20 - 28 июля
Летняя выездная школа
по анализу данных и IT (8-11 класс)
“Прогнозирование и риски: аналитика в период турбулентности”
Тема года:
О программе
Прогнозирование будущего – это не только чудеса из сказок, но и базовая потребность бизнеса, государства и общества. Как математика помогает анализировать настоящее и выявлять угрозы будущего? Зачем медикам и журналистам программирование? Чем регрессия отличается от прогрессии?
Ответы на все эти и многие другие вопросы – на нашей летней школе.
Нас ждут лекции и семинары от преподавателей факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, мастер-классы по программированию от экспертов Сбера, Тинькофф и лабораторий Сколково. В учебной программе – введение в описательные аналитики, основы количественных методов, визуализация данных, программирование на Python, этика больших данных и решение реальных маркетинговых задач. А в финале – групповая работа над проектом с защитой перед ведущими аналитиками компаний-работодателей!
Изучим основы математической статистики, работы с большими данными и погрузимся в миры кодинга. Научимся обрабатывать массивы данных, отличать «усы» от «выбросов», создавать маркетинговые уловки и раскусывать фальсификацию данных от желтой прессы. Рекомендуется не только будущим айтишникам и заядлым математикам, но и тем, для кто только начал интересоваться прикладной статистикой – журналистам, социологам, политологам и будущим предпринимателям.
Ответы на все эти и многие другие вопросы – на нашей летней школе.
Нас ждут лекции и семинары от преподавателей факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, мастер-классы по программированию от экспертов Сбера, Тинькофф и лабораторий Сколково. В учебной программе – введение в описательные аналитики, основы количественных методов, визуализация данных, программирование на Python, этика больших данных и решение реальных маркетинговых задач. А в финале – групповая работа над проектом с защитой перед ведущими аналитиками компаний-работодателей!
Изучим основы математической статистики, работы с большими данными и погрузимся в миры кодинга. Научимся обрабатывать массивы данных, отличать «усы» от «выбросов», создавать маркетинговые уловки и раскусывать фальсификацию данных от желтой прессы. Рекомендуется не только будущим айтишникам и заядлым математикам, но и тем, для кто только начал интересоваться прикладной статистикой – журналистам, социологам, политологам и будущим предпринимателям.
Александра Краснокутская
Факультет компьютерных наук ВШЭ,
преподаватель кафедры высшей математики
преподаватель кафедры высшей математики
Академический руководитель программы
Оставьте заявку!
Концепция смен
Лекции, семинары и мастер-классы по профильным предметам смены. В этой части вас ждут интерактивные занятия, выступления спикеров из индустрии и ведущих университетов, и много чего интересного.
Образование и профориентация
1
Помимо занятий участников ждут эксклюзивные экскурсии в ведущие университеты – НИУ ВШЭ, Сколтех, МГИМО, крупные российские компании и культурные институции. Это возможность прощупать свой предмет изнутри!
Выездные экскурсии
2
Все преподаватели наших смен – сотрудники и эксперты ведущих вузов. Каждый курс не только расширяет кругозор, но и оптимально подходит для подготовки к профильным олимпиадам: ВсОШ, «Высшей пробе», «Ломоносову» и многим другим.
Активный отдых
3
На протяжении всей школы делаем групповое задание, решаем кейсы и задачи под присмотром опытных наставников, а в конце – защищаем перед приглашенными экспертами.
Проектная работа
4
Учебные курсы
Источники данных
Откуда компании и исследователи берут данные? Кто их собирает и почему они так дорого стоят? Разбираемся в источниках и базах данных, погружаемся в практику и очаровываемся рутиной аналитиков больших компаний.
Откуда компании и исследователи берут данные? Кто их собирает и почему они так дорого стоят? Разбираемся в источниках и базах данных, погружаемся в практику и очаровываемся рутиной аналитиков больших компаний.
Статистика
Что такое статистика и как она помогает прогнозировать? Чем “усы” отличаются от “выбросов”? Как быть со “стандартной ошибкой” и зачем смотреть на медиану вместо среднего значения? Учимся смотреть на цифры и делать правильные выводы.
Что такое статистика и как она помогает прогнозировать? Чем “усы” отличаются от “выбросов”? Как быть со “стандартной ошибкой” и зачем смотреть на медиану вместо среднего значения? Учимся смотреть на цифры и делать правильные выводы.
Программирование в Python
Зачем аналитикам программировать? Обрабатываем и анализируем данные с помощью самого популярного языка программирования.
Фундаментальный, максимально практичный и основной курс летней школы, на котором мы применяем знания, полученные на всех смежных курсах.
Зачем аналитикам программировать? Обрабатываем и анализируем данные с помощью самого популярного языка программирования.
Фундаментальный, максимально практичный и основной курс летней школы, на котором мы применяем знания, полученные на всех смежных курсах.
Визуализация данных
Как иллюстрировать цифры? Как донести сложные выводы для любого заказчика? Как говорить просто, не упуская деталей? Строим понятные графики, отражающие действительность, и не даём плохим данным себя обмануть.
Как иллюстрировать цифры? Как донести сложные выводы для любого заказчика? Как говорить просто, не упуская деталей? Строим понятные графики, отражающие действительность, и не даём плохим данным себя обмануть.
Практикум
Как научиться ставить и решать аналитические задачи? Тренируем технические и аналитические навыки и практикуемся на реальных данных.
Как научиться ставить и решать аналитические задачи? Тренируем технические и аналитические навыки и практикуемся на реальных данных.
Этика данных
Как работать с проблемными источниками? Зачем нужны кодексы этики для ученых? Что помогает правильно работать с медицинскими снимками? Как работать с коммерческой тайной? Учимся основам исследовательской этики.
Как работать с проблемными источниками? Зачем нужны кодексы этики для ученых? Что помогает правильно работать с медицинскими снимками? Как работать с коммерческой тайной? Учимся основам исследовательской этики.
Проект
Что такое анализ данных от А до Я? Ставим реальную бизнес-задачу, строим модель, делаем прогноз и смотрим, что у нас получится.
Осторожно, после выполнения задания может захотеться пойти работать в Яндекс или Озон!
Что такое анализ данных от А до Я? Ставим реальную бизнес-задачу, строим модель, делаем прогноз и смотрим, что у нас получится.
Осторожно, после выполнения задания может захотеться пойти работать в Яндекс или Озон!
Команда школы
- Александра КраснокутскаяФакультет компьютерных наук ВШЭ, преподаватель кафедры высшей математики
Академический руководитель - Дмитрий ТретьяковИППИ НИУ ВШЭ Факультет компьютерных наук ВШЭ, департамент больших данных
Курс “Практикум” - Никита ЗолинФГП НИУ ВШЭ ОП “Политология” ВШЭ Сооснователь Олимпикс
Курс “Математическая статистика” - Санжар АкаевИГИТИ им. А.В. Полетаева, преподаватель философии ВШЭ
Курс “Этика данных” - Иоанн ДовгополыйФакультет креативных индустрий ВШЭ, преподаватель Института медиа
Курс “Практикум”
Стоимость
39 900 руб.
Лайт
45 900 руб.
Оптиум
47 900 руб.
Премиум
Лайт
Оптиум
Премиум
Очное участие
Питание
Экскурсии и выезды
Проживание
Записи занятий
Экспресс оформление
hello@olimpx-soc.com
Олимпийский пр-т, 11с1, м. Марьина Роща
Контакты
Регистрация