Случайная мастерская

Случайная мастерская



Дорогие друзья! В связи с известными обстоятельствами мы пока не приняли решение насчёт времени и формата проведения: думаем об альтернативах или переносе на 2021 год. В текущем году набор закрыт.




Цель нашей мастерской — научить людей, не владеющих математической статистикой, но столкнувшихся с ней по учебе или работе, правильно ее использовать.
Мы рассказываем не просто в какие формулы нужно подставлять числа и какие кнопки нужно нажимать на компьютере, чтобы получить результат, но то, как и почему эти формулы и кнопки работают. Или не работают: у всего есть своя область применения (про это тоже расскажем).

Мы хотим немного спасти этот мир, показав всем интересующимся простую красоту идей теории вероятностей и математической статистики, из которых выросли большинство инструментов анализа данных в современной науке, бизнесе, маркетинге, медицине и много ещё где.

Наш желанный результат — чтобы по окончании мастерской участники не только уверенно владели основами математической статистики и могли ими пользоваться на практике, но и чувствовали бы себя комфортно, изучая её дальше уже самостоятельно.

Кто вы?


Студент старших курсов или молодой ученый из естественнонаучной области, который уже столкнулся в своей жизни с математической статистикой и ощутил всю боль от этого столкновения на практике: во время написания диплома, диссертации, статьи, гранта, отчета или какого-то иного труда.
Неважно, помните ли вы начала математического анализа или какой-нибудь язык программирования — это не имеет значения и никак не скажется на успеваемости в усвоении программы мастерской.

Кто мы?


Наша команда наполовину состоит из математиков, а наполовину из естественников, использующих математику, и этим мы достигаем баланса между уходом в сложную теорию и упрощением программы до набора примеров на все случаи жизни.

Что будет в программе, а чего в ней не будет?


На мастерской мы не будем уделять много времени вопросам анализа данных — их загрузке, фильтрации, препроцессингу, визуализации, поиску утечек, аномалий и т.д. Однако, мы будем изучать как работают инструменты для анализа данных, например:

  • Как и почему работают статистические критерии? Какие условия их применения? Как быть если эти условия нарушаются?
  • Что такое Центральная предельная теорема и как она работает при тестировании гипотез?
  • Что такое p-value, почему эта величина должна быть меньше 0.05 и как подходить к её интерпретации?
  • Чем критерии типа Манна-Уитни отличаются от критериев типа Стьюдента по постановке задачи и по интерпретации результатов?
  • Как формулируются задачи регрессии? Каковы условия использования регрессий, свойства и интерпретации их коэффициентов? Как оценить качество моделей и при чем тут машинное обучение?

    К окончанию мастерской мы обязательно найдем ответы на эти и некоторые другие важные вопросы.

    Почему это важно?


    Сегодня есть огромное множество пакетов и решений (SPSS, Statistica, Stata, R, Python, Excel на крайний случай), в среде которых мы нажатием пары кнопок можем вмиг провести хитроумный анализ. Это привело к ускорению работы, но одновременно к снижению понимания принципов используемых математических инструментов и, как следствие, к снижению критического осмысления результатов не только своих, но и чужих исследований.

    Поэтому мы в первую очередь ориентированы на понимание, и уже потом — на использование.

    Послесловие


    Конечно же, чуть меньше чем за две недели мы не сделаем из вас гуру математической статистики. Но, мы изучим ее базовые методы и приёмы, чтобы помочь вам пройти самую трудную часть пути к полному пониманию предмета — начало.

    Наш предварительный список преподавателей:

    Артём Николаев, Институт Системного анализа РАН, разработчик моделей и алгоритмов, аспирант РУДН по направлению математика.

    Константин Чукреев, Product-manager в Яндекс.Лавка, преподаватель курса Data Mining in Action и кафедры Сбертеха.

    Пётр Болотин

  • Почта по всем вопросам


    Анастасия Тюрина Генеральный директор
    Александр Гасников, д-р физ.-мат. наук Научный руководитель мастерской
    Герман Осьмак Директор
    Никита Колодин Директор
    Виктория Фомченкова Куратор
    Зоя Бобылёва Главная по тарелочкам

    Где ещё в Интернете
    https://t.me/random18
    https://vk.com/random_workshop



    Партнёры

    Физтех-школа прикладной математики и информатики
    Лаборатория теоретической физики ОИЯИ
    Кафедра молекулярной биологии и медицинской биотехнологии МБФ РНИМУ

    Основная программа

    (День 1) Основные понятия и математические основы работы статистических инструментов (вероятность, случайная величина, функции распределения, предельные теоремы, доверительные интервалы, идея проверки статистических гипотез;
    (День 2) Иллюстрация работы мат. инструментов: в частности, в задачах, решаемых распространенными критериями Стьюдента и Манна-Уитни. Более подробное знакомство с семействами непрерывных распределений;
    (День 3) Иллюстрация работы мат. инструментов в дискретном случае номинативных данных. Точные и асимптотические проверки стат. гипотез;
    (День 4-6) Статистические модели. Аналитические и численные решения. Рассмотрение моделей с позиции задач оптимизации. Элементы машинного обучения;
    (День 7-8) Практика и проектные задания.

    Более подробный проект(!!!) программы доступен по ссылке

    Даты проведения

    4-5 циклы: с 27 июля по 5 августа

    Возрастные ограничения
    от 18 лет
    Кого ищут
    Студентов старших курсов и молодых ученых из естественно-научных областей