Распределения с тяжёлыми хвостами: как распознать, где встречаются, почему возникают
Осень 2021 года, Computer Science Center. По-видимому, первая моя лекция в открытом доступе! В процессе подготовки к лекции очень проникся темой и после этого сплошь и рядом пытаюсь что-нибудь рассказать про это студентам.
Что почитать: Nair, Wierman, Zwart, The Fundamentals of Heavy Tails: Properties, Emergence, and Estimation
Введение в математическую статистику
Теплый ламповый курс осени 2021 года в Computer Science Club. Всего 10 лекций и отстойный продакшн, но зато более подробно концепцию статистических моделей и проверки гипотез с их помощью я нигде не рассматривал: понятие выборки появляется только на 4 лекции, а до этого кучу времени возим туда-сюда датасет с игровым автоматом.
Математическая статистика, весна 2022
Совершенно замечательный курс в CSC из 12 лекций. Ретроспективно кажется, что можно было чуть побольше рассказать про байесовский подход, но тогда я еще не знал, как это делать 😌 С тех пор мой курс сильно изменился, но это прочтение все еще кажется мне более подходящим для широкой аудитории.
Bias-variance tradeoff в анализе данных и реальной жизни: почему мы любим спрашивать совета у профессионалов
Весна 2023. Постарался сделать мега-доступную лекцию по теме для дня открытых дверей в питерском ШАД. В конце поговорил про аналогии с нашей повседневной жизнью и почему не стоит доверять HiPPO
Опыт погружения школьников и студентов в теорию вероятностей с помощью метода Монте-Карло на Python
Супер странный и спонтанный доклад на конференции «ИТ-образование в современном мире» на ФКН ВШЭ. Попытался рассказать про то, почему имеет смысл рассказывать теорвер в терминах метода Монте-Карло. Может быть еще напишу отдельный пост про это.
Введение в гауссовские процессы на Python
Микрокурс в Computer Science Space, прочитанный осенью этого года. Попытался рассказать, почему гауссовские процессы очень похожи на сильно многомерное нормальное распределение, и как это все потрогать и подвигать и питончике. Как и предыдущий доклад этот курс построен на идее, что если сначала потрогать и подвигать что-нибудь наглядное, то потом будет легче погружаться в более абстрактные и сложные вещи.