Бакалавриат
2024/2025




Основы статистики и математического анализа
Статус:
Курс обязательный (Медиакоммуникации)
Направление:
42.03.05. Медиакоммуникации
Кто читает:
Институт медиа
Где читается:
Факультет креативных индустрий
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Поденко Софья Сергеевна
Язык:
русский
Кредиты:
3
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплина «Основы статистики и математического анализа» полностью рассчитана на студентов гуманитарных, прежде всего, медейных специальностей, которым нужны базовые знания и навыки для профессиональной работы с данными. Курс позволит студентам получить обзорные знания по высшей математике, включая элементарную алгебру, основы математического анализа, линейной алгебры , теории вероятностей и математической статистики, в объеме, необходимом для дальнейшего эффективного изучения курсов по анализу данных и сторителлингу, основанному на данных. Дисциплина содержит большую практическую составляющую, основанную на примерах решения задач, характерных для журналистики данных и отчасти data science. Для практики используется математический редактор Mathcad Express. В рамках практических заданий студенты получат навыки использования математического аппарата для решения задач, стоящих перед продюсерами технологических медиапроектов, Студенты приобретут опыт для успешного прохождения будущих курсов, связанных с аналитикой данных.
Цель освоения дисциплины
- Формирование базовых знаний по высшей математике и навыков для профессиональной работы с данными у студентов гуманитарных направлений.
- Знакомство с современным видением проблем, терминологией и методов высшей математики.
- Подготовка к последующему освоению курсов по обработке больших данных.
Планируемые результаты обучения
- Анализирует данные с использованием изученного математического аппарата и формулирует соответствующие выводы.
- Владеет основами классических курсов высшей математики (математический анализ, теория вероятностей и статистика, линейная алгебра) в объеме, достаточном для дальнейшего освоения курсов по анализу больших данных и машинному обучению.
- Имеет представление о способах применения методов и инструментов математических расчетов в различных сферах.
- Использует соответствующую математическую терминологию в соответствии с ситуацией.
Содержание учебной дисциплины
- Элементарная алгебра и основы математического анализа
- Линейная алгебра
- Математический анализ
- Обзор разделов математики и решение алгебраических задач
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Статистика: анализ данных
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 2nd module0.2 * Домашнее задание №1 + 0.2 * Домашнее задание №2 + 0.1 * Дополнительные задания + 0.5 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Шведов, А. С. Теория вероятностей и математическая статистика: промежуточный уровень : учебное пособие / А. С. Шведов. — Москва : Высшая школа экономики, 2016. — 280 с. — ISBN 978-5-7598-1301-9. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100140 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Туганбаев А.А. - Задачи и упражнения по высшей математике для гуманитариев: учеб.пособие - Издательство "ФЛИНТА" - 2017 - 400с. - ISBN: 978-5-9765-1403-4 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/108263