Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Wiki ФКН

2025-02-09T19:04:59Z

Kkorolev: /* Курсы магистратуры ФКН */

__NOTOC__
= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

{| class="wikitable"
|-
! colspan="2" | <div style="text-align: center;">'''Навигация'''</div>
|-
! [[#bachelors|Курсы бакалавриата ФКН]]
| <div style="text-align:center">[[#AMI|ПМИ]] · [[#SE|ПИ]] · [[#DSBA|ПАД]] · [[#compds|КНАД]] · [[#EDA|ЭАД]] · [[#DRIP|ДРИП]] · [[#electives|майноры и факультативы]]</div>
|-
! colspan="2" | [[#DataCulture|Курсы в рамках проекта Data Culture]] · [[#masters|Курсы магистратуры ФКН]] · [[#other|Курсы других факультетов]] · [[#archive|Архив]]
|}

== Курсы за 2024/25 учебный год ==
{| class="wikitable courses"
|-

! width="21%" | 1 курс !! width="21%" | 2 курс !! width="21%" | 3 курс !! width="21%" | 4 курс !! rowspan="2" | '''майноры и факультативы'''
|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПМИ'''
|-
|
'''М+'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2024/2025_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2024/25_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 (пилотный поток)]]

[[Дискретная математика на ПМИ 2024/25 (пилотный поток) | Дискретная математика (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2024/2025_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (пилотный поток) 2024/25 | Теория чисел (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2024/2025_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2024/25_(основной_поток) | Математический анализ-1 (ПМИ основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2024/25_(основной_поток)_ЭАД | Математический анализ-1 (ЭАД)]]

[[DM1PMIbase-2024-25 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]

[[DM1EAD-2024-25 | Дискретная математика (ЭАД+СмолГУ)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2024/2025_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

[[Теория чисел (основной поток) 2024/25 | Теория чисел (основной поток)]]

'''П+'''

[[Алгоритмы и структуры данных пилотный поток 2024/2025 | Алгоритмы и структуры данных (пилотный поток)]]

'''П'''

[[Язык программирования Python 2024/25 (основной поток) ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 (основной поток) (2 модуль) 2024/2025]]

||
'''М+'''

[[Математическая_статистика_2024/25_(пилотный_поток)| Математическая статистика (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2024/25_(пилотный_поток)| Теория вероятностей (пилотный поток)]]

[[Математический Анализ 2 на ПМИ 2024/25 (пилотный поток) | Математический анализ - 2 (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Математическая_статистика_2024/25_(основной_поток)| Математическая статистика (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2024/25_(основной_поток)| Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(2024/25) | Математический анализ - 2 (основной поток) ПМИ и ЭАД]]

'''П+ и П'''

[[CAOS-2024/25 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2024/25 | Алгоритмы и структуры данных - 2 ]]

[[Инструменты промышленной разработки 2024/2025 ]]

'''1 из 3:'''

[[Язык_программирования_C%2B%2B_(углубленный_курс)_2024/25 | Язык программирования C++ (углубленный курс)]]

[[Продвинутый_Python_2024/25 | Продвинутый Python ]]

[[Язык программирования Rust 2024/25]]

'''2 из 8:'''

[[Дискретная математика - 2 (ПМИ) 2024/25]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ) 2024/25]]

[[Основы матричных вычислений 2024/25]]

[[Комплексный анализ 2024/25]]

[[Функциональный анализ 2024/25]]

[[Математическая логика на Python 25]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1]] 

[[Operation Research and Game Theory]]

[[ Statistical learning theory 2024/25 | Statistical Learning Theory]]

[[ Функциональное_программирование_24-25 | Функциональное программирование ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2024/25) | Основы тензорных вычислений ]]

[[Глубинное обучение 1 24/25 | Введение в глубинное обучение 24/25]]

[[Математическое моделирование 2024/25]]

[[Моделирование временных рядов 2024/25]]

[[Теория_чисел_и_криптография 2024/25 | Теория чисел и криптография]]

[[Методы_оптимизации_24/25 | Методы оптимизации]]

[[Уравнения с частными производными (2024-2025)]]

[[ ExtMem_24 | Алгоритмы во внешней памяти ]]

[[Рекомендательные_системы | Рекомендательные системы ]]

[[ Машинное_обучение_в_прикладных_задачах | Машинное обучение в прикладных задачах ]]

[[ Дополнительные_главы_машинного_обучения | Дополнительные главы машинного обучения ]]

[[ Types_24 | Типы в языках программирования ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_2/2024_2025 | Машинное обучение 2]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении_24/25 | Прикладная статистика в машинном обучении 24/25]]

[[ Стохастический_анализ_(весна_2025) | Стохастический анализ (весна 2025)]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_3_курс_2024/2025 | НИС Машинное обучение и приложения 3 курс]]

[[Глубинное обучение 1 24/25]]

[https://hse24.fmin.xyz Методы оптимизации в машинном обучении 2023/24]

'''ПМИ / РС'''

[[Компьютерные сети]]

[[Сервис-ориентированные архитектуры]]

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2da6d9d4dc5944e59414daea40376d96 НИС Распределенные системы]

[https://docs.google.com/document/d/1ozWuVGwgefgO5YhqPvVmhVDCuYDurNKOgQpWXxb6fbo/edit?usp=sharing Распределенные системы]



[[Database Systems 2024/25]]

'''ПМИ / ТИ'''

[[Theory of Computation 2024 | Theory of Computation]]

[[ NIS-TCS-24-25 | НИС Теоретическая информатика ]]

[[KKTI-24-25 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

||

[ ВКР]

[[ Стохастический_анализ_(весна_2025) | Случайные процессы (зима 2024)]]

[[ Функциональное_программирование_24-25 | Функциональное программирование ]]

[[ Haskell_25 | Промышленное программирование на Haskell ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2024/25) | Основы тензорных вычислений ]]

[[ Генеративные_модели_на_основе_диффузии | Генеративные модели на основе диффузии ]]

[[ Глубинное_обучение_в_обработке_звука_24/25 | Глубинное обучение в обработке звука ]]

[[ Глубинное обучение для текстовых данных 24/25 | Глубинное обучение для текстовых данных ]]

[[ Методы_предобучения_без_учителя_24/25 | Методы предобучения без учителя ]]

[[ Символьные_вычисления_24/25 | Символьные вычисления ]]

[[ Эффективные системы глубинного обучения | Эффективные системы глубинного обучения 24/25]]

[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_24/25 | Теория и практика онлайн-экспериментов]]

[[Децентрализованные_системы 2024/25| Децентрализованные системы ]]

[[Введение_в_дифференциальную_геометрию_24/25 | Введение в дифференциальную геометрию ]]

[[zkSNARK_25 | Протоколы доказательств с нулевым разглашением]]

[[Дизайн_систем_24/25 | Дизайн систем ]]

[[ Types_24 | Типы в языках программирования ]]

[[ ExtMem_24 | Алгоритмы во внешней памяти ]]

[[ Современный_NLP_и_большие_языковые_модели_25 | Современный NLP и большие языковые модели ]]

[[ Развёртывание_ML-моделей_в_высоконагруженных_системах_25 | Развёртывание ML-моделей в высоконагруженных системах ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_4_курс_2024/2025 | НИС Машинное обучение и приложения 4 курс]]

[[Глубинное_обучение_2_2024/25 | Глубинное обучение 2]]

[[Глубинное_обучение_в_анализе_графовых_данных_24/25 | Глубинное обучение в анализе графовых данных]]

[[LSML_2024/2025 | Машинное обучение для больших данных]]

'''ПМИ / РС'''

[[ DevOps от МТС | DevOps ]]

[http://wiki.cs.hse.ru/НИС_Дизайн_систем_II_4_курс_2024/2025 Дизайн систем]

[https://docs.google.com/document/d/1p-0SHReQBLtcKJG0xSGJJxtzERDTaYalHF8Gwmzo7ik/edit?usp=sharing НИС Распределенные системы 2]

[[Введение_в_блокчейн_24/25 | Введение в блокчейн]]

[[ Информационный_поиск | Основы информационного поиска ]]

[[ Теория отказоустойчивых распределенных систем | Теория отказоустойчивых распределенных систем ]]

'''ПМИ / ТИ'''

[[A_Theorist's_Toolkit_2024_2025 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[OWF2024 | Односторонние функции и их применения]]

[[InfTheory2024 | Теория информации]]

[[ConvAppr25 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы ]]

[[ NIS-TCS-24-25 | НИС Теоретическая информатика ]]

| rowspan="11" |


[[Майнор_Биоинформатика_1_год_2024/25|Биоинформатика 1 год 2024/25]]

[[Майнор_Биоинформатика_2_год_2024/25|Биоинформатика 2 год 2024/25]]

[[Основы_глубинного_обучения/2024 | Основы глубинного обучения (майнор ИАД)]]

[[Введение_в_программирование_24/25 | Введение в программирование 24/25. Python (майнор ИАД)]]

[[Основы_машинного_обучения/2025 | Основы машинного обучения (майнор ИАД)]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных/2025 | Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД))]]

[[Криптография_на_решётках_24/25 | Криптография на решётках 24/25]]

[[Kolmogorov_complexity_24/25 | Introduction to Kolmogorov complexity 24/25]]

[[Введение в статистику и машинное обучение | Введение в статистику и машинное обучение (ИИ360 х Сбер) 24/25]]

[[Введение_в_теорию_матроидов_24/25 | Введение в теорию матроидов 24/25]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПИ'''
|-
|

[[Дискретная математика 2024-2025 | Дискретная математика ]]

[[Алгебра ПИ 2024-2025 | Алгебра]]

[[Математический анализ 2024-2025 | Математический анализ]]

||

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПИ_2024/2025 | Алгоритмы и структуры данных на ПИ]]

[[Теория вероятностей и математическая статистика 2024-2025 | Теория вероятностей и математическая статистика]]

[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_2024/2025 | НИС Методы и алгоритмы защиты информации ]]

||

[[ SPA_2024/25 |Принципы статического анализа исходного кода ]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПАД'''
|-
|

[[DSBA_Algebra_2024_2025 | Algebra (DSBA)]]

[[Calculus DSBA 2024/2025 | Calculus (DSBA)]]

[[English_DSBA_2024/2025 | English (DSBA)]]

[[LAaG DSBA 2024/2025 | LAaG (DSBA)]]

[[Discrete Mathematics DSBA 2024/2025 | Discrete Mathematics (DSBA)]]

[[Python Programming DSBA 2024/25 | Python Programming (DSBA)]]

[[Russian History DSBA 2024/25 | Russian History (DSBA)]]

[[C++ Programming Language DSBA 2024/25 | C++ Programming Language (DSBA)]]

[[Economics DSBA 2024/25]]

[[Foundations of Russian Statehood DSBA 2024/25]]

||

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2024/25 | Discrete Mathematics 2 (DSBA)]]

[[Business and Management in Global Context 24/25]]

[[Introduction to Finance 24/25]]

[[Calculus-2 2024/25]]

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2024/25 | Algorithms and Data Structures]]

[[Probability and Statistics (DSBA) 2024/25]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2024/2025]]

[[Differential Equations 2024/25]]

[[ACOS_DSBA_2024/25 | Computer Architecture and Operating Systems]]

||

[[tssp-2024-25 | Time series and stochastic processes 2024-25]]

[[panda-metrics-2024-25 | Elements of Econometrics 2024-2025]]

[[Machine learning 1 DSBA 2024/2025]]

[[Deep Learning DSBA 2024/2025]]

[[Databases 2024/25]]

[[Optimisation methods 2024/25]]

[[ MACE1_DSBA_24-25 | Research Seminar "Data Science in Scientific"]]

[[ DAF1_DSBA_24-25 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 1"]]

[[ RMB_DSBA_24-25 | Research Seminar "Risk Management in Banking"]]

[[Sociology of Financial Behaviour DSBA 2024/25]]

[[Financial Economics DSBA 2024/25]]

[[AI for Business DSBA 2024/25]]

[[Investment Management for Business DSBA 2024-2025]]

[[Data Analysis in Business DSBA 2024-2025]]

[[BA-2024-25 | Business Analytics, Applied Modelling and Prediction 2024-2025]]

[[Russian History 3rd course DSBA 2024/25 | Russian History (DSBA)]]

||

[[Philosophy of artificial intelligence DSBA 2024/25]]

[[Introduction to the Study of Language for Computer Scientists]]

[[Marketing Analytics DSBA 2024/25]]

[[ Agile Basics: Product Management and Teamwork ]]

[[Quantitative finance DSBA 2024/25]]

[[ GTIO-2024-25 | Game Theory and Industrial Organizations 2024-2025]]

[[ GMML-2024-25 | Generative Models in Machine Learning 2024-2025]]

[[ CC-2024-25 | Conflict and Cooperation 2024-2025]]

[[ StatisticM4R-2024-25 | Statistical Methods for Market Research 2024-2025]]

[[ APFM_24-25 | Asset Pricing and Financial Markets 2024-2025]]

[[ CMC_DSBA_24-25 | Core management concepts 2024-2025]]

[[Machine learning 2 DSBA 2024-2025]]

[[ DAF2_DSBA_24-25 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 2"]]

[[ DANS_DSBA_24-25 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences"]]

[[ DACS_DSBA_24-25 | Research Seminar "Data Analysis in Complex Systems"]]

[[ RMB_DSBA_24-25 | Research Seminar "Risk Management in Banking"]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''КНАД'''
|-
|

[[Дискретная математика КНАД 24/25]]

[[Математический анализ КНАД 24/25]]

[[Линейная алгебра КНАД 24/25]]

[[Программирование на Python КНАД 24/25]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2024/2025 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2024/2025 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Python для сбора и анализа данных КНАД 24/25]]

[[Программирование на С++ КНАД 24/25]]

[[ИПР_КНАД_24/25 | Инструменты промышленной разработки]]

||

[[Алгебра КНАД 2024/2025 | Алгебра]]

[[Математический_анализ -- 2 (2024/25) | Математический анализ -- 2]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД 24/25 | Алгоритмы и структуры данных 2]]

[[Теория_вероятностей_КНАД 24/25 | Теория вероятностей ]]

[[ACOS_COMPDS_2024/2025 | Архитектура Компьютера и Операционные Системы]]

[[Математическая_статистика_КНАД_24/25 | Математическая статистика]]

[[Численные_методы_КНАД_24/25 | Численные методы]]

||

||

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ЭАД'''
|-
|

[[Язык программирования Python 2024/25 (ЭАД)]]

||

[[ACOS_COMPDS_2024/2025 | Архитектура Компьютера и Операционные Системы]]

||

[[Программирование на С++ ЭАД 24/25]]

||

||

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ДРИП'''
|-
|

[[DM_DRIP_24 | Дискретная математика (ДРИП) ]]

[[Язык программирования C++ (ДРИП 24/25)]]

[[ Алгоритмы и структуры данных 1 (ДРИП 24/25) ]]

||

||

||

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture] ==

{| class="wikitable"
|-
! Осенний семестр !! Весенний семестр
|-
|
|
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
| [[MOTV_2024 | Mathematical foundations of probability theory]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year
|-
| [[MC_2024 | Markov Chains ]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year
|-
| [[High-dimensional_Probability_and_Statistics_(2025) | High-dimensional Probability and Statistics ]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[icef-dse-2024-fall|Data Science for Economics 2024]] ||icef, 3-4 year || 1-2 module
|-
| [[icef-scalc-2024-fall|Stochastic Calculus Fall 2024]] ||icef, master 1 year || 2 module
|-
| [[Huawei-Kolmogorov-complexity-fall-2024|Kolmogorov complexity 2024]] ||Joint-Huawei course || 1--2 module
|}

== Факультативы ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Период
|-
| [[Основы_аналитической_теории_чисел_2024/25 | Основы аналитической теории чисел 2024/25]] || 1-2 модуль
|-
|}

= Архив до 2022/23 учебного года включительно =
[[Wiki ФКН/Архив]]

= Архив =
== Курсы за 2023/24 учебный год ==

{| class="wikitable courses"
|-

! width="21%" | 1 курс !! width="21%" | 2 курс !! width="21%" | 3 курс !! width="21%" | 4 курс !! rowspan="2" | майноры и факультативы
|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПМИ'''
|-
|
'''М+'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2023/2024_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2023/24_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 (пилотный поток)]]

[[Дискретная математика на ПМИ 2023/24 (пилотный поток) | Дискретная математика (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2023/2024_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (пилотный поток) 2023/24 | Теория чисел (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2023/2024_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2023/24_(основной_поток) | Математический анализ-1 (ПМИ основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2023/24_(основной_поток)_ЭАД | Математический анализ-1 (ЭАД)]]

[[DM1PMIbase-2023-24 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]

[[DM1EAD-2023-24 | Дискретная математика (ЭАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2023/2024_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

[[Теория чисел (основной поток) 2023/24 | Теория чисел (основной поток)]]

'''П+'''

[[Алгоритмы и структуры данных пилотный поток 2023/2024 | Алгоритмы и структуры данных (пилотный поток)]]

'''П'''

[[Язык программирования Python 2023/24 (основной поток) ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 (основной поток) (4 модуль) 2023/2024]]

||
'''М+'''

[[Математическая_статистика_2023/24_(пилотный_поток)| Математическая статистика (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2023/24_(пилотный_поток)| Теория вероятностей (пилотный поток)]]

[[Математический Анализ 2 на ПМИ 2023/24 (пилотный поток) | Математический анализ - 2 (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Математическая_статистика_2023/24_(основной_поток)| Математическая статистика (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2023/24_(основной_поток)| Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(2023/24) | Математический анализ - 2 (основной поток) ПМИ и ЭАД]]

'''П+ и П'''

[[CAOS-2023/24 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2023/24 | Алгоритмы и структуры данных - 2 ]]

[[Инструменты_промышленной_разработки_2023/24 | Инструменты промышленной разработки 2022/2023 ]]

'''1 из 3:'''

[[Язык_программирования_C%2B%2B_(углубленный_курс)_2023/24 | Язык программирования C++ (углубленный курс)]]

[[Продвинутый_Python_2023/24 | Продвинутый Python ]]

[[Язык программирования Rust 2023/24]]

'''2 из 5:'''

[[Дискретная математика - 2 (ПМИ) 2023/24]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ) 2023/24]]

[[Основы матричных вычислений 2023/24]]

[[Комплексный анализ 2023/24]]

[[Функциональный анализ 2023/24]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1]] 

[[Operation Research and Game Theory]]

[[ Statistical learning theory 2023/24 | Statistical Learning Theory]]

[[ Функциональное_программирование_23-24 | Функциональное программирование ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2023/24) | Основы тензорных вычислений ]]

[[Глубинное обучение 1 23/24 | Введение в глубинное обучение 23/24]]

[[Математическое моделирование 2023/24]]

[[Моделирование временных рядов 2023/24]]

[[Теория_чисел_и_криптография 2023/24 | Теория чисел и криптография]]

[[Методы_оптимизации_23/24 | Методы оптимизации]]

[[Уравнения с частными производными (2023-2024)]]

[[ ExtMem_23 | Алгоритмы во внешней памяти ]]

[[Рекомендательные_системы | Рекомендательные системы ]]

[[ Машинное_обучение_в_прикладных_задачах | Машинное обучение в прикладных задачах ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2]] 

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении_23/24 | Прикладная статистика в машинном обучении 23/24]]

[[ Стохастический_анализ_(весна_2024) | Стохастический анализ (весна 2024)]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_3_курс_2023/2024 | НИС Машинное обучение и приложения 3 курс]]

[[Глубинное обучение 1 23/24]]

[https://hse24.fmin.xyz Методы оптимизации в машинном обучении 2023/24]

'''ПМИ / РС'''

[[Компьютерные сети]]

[[Сервис-ориентированные архитектуры]]

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2da6d9d4dc5944e59414daea40376d96 НИС Распределенные системы]

[[Distributed_Systems_2023 | Распределенные системы]]



[[Database Systems 2023/24]]

'''ПМИ / ТИ'''

[[Theory of Computation 2023 | Theory of Computation]]

[[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]]

[[KKTI-23-24 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

||

[ ВКР]

[[ Стохастический_анализ_(весна_2024) | Случайные процессы (зима 2023)]]

[[ Функциональное_программирование_23-24 | Функциональное программирование ]]

[[ Haskell_24 | Промышленное программирование на Haskell ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2023/24) | Основы тензорных вычислений ]]

[[ Глубинное_обучение_в_обработке_звука_23/24 | Глубинное обучение в обработке звука ]]

[[ Глубинное обучение для текстовых данных 23/24 | Глубинное обучение для текстовых данных ]]

[[ Методы_предобучения_без_учителя_23/24 | Методы предобучения без учителя ]]

[[ Символьные_вычисления_23/24 | Символьные вычисления ]]

[[Эффективные системы глубинного обучения 23/24|Эффективные системы глубинного обучения]]

[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_23/24 | Теория и практика онлайн-экспериментов]]

[[Децентрализованные_системы 2023/24| Децентрализованные системы ]]

[[Введение_в_дифференциальную_геометрию_23/24 | Введение в дифференциальную геометрию ]]

[[ Types_23 | Типы в языках программирования ]]

[[ ExtMem_23 | Алгоритмы во внешней памяти ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_4_курс_2023/2024 | НИС Машинное обучение и приложения 4 курс]]

[[Глубинное_обучение_2023/24 | Глубинное обучение]]

[[Глубинное_обучение_в_анализе_графовых_данных_23/24 | Глубинное обучение в анализе графовых данных]]

[[LSML_2023/2024 | Машинное обучение для больших данных]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2-013e88a10c204059bff194f838de4ef5?pvs=4 НИС Распределенные системы 2]

'''ПМИ / ТИ'''

[[A_Theorist's_Toolkit_2023_2024 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[OWF2023 | Односторонние функции и их применения]]

[[InfTheory2023 | Теория информации]]

[[ConvAppr24 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы ]]

[[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]]

| rowspan="7" |


[[Майнор_Биоинформатика_1_год_2023/24|Биоинформатика 1 год 2023/24]]

[[Майнор_Биоинформатика_2_год_2023/24|Биоинформатика 2 год 2023/24]]

[[Основы_глубинного_обучения/2023 | Основы глубинного обучения (майнор ИАД)]]

[[Генеративные_модели_на_основе_ODE_и_SDE | Генеративные модели на основе ODE и SDE]]

[[Введение_в_программирование_23/24 | Введение в программирование 23/24. Python (майнор ИАД)]]

[[Wiki_ФКН_Основы_машинного_обучения_(майнор_ИАД) | Основы машинного обучения (майнор ИАД)]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных/2024 | Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД))]]

[[Криптография_на_решётках_23/24 | Криптография на решётках 23/24]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПИ'''
|-
|

[[Дискретная математика 2023-2024 | Дискретная математика ]]

[[Алгебра ПИ 2023-2024 | Алгебра]]

[[Математический анализ 2023-2024 | Математический анализ]]

||

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПИ_2023/2024 | Алгоритмы и структуры данных на ПИ]]

[[Теория вероятностей и математическая статистика 2023-2024 | Теория вероятностей и математическая статистика]]

[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_2023/2024 | НИС Методы и алгоритмы защиты информации ]]

||

[[ SPA_2023/24 |Принципы статического анализа исходного кода ]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПАД'''
|-
|

[[DSBA_Algebra_2023_2024 | Algebra (DSBA)]]

[[Calculus DSBA 2023/2024 | Calculus (DSBA)]]

[[English_DSBA_2023/2024 | English (DSBA)]]

[[LAaG DSBA 2023/2024 | LAaG (DSBA)]]

[[Discrete Mathematics DSBA 2023/2024 | Discrete Mathematics (DSBA)]]

[[Python Programming DSBA 2023/24 | Python Programming (DSBA)]]

[[C++ Programming Language DSBA 2023/24 | C++ Programming Language (DSBA)]]

[[Law_DSBA_2023/24 | Law DSBA 2023/24]]

[[Introduction to Economics DSBA 2023/24 | Introduction to Economics DSBA 2023/24]]

||

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2023/24 | Discrete Mathematics 2 (DSBA)]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_23/24 | Business and Management in Global Context 23/24]]

[[Calculus-2 2023/24]]

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2023/24 | Algorithms and Data Structures]]

[[Probability and Statistics (DSBA) 2023/24]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2022/2023]]

[[Differential Equations 2023/24]]

[[ACOS_DSBA_2023/24 | Computer Architecture and Operating Systems]]

||

[[tssp-2023-24 | Time series and stochastic processes 2023-24]]

[[ Elements of Econometrics]]

[[BAFE-2023-24 | Business Analytics and Financial Engineering 2023-2024]]

[[Machine learning 1 DSBA 2023/2024]]

[[Databases 2023/24]]

[[Optimisation methods 2023/24]]

[[ MACE1_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Science in scientific"]]

[[ DAF1_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 1"]]

[[Financial Engineering 2023-2024]]

[[Sociology of financial behaviour DSBA 2023/24]]

[[Financial Economics DSBA 2023/24]]

||

[[Philosophy of artificial intelligence DSBA 2023/24]]

[[Introduction to the Study of Language for Computer Scientists]]

[[ Statistics4MR-2023-24 | Statistics for Market Research 2023-24]]

[[ Strategy_23-24_DSBA | Decision Making Strategy 2023-2024]]

[[ APFM_23-24 | Asset Pricing and Financial Markets 2023-2024]]

[[ CMC_DSBA_23-24 | Core management concepts ]]

[[Machine learning 2 DSBA 2023/2024]]

[[ MACE2_DSBA_23-24 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 2"]]

[[ DAF2_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 2"]]

[[ DANS_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" ]]

[[Risk-Management_DSBA_23-24 | Research Seminar "Risk-Management" ]]

[[Quantitative finance DSBA 2023/24]]

[[ Agile Basics: Product Management and Teamwork ]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''КНАД'''
|-
|

[[Дискретная математика КНАД 23/24]]

[[Математический анализ КНАД 23/24]]

[[Линейная алгебра КНАД 23/24]]

[[Программирование на Python КНАД 23/24]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2023/2024 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2023/2024 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Python для сбора и анализа данных КНАД 23/24]]

[[Программирование на С++ КНАД 23/24]]

[[ИПР_КНАД_23/24 | Инструменты промышленной разработки]]

||

[[Алгебра КНАД 2023/2024 | Алгебра]]

[[Математический_анализ -- 2 (2023/24) | Математический анализ -- 2]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД 23/24 | Алгоритмы и структуры данных 2]]

[[Теория_вероятностей_КНАД 23/24 | Теория вероятностей ]]

[[ACOS_COMPDS_2023/2024 | Архитектура Компьютера и Операционные Системы]]

[[Математическая_статистика_КНАД_23/24 | Математическая статистика]]

[[Численные_методы_КНАД_23/24 | Численные методы]]

||

||

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==

{| class="wikitable"
|-
! Осенний семестр !! Весенний семестр
|-
|
[[Основы Python для юристов 2023-24|Основы Python для юристов 23/24]] (2 курс, 1-2 модуль)

[[Цифровая_грамотность_(2023)_Журналистика|Цифровая грамотность для журналистов]] (1 курс, 1-2 модуль)

[[Цифровая_грамотность_(2023)_Медиакоммуникации|Цифровая грамотность для медиакоммуникаций]] (1 курс, 1-2 модуль)
|
[[Основы Python для дизайнеров 2023-24|Основы Python для дизайнеров 23/24]] (2 курс, 3-4 модуль)

[[Основы Python для политологов 2023-24|Основы Python для политологов 23/24]] (1 курс, 3-4 модуль)

[[Основы Python для ГМУ 2023-24|Основы Python для ГМУ 23/24]] (1 курс, 3-4 модуль)

[[Основы Python для ОП "Актер" и ОП "Кинопроизводство" 2023-24|Основы Python для ОП Актер и ОП Кинопроизводство 23/24]] (2 курс, 3 модуль)

[[Программирование на Python для ОП "Экономический анализ" 2023-24|Программирование на Python для ОП Экономический анализ 23/24]] (2 курс, 3 модуль)

[[Программирование на Python для международных отношений 2023-24|Программирование на Python для международных отношений 23/24]] (2 курс, 3 модуль)

[[Основы Python для социологов 2023-24|Основы Python для социологов 23/24]] (1 курс, 4 модуль)

[[Программирование на языке Python, РиСО/Стратегия и продюсирование в коммуникациях_23/24 |Программирование на языке Python_РиСО/Стратегия и продюсирование в коммуникациях_23/24]] (2 курс, 3 модуль)

[[Машинное обучение_МатФак_23/24 | Машинное обучение_МатФак_23/24]]

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
| [[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]] || СКН
|-
| [[RecSys_2023 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[MOTV_2023 | Mathematical foundations of probability theory]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year
|-
| [[MC_2023 | Markov Chains]] || Markov Chains, MML || 1 year
|-
| [[RL_2023 | Reinforcement Learning]] || Math of Machine Learning, MML || 2 year
|-
| [[TCS_2024 | Theoretical computer science]] || PhD || 1 year
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[econ_metrics_2024-25|Эконометрика ип 2024-25]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[smef_metrics_2024-25|Эконометрика (продвинутый уровень) 2024-25]] || магистратура фэн, 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[econ_metrics_2023-24|Эконометрика ип 2023-24]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Econ_probability_2023-24|Теория вероятностей и математическая статистика 2023-24]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[dse_2023-24|Data Science for Economists, fall 2023]] || icef, 3-4 year || 1-2 modules
|-
| [[icef-scalc-2023-fall|Stochastic Calculus, fall 2023]] || icef, master 1 year || 2 module
|-
|
|}

== Факультативы ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Период
|-
| [[Эллиптические_функции_23/24|Эллиптические функции]] || 1-2 модуль
|-
|}

= Архив до 2022/23 учебного года включительно =
[[Wiki ФКН/Архив]]

Tssp-2022-23

2023-01-14T21:02:50Z

Kkorolev: /* Teachers and assistants */

== General course info ==

* Boring [https://www.hse.ru/edu/courses/395889616 official] web page

==== Grading ====

Fall grade = 0.3 HAs + 0.7 October Exam

Final grade = 0.2 Fall grade + 0.25 HAs + 0.15 December Midterm + 0.25 Spring Midterm + 0.15 Final Exam

Actual grades: [https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQqRvmRVq-b2olpbl_028gjSsoVdR2cANoTyDXhaYjTCQELwjECBgj2oljHsXC8XlkGrXx2up-ebrAh/pub?output=xlsx xlsx], [https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQqRvmRVq-b2olpbl_028gjSsoVdR2cANoTyDXhaYjTCQELwjECBgj2oljHsXC8XlkGrXx2up-ebrAh/pubhtml html]

==== Teachers and assistants ====

Lecturer: [https://www.hse.ru/org/persons/14276760 Peter Lukianchenko]

Class teacher: [https://www.hse.ru/staff/bbd Boris Demeshev], [https://www.hse.ru/org/persons/14288706 Sveta Popova], Maria Kirillova, [https://t.me/LebesgueH Yan Maximov]

==== [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/ha/tssp_ha.pdf Home assignments] ====

== Log-book ==

'''Week 1. 2022-09-03'''

Lecture. Markov chains, transition matrix, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l1_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class. Transition matrix, first step analysis.

More:

[http://www.statslab.cam.ac.uk/~rrw1/markov/ Cambridge course] on Markov chains

'''Week 2. 2022-09-10'''

Lecture. Markov chains, stationary distribution, modes of convergence, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l2_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class. Stationary distribution, modes of convergence

'''Week 3. 2022-09-17'''

Lecture. Markov process, math modelling, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l3_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class. plim, almost sure lim

'''Week 4. 2022-09-24'''

Lecture. Conditional expectation, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l4_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class. Conditional expectation, sigma algebra, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-09-26-class_4a-sigma-algebra.pdf 4a], [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-09-29-class_4b-sigma-algebra.pdf 4b]

'''Week 5. 2022-10-01'''

Lecture. First-step analysis, sigma algebra [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l5_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class. Conditional expectation and variance, sigma algebra, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-03-class_5a-conditional-e-var.pdf 5a], [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-06-class_5b-conditional-e-var.pdf 5b]

'''Week 6. 2022-10-08'''

Lecture. Basics of stochastic processes [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l6_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class: Martingales, filtration, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-10-class_6a-martingales.pdf 6a], [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-13-class_6b-martingales.pdf 6b]

'''Week 7. 2022-10-15'''

Lecture. Brownian motion (Wiener process), filtration in continuous time [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l7_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class: Poisson process, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-20-class_7a-poisson-process.pdf 7a], [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-20-class_7b-poisson-process.pdf 7b]

'''Week 8. 2022-10-22'''

Lecture. Wiener process (additional exercises) [https://zoom.us/rec/share/19THFlfbJsToxi_xiEt3sdXcCtkgbcfBneKULjwjLDUGfBnJDgHSR4Z3EHDKCWA_.t93R85fWqce0aImX video], [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-22-class_8-wiener-process.pdf pdf]

Class: Solve midterm tasks

'''Week 9. 2022-11-05'''

Lecture. Stochastic integral, Ito formula [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m2_l1_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class: Stochastic integral, L2 convergence

'''Week 10. 2022-11-12'''

Lecture. Ito's lemma, BS model [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m2_l2_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class: Stochastic integral (Wu dWu), L2 convergence

'''Week 11. 2022-11-19'''

Lecture. BS solution [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m2_l3_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class: Ito's lemma

'''Week 12. 2022-11-26'''

Lecture. Binomial tree, risk-neutral probability [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m2_l4_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class: BS model, SDE

== Sources ==
* [https://github.com/bdemeshev/tssp_exams/raw/main/tssp_exams.pdf all past exams]
* [http://wiki.cs.hse.ru/Time_Series_and_Stochastic_Processes_ada_20_21 Wiki 2020-21], [http://wiki.cs.hse.ru/Time_Series_and_Stochastic_Processes_ada_21_22 Wiki 2021-22]
* [https://github.com/bdemeshev/tssp/tree/master/2020_2021 Git repo 2020-21], [https://github.com/bdemeshev/tssp_2021-22/ Git repo 2021-22]
* [https://t.me/TSSP22 TG chat 2022-23]
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLGpdGKp2JUvygvPGgYZLNoC82Ug8Fd81L видео семинаров 2022-23 на русском]

* [https://github.com/mavam/stat-cookbook/releases/download/0.2.6/stat-cookbook.pdf Statistics cookbook]

=== MC + MCMC ===

* James Norris, Markov chains (1998, no kernels)

* [http://www.statslab.cam.ac.uk/~rrw1/markov/ Cambridge course] on Markov chains

* Chib and Greenberg, [https://eml.berkeley.edu/reprints/misc/understanding.pdf Understanding MH algorithm]

* Casella, [http://biostat.jhsph.edu/~mmccall/articles/casella_1992.pdf Explaining Gibbs Sampler]

* Roberts and Rosenthal, [https://projecteuclid.org/euclid.ps/1099928648 General State Space Markov Chains]

* [https://chi-feng.github.io/mcmc-demo Visualization of MCMC methods]

* Charles Geyer, [http://www.stat.umn.edu/geyer/f05/8931/n1998.pdf MCMC lecture notes] (with a little bit of kernels!)

=== Stochastic Calculus ===

* Zastawniak, Basic Stochastic Processes

* [https://github.com/bdemeshev/sc401/raw/master/matek2_collect/matek2_collection.pdf Exams of ICEF master course]

* [https://bdemeshev.github.io/sc401/ Заметки магистерского курса МИЭФ (рус)]

* [https://github.com/bdemeshev/sc_book/raw/master/sc_book.pdf Черновик учебника (рус)]

* [https://github.com/bdemeshev/sc401/raw/master/sc_pset/sc_problems_main.pdf Черновик задачника (рус)]

=== Time Series ===

* [https://otexts.com/fpp3/ Forecasting principles and practice (R)]

* [https://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa4/ Shumway, Stoffer Time Series Analysis]

* [https://faculty.chicagobooth.edu/ruey-s-tsay/teaching Ruey Tsay web page]

* Van der Vaart, [http://www.math.leidenuniv.nl/~avdvaart/timeseries/index.html Time Series]

* [https://github.com/bdemeshev/ts_pset Черновик задачника (рус)]

==== UCM ====

* Harvey Jaeger, [https://www.statsmodels.org/dev/examples/notebooks/generated/statespace_structural_harvey_jaeger.html Detrending, Stylized Facts and the Business Cycle]

* João Tovar Jalles, [https://core.ac.uk/download/pdf/6242335.pdf Structural Time Series Models and the Kalman Filter]

* [https://pdfs.semanticscholar.org/0bc8/582016086017763b93e87ad8640ec1816aeb.pdf Harvey, Forecasting with UCM]

* [http://www.chadfulton.com/fulton_statsmodels_2017/ Chad Fulton]

* [https://robjhyndman.com/uwafiles/9-StateSpaceModels.pdf Rob Hyndman, State Space Models]

Tssp-2022-23

2023-01-14T21:01:45Z

Kkorolev: /* Teachers and assistants */

== General course info ==

* Boring [https://www.hse.ru/edu/courses/395889616 official] web page

==== Grading ====

Fall grade = 0.3 HAs + 0.7 October Exam

Final grade = 0.2 Fall grade + 0.25 HAs + 0.15 December Midterm + 0.25 Spring Midterm + 0.15 Final Exam

Actual grades: [https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQqRvmRVq-b2olpbl_028gjSsoVdR2cANoTyDXhaYjTCQELwjECBgj2oljHsXC8XlkGrXx2up-ebrAh/pub?output=xlsx xlsx], [https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQqRvmRVq-b2olpbl_028gjSsoVdR2cANoTyDXhaYjTCQELwjECBgj2oljHsXC8XlkGrXx2up-ebrAh/pubhtml html]

==== Teachers and assistants ====

Lecturer: [https://www.hse.ru/org/persons/14276760 Peter Lukianchenko]

Class teacher: [https://www.hse.ru/staff/bbd Boris Demeshev], [https://www.hse.ru/org/persons/14288706 Sveta Popova], Maria Kirillova, [https://t.me/LebesgueH] Yan Maximov

==== [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/ha/tssp_ha.pdf Home assignments] ====

== Log-book ==

'''Week 1. 2022-09-03'''

Lecture. Markov chains, transition matrix, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l1_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class. Transition matrix, first step analysis.

More:

[http://www.statslab.cam.ac.uk/~rrw1/markov/ Cambridge course] on Markov chains

'''Week 2. 2022-09-10'''

Lecture. Markov chains, stationary distribution, modes of convergence, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l2_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class. Stationary distribution, modes of convergence

'''Week 3. 2022-09-17'''

Lecture. Markov process, math modelling, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l3_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class. plim, almost sure lim

'''Week 4. 2022-09-24'''

Lecture. Conditional expectation, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l4_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class. Conditional expectation, sigma algebra, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-09-26-class_4a-sigma-algebra.pdf 4a], [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-09-29-class_4b-sigma-algebra.pdf 4b]

'''Week 5. 2022-10-01'''

Lecture. First-step analysis, sigma algebra [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l5_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class. Conditional expectation and variance, sigma algebra, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-03-class_5a-conditional-e-var.pdf 5a], [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-06-class_5b-conditional-e-var.pdf 5b]

'''Week 6. 2022-10-08'''

Lecture. Basics of stochastic processes [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l6_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class: Martingales, filtration, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-10-class_6a-martingales.pdf 6a], [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-13-class_6b-martingales.pdf 6b]

'''Week 7. 2022-10-15'''

Lecture. Brownian motion (Wiener process), filtration in continuous time [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m1_l7_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class: Poisson process, [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-20-class_7a-poisson-process.pdf 7a], [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-20-class_7b-poisson-process.pdf 7b]

'''Week 8. 2022-10-22'''

Lecture. Wiener process (additional exercises) [https://zoom.us/rec/share/19THFlfbJsToxi_xiEt3sdXcCtkgbcfBneKULjwjLDUGfBnJDgHSR4Z3EHDKCWA_.t93R85fWqce0aImX video], [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/online_classes/tssp-2022-10-22-class_8-wiener-process.pdf pdf]

Class: Solve midterm tasks

'''Week 9. 2022-11-05'''

Lecture. Stochastic integral, Ito formula [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m2_l1_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class: Stochastic integral, L2 convergence

'''Week 10. 2022-11-12'''

Lecture. Ito's lemma, BS model [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m2_l2_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class: Stochastic integral (Wu dWu), L2 convergence

'''Week 11. 2022-11-19'''

Lecture. BS solution [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m2_l3_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class: Ito's lemma

'''Week 12. 2022-11-26'''

Lecture. Binomial tree, risk-neutral probability [https://github.com/bdemeshev/tssp_2022-23/raw/main/lectures/TSSP_m2_l4_DSBA3_2022.pdf pdf]

Class: BS model, SDE

== Sources ==
* [https://github.com/bdemeshev/tssp_exams/raw/main/tssp_exams.pdf all past exams]
* [http://wiki.cs.hse.ru/Time_Series_and_Stochastic_Processes_ada_20_21 Wiki 2020-21], [http://wiki.cs.hse.ru/Time_Series_and_Stochastic_Processes_ada_21_22 Wiki 2021-22]
* [https://github.com/bdemeshev/tssp/tree/master/2020_2021 Git repo 2020-21], [https://github.com/bdemeshev/tssp_2021-22/ Git repo 2021-22]
* [https://t.me/TSSP22 TG chat 2022-23]
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLGpdGKp2JUvygvPGgYZLNoC82Ug8Fd81L видео семинаров 2022-23 на русском]

* [https://github.com/mavam/stat-cookbook/releases/download/0.2.6/stat-cookbook.pdf Statistics cookbook]

=== MC + MCMC ===

* James Norris, Markov chains (1998, no kernels)

* [http://www.statslab.cam.ac.uk/~rrw1/markov/ Cambridge course] on Markov chains

* Chib and Greenberg, [https://eml.berkeley.edu/reprints/misc/understanding.pdf Understanding MH algorithm]

* Casella, [http://biostat.jhsph.edu/~mmccall/articles/casella_1992.pdf Explaining Gibbs Sampler]

* Roberts and Rosenthal, [https://projecteuclid.org/euclid.ps/1099928648 General State Space Markov Chains]

* [https://chi-feng.github.io/mcmc-demo Visualization of MCMC methods]

* Charles Geyer, [http://www.stat.umn.edu/geyer/f05/8931/n1998.pdf MCMC lecture notes] (with a little bit of kernels!)

=== Stochastic Calculus ===

* Zastawniak, Basic Stochastic Processes

* [https://github.com/bdemeshev/sc401/raw/master/matek2_collect/matek2_collection.pdf Exams of ICEF master course]

* [https://bdemeshev.github.io/sc401/ Заметки магистерского курса МИЭФ (рус)]

* [https://github.com/bdemeshev/sc_book/raw/master/sc_book.pdf Черновик учебника (рус)]

* [https://github.com/bdemeshev/sc401/raw/master/sc_pset/sc_problems_main.pdf Черновик задачника (рус)]

=== Time Series ===

* [https://otexts.com/fpp3/ Forecasting principles and practice (R)]

* [https://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa4/ Shumway, Stoffer Time Series Analysis]

* [https://faculty.chicagobooth.edu/ruey-s-tsay/teaching Ruey Tsay web page]

* Van der Vaart, [http://www.math.leidenuniv.nl/~avdvaart/timeseries/index.html Time Series]

* [https://github.com/bdemeshev/ts_pset Черновик задачника (рус)]

==== UCM ====

* Harvey Jaeger, [https://www.statsmodels.org/dev/examples/notebooks/generated/statespace_structural_harvey_jaeger.html Detrending, Stylized Facts and the Business Cycle]

* João Tovar Jalles, [https://core.ac.uk/download/pdf/6242335.pdf Structural Time Series Models and the Kalman Filter]

* [https://pdfs.semanticscholar.org/0bc8/582016086017763b93e87ad8640ec1816aeb.pdf Harvey, Forecasting with UCM]

* [http://www.chadfulton.com/fulton_statsmodels_2017/ Chad Fulton]

* [https://robjhyndman.com/uwafiles/9-StateSpaceModels.pdf Rob Hyndman, State Space Models]

Математическая статистика 2022/2023 (основной поток)

2023-01-11T23:07:10Z

Kkorolev: добавление ссылки на тг для группы 217

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ213 !! БПМИ215 !! БПМИ216 !! БПМИ217 !! БПМИ218 !! БПМИ219 !! БПМИ2110
|-
|| Лектор ||colspan="6"| [https://www.hse.ru/org/persons/768875836 Дарина Двинских]
|-
|| Семинарист || [https://t.me/DuckBinLaden Павел Захаров] || [https://t.me/denrakitin23 Денис Ракитин] || Денис Богуцкий || [https://t.me/artgoldman Артур Гольдман] || Дарина Двинских || [https://t.me/levensons Илья Левин] || Евгений Лагутин
|-
|| Ассистент(ы) || [https://t.me/vslvskyy Василевская Юлия] || Ульяна Виноградова [https://t.me/mathalex Бойков Алексей] || [https://t.me/tutugarin Ершов Иван] [https://t.me/hey_m8 Гринев Тимофей] || Кирилл Тамогашев [https://t.me/kkorolev1 Кирилл Королев] || [https://t.me/unconscious_i Иевлева Александра] [https://t.me/abezrukovaa Анастасия Безрукова] || [https://t.me/tgritsaev Тимофей Грицаев] [https://t.me/LebesgueH Максимов Ян] || Антон Бельский Варвара Руденко
|-
|| Группа в телеграмме || [https://t.me/+TnTn7snDl0NiYWQy Группа 213] || [ Группа 215] || [ Группа 216] || [https://t.me/+QR8n9qSyIxk5Nzcy Группа 217] || [ Группа 218] || [ Группа 219] || [ Группа 2110]
|}

== Организационные моменты ==
=== Правила игры ===
Оценка за курс складывается из нескольких факторов:
* Одна контрольная работа (письменная, ориентировочно после 3-го модуля);
* Два коллоквиума;
* Домашние задания. В среднем, на каждом семинаре будут выдавать по 2-3 задачи для самостоятельного решения, которые будет нужно письменно сдавать ассистентам;
* Письменный экзамен;

Округляется только итоговый балл.
* Оценка высчитывается по следующей формуле:

Оитог = 0.2 * ОКР + 0.15 * Околлоквиум 1 + 0.15 * Околлоквиум 2 + 0.2 * ОДЗ + 0.3 * Оэкзамен.

=== Ведомость с оценками ===

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UGOaVFK8lpaAwymeUQJujV4gddDwMjgkWKcjVQLoyww/edit#gid=1033825090 211] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UGOaVFK8lpaAwymeUQJujV4gddDwMjgkWKcjVQLoyww/edit#gid=443768650 212] !!
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ltCvD9db3J-voyND9LBIcgGVDScXY6zev3-9con_STA/edit?usp=sharing 214]
|}

== Контрольные работы ==

=== Правила игры ===

=== Сводка ===

== Коллоквиумы ==
=== Как проходят ===

=== Сводка ===

== Материалы ==
=== Лекции ===

'''Записи лекций:'''

'''Конспекты лекций:'''

== Домашние задания ==
=== Список ДЗ ===
* [https://youtu.be/dQw4w9WgXcQ Домашнее задание №0, дедлайн - 31.02, 23:59]

== Список рекомендуемой литературы ==
=== Учебники ===
* Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения. [https://www.dropbox.com/s/pygqjaxss53d7wa/%D0%A4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%20-%20%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8E%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B5%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.%20%D0%A2%D0%BE%D0%BC%201.djvu?dl=0 Том 1], [https://www.dropbox.com/s/1j5b4goj80psef4/%D0%A4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%20-%20%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8E%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9%20%D0%B8%20%D0%B5%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.%20%D0%A2%D0%BE%D0%BC%202.djvu?dl=0 Том 2].
* Ширяев А.Н. Вероятность. [https://www.dropbox.com/s/95onm1z0l8u3oy1/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-1.pdf?dl=0 Том 1], [https://www.dropbox.com/s/7max7m8rka3ko06/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-2.pdf?dl=0 Том 2].

=== Задачники ===
* Севастьянов Б.А., Чистяков В.П., Зубков А.М. Сборник задач по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/be3yf4mi918smqh/%D0%97%D1%83%D0%B1%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%9C.%2C%20%D0%A1%D0%B5%D0%B2%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C%D1%8F%D0%BD%D0%BE%D0%B2%20%D0%91.%D0%90.%2C%20%D0%A7%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%8F%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92.%D0%9F.%20-%20%D0%A1%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B8%D0%BA%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.pdf?dl=0 Ссылка].
* Прохоров А.В., Ушаков В.Г., Ушаков Н.Г. Задачи по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/z1yjxmv407ygs0l/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D1%85%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%20%D0%90.%D0%92.%2C%20%D0%A3%D1%88%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92.%D0%93.%2C%20%D0%A3%D1%88%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%9D.%D0%93.%20-%20%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.djvu?dl=0 Ссылка].
* Ширяев А.Н. Задачи по теории вероятностей. [https://www.dropbox.com/s/lafej3meebsqk1l/%D0%A8%D0%B8%D1%80%D1%8F%D0%B5%D0%B2%20%D0%90.%D0%9D.%20-%20%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.pdf?dl=0 Ссылка].

== Страницы прошлых лет ==

'''Предупреждение:''' программа курса значительно изменилась по сравнению с прошлыми годами.

[http://wiki.cs.hse.ru/Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2020/2021_(пилотный_поток) 2020/2021 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2019/2020_(пилотный_поток) 2019/2020 учебный год]

LAaG DSBA 2021/2022

2021-09-09T09:19:21Z

Kkorolev: Добавлена ссылка на телеграм ассистента по LAaG DSBA 2021/2022

РЕДАКТИРУЕТСЯ! Ожидайте

== Teachers and Assistants ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Group !! 211 (M+P+) !! 212 !! 213 !! 214
|-
|| Lecturer ||colspan="4"| [https://www.hse.ru/org/persons/224875083 Andrey Mazhuga]
|-
|| Teacher || [https://www.hse.ru/org/persons/224875083 Andrey Mazhuga] || colspan="2"| [https://www.hse.ru/org/persons/209813351 Nikita Medved] || [https://www.hse.ru/staff/kaleeva Galina Kaleeva]
|-
|| Schedule || || || || Thursday, 11.10, R406
September 9, 16, 23: the class starts at 14.40.

|-
|| Consultations || Wed, 18:00 -- 21:00, via Zoom One must notify me beforehand || colspan="2"| Wednesday, 17:00, write @medvednikita beforehands || [https://t.me/galinakaleeva telegram]
|-
|| Assistant || Белоновский Пётр pibelonovskiy@edu.hse.ru
|| Астанина Ксения kkastanina@edu.hse.ru
|| Королев Кирилл [https://t.me/kkorolev1 kkorolev1]
|| Федорова Анна aafedorova_12@edu.hse.ru
|-
|| Course Assistant ||colspan="4"| Белоновский Пётр pibelonovskiy@edu.hse.ru
|-
|}

== Course Description ==
The course introduces students to the elements of linear algebra and analytic geometry, provides the foundations for understanding some of the main concepts of modern mathematics. There is a strong emphasis in this course on complete proofs of almost all results.

We will approach the subject from both a practical point of view (learning methods and acquiring computational skills
relevant for problem solving) and a theoretical point of view (learning a more abstract and theoretical approach that focuses on achieving a deep understanding of the different abstract concepts).

Topics covered include: matrix algebra, systems of linear equations, permutations, determinants, complex numbers, fields, abstract vector spaces, bilinear and quadratic forms, Euclidean spaces, some elements of analytic geometry, linear operators. It took mathematicians at least two hundred years to comprehend these objects. We plan to accomplish this in one year.

== Grading system ==

<div class="mw-collapsible">

During the academic year, the student will be formally graded on the following:
*two in-class oral tests (O1 and O2);
*two in-class written tests (W1 and W2);
*several quizzes (Q1 and Q2, where Qi is the average grade of all the quizzes in the i-th semester);
*several homework assignments (H1 and H2, where Hi is the average grade of all the homework assignments in the i-th semester);
*two written exams (E1 and E2).

All grades (namely, O1, O2, W1, W2, Q1, Q2, H1, H2, E1, and E2) are real numbers from 0 to 10.

'''The cumulative course grade for the first semester''', C1, is obtained '''without rounding''' by the following formula:

'''C1 = 5/16*O1 + 4/16*W1 + 4/16*Q1 + 3/16*H1.'''

'''The intermediate course grade for the first semester''', I1, is obtained by the following formula:

'''I1 = Round1(3/10*E1 + 7/10*C1),'''

where the function Round1(x) is defined as follows: if the decimal part of x is less than 0.2, the grade is rounded downwards; if the decimal part of x is greater than 0.7, the grade is rounded upwards; if the decimal part of x is from the interval [0.2;0.7] and the student's seminar attendance during the first semester is not below 66%, the grade is rounded upwards; otherwise the grade is rounded downwards.

'''The cumulative course grade for the second semester''', C2, is obtained '''without rounding''' by the following formula:

'''C2 = 5/16*O2 + 4/16*W2 + 4/16*Q2 + 3/16*H2.'''

'''The intermediate course grade for the second semester''', I2, is obtained by the following formula:

'''I2 = Round2(3/10*E2 + 7/10*C2),'''

where the function Round2(x) is defined as Round1(x) but with "during the first semester" replaced by "during the second semester".

'''The final grade for the course''', F, is obtained by the following formula:

'''F = Round(1/4*I1 + 3/4*I2),'''

where the function Round(x) is defined as Round1(x) but with "during the first semester" replaced by "during the academic year".

The final grade for the course is included in a diploma supplement.

</div>

== Lecture Notes ==

''' Module 1 '''
* [https://www.dropbox.com/s/hp9hrjorgv3ez3o/LAaG_Lecture_2.pdf?dl=0 '''Lecture 2'''] (08.09.2021) Matrix transposition; symmetric and skew-symetric matrices; inverse of a matrix; invertible (non-singular) matrices; the trace of a matrix; main properties of matrix transposition, matrix inverse, and the trace.

* [https://www.dropbox.com/s/xbzr7b3upj63rhy/LAaG_Lecture_1.pdf?dl=0 '''Lecture 1'''] (04.09.2021) Matrices, main definitions; special matrices (square matrices, triangular matrices, identity matrices, zero matrices); matrix scalar multiplication; matrix addition; matrix multiplication; main properties of these operations.

== Seminar Notes ==

'''Module 1'''

'''Group 201:'''
*[ '''S 1'''] (XX.09.2021)

'''Group 202:'''
*[ '''S 1'''] (XX.09.2021)

'''Group 203:'''
*[ '''S 1'''] (XX.09.2021)

'''Group 204:'''
*[ '''S 1'''] (ХХ.09.2021)

== Homework ==

'''The obligatory homework for group 211:'''

'''Module 1'''

* [https://www.dropbox.com/s/8qxvz6gejiekq93/LAaG_HW_1_C%28211%29.pdf?dl=0 '''HW №1'''] (release: 08.09.2021; deadline: 17.09.2021)

'''The obligatory homework for groups 212 and 213:'''

'''Module 1'''

'''The obligatory homework for group 214:'''

'''Module 1'''

== Results ==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1qF7mi0aHJCewqH08hXzGGHn2IXzQ-HOOrCRJ_LSX7vE/edit#gid=732068137 Results Sheet]