возможна публикация статьи.- На лекциях приглашаются специалисты из разных областей и рассматриваются продвинутые темы. Их список меняется ежегодно
Почему этот курс?
🎯 Результат обучения
Получите практические навыки применения методов математической статистики для анализа данных и научитесь использовать Python для решения прикладных задач в Data Science, научном программировании и количественных финансах.
🚀 Что вы получите
- практический опыт статистического анализа данных;
- уверенное владение Python для реализации статистических методов;
- фундаментальную подготовку для работы в Data Science, научном программировании и количественных финансах;
- навыки, востребованные аналитиками данных, исследователями и ML-специалистами.
⭐ Особенность курса
Курс сочетает фундаментальную математическую подготовку МФТИ с практической реализацией статистических методов в Python. Он является основным модулем программ профессиональной переподготовки «Научное программирование» и «Количественный финансовый аналитик», поэтому полученные знания станут прочной основой для дальнейшего профессионального развития.
Преподаватели курса
Часто задаваемые вопросы
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.
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.
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
лучших вузов России
10 нобелевских лауреатов
среди выпускников и преподавателей
Более 80
академиков и членов-корреспондентов РАН
Заслуженный деятель науки РФ, доктор физико-математических наук, профессор, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ)
Андрей Райгородский о ФПМИ МФТИ
"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 гордятся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов "
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 гордятся 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)
(только для физических лиц)
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
продолжительность курса 9 месяцев
145 000 ₽
Стоимость обучения
Подать заявку
Рассрочка на оплату обучения для физических лиц
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:
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