Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Теория и практика онлайн-экспериментов 25/26

2026-01-13T14:07:18Z

Nbagiyan: /* О курсе = */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле и для студентов магистратуры. Первая лекция состоится 20 января в 09:30

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/ex_tremum Татаринов Артем Сергеевич]

'''Ассистенты:''' [https://t.me/koli_vera Коливерда Вера], [https://t.me/polinvin Винецкая Полина], [https://t.me/akveronika Аксененко Вероника], [https://t.me/evakolomoets Эвелина Коломоец], [https://t.me/dimgric Дмитрий Гриценко]

'''Представитель интересов студентов:''' [https://t.me/legaliza_bit Романко Елизавета]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками: TBD

Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+rxHq2CoiahJlZDI6 тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+gH3kWfKQN0dmMzYy тык2]

Anytask: TBD, инвайт: TBD

Github с материалами: [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/tree/main тык4]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) в очном формате или в онлайн для студентов не из Москве
* 2(4) домашних задания. (зависит от того, как разобьем по датам)
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.45 * ДЗ + 0.35 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===

Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

Плейлист с видео предыдущего года: https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p_ExQfhTrtpP0hYElcGp-r&si=hwjgWsEjxY2a3vZX

1. 30.01.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/1.pdf Лекция 1]. Введение в эксперименты, дизайн экспериментов и связь с гипотезами [Видео]

2. 03.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/2.pdf Лекция 2]. Метрики продукта, роста и эксперимента. Что почему и как? [Видео]

3. 06.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/3.pdf Лекция 3]. Подбор групп, статистические тесты, что такое хорошая сплит система. [Видео]

4. 13.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/4.pdf Лекция 4]. Прокси метрики и алгоритм их подбора, разные подходы к дизайну сплит систем. [Видео]

5. 20.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/5.pdf Лекция 5]. Расчет размера выборки для t-test. Подход к расчету через симуляцию. [Видео]

6. 27.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/6.pdf Лекция 6]. Ratio-метрики и проблема зависимых данных в t-test. Оценка дисперсии и связь с дельта-методом. [Видео]

7. 02.03.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/7.pdf Лекция 7]. Линеаризация. Оценка экспериментов с квантилями. [Видео]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || [ДЗ-1] || TBD || TBD
|-
| 2 || [ДЗ-2] || TBD || TBD
|-
| 3 || - || - || -
|-
| 4 || - || - || -
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит очно для студентов московского кампуса, для остальных онлайн

Теория и практика онлайн-экспериментов 24/25

2025-01-15T21:23:36Z

Nbagiyan: Новая страница: «= О курсе == Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. Перв…»

= О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. Первая лекция состоится 21 января в 09:30

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист 1:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил Викторович]

'''Семинарист 2:''' [https://t.me/legaliza_bit Романко Елизавета Константиновна]

'''Ассистенты:''' [https://t.me/alena_tsvetk Цветкова Алена], [https://t.me/ex_tremum Татаринов Артем], [https://t.me/Doraemoonon Бгажноков Хачим], [https://t.me/evakolomoets Эвелина Коломоец]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+kYhWe7llSMdmOGZi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+eBuvh6iZ5ecyMDJi тык2]

Anytask: TBD, инвайт: TBD

Github с материалами: [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/tree/main тык4]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) в очном формате или в онлайн для студентов не из Москве
* 4 домашних задания.
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.45 * ДЗ + 0.35 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

Плейлист с видео предыдущего года: https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p_ExQfhTrtpP0hYElcGp-r&si=hwjgWsEjxY2a3vZX

1. 30.01.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/1.pdf Лекция 1]. Введение в эксперименты, дизайн экспериментов и связь с гипотезами [Видео]

2. 03.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/2.pdf Лекция 2]. Метрики продукта, роста и эксперимента. Что почему и как? [Видео]

3. 06.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/3.pdf Лекция 3]. Подбор групп, статистические тесты, что такое хорошая сплит система. [Видео]

4. 13.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/4.pdf Лекция 4]. Прокси метрики и алгоритм их подбора, разные подходы к дизайну сплит систем. [Видео]

5. 20.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/5.pdf Лекция 5]. Расчет размера выборки для t-test. Подход к расчету через симуляцию. [Видео]

6. 27.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/6.pdf Лекция 6]. Ratio-метрики и проблема зависимых данных в t-test. Оценка дисперсии и связь с дельта-методом. [Видео]

7. 02.03.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/7.pdf Лекция 7]. Линеаризация. Оценка экспериментов с квантилями. [Видео]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || [ДЗ-1] || TBD || TBD
|-
| 2 || [ДЗ-2] || TBD || TBD
|-
| 3 || - || - || -
|-
| 4 || - || - || -
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит очно для студентов московского кампуса, для остальных онлайн

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-03-05T11:39:16Z

Nbagiyan: /* Домашние задания */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил Викторович]

'''Ассистент:''' [https://t.me/legaliza_bit Романко Елизавета Константиновна]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+5n9ae1KeWVxmYjVi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/tpoe2324 тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/1089 тык3], инвайт: IsHG1V4

Github с материалами: [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/tree/main тык4]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) в очном формате или в онлайн для студентов не из Москве
* 4 домашних задания.
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.45 * ДЗ + 0.35 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

Плейлист с видео: https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p_ExQfhTrtpP0hYElcGp-r&si=hwjgWsEjxY2a3vZX

1. 30.01.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/1.pdf Лекция 1]. Введение в эксперименты, дизайн экспериментов и связь с гипотезами [https://youtu.be/bT7u4iO7PfM?si=2GEOwxZ6kdAD4nq8 Видео]

2. 03.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/2.pdf Лекция 2]. Метрики продукта, роста и эксперимента. Что почему и как? [https://youtu.be/CVXWVhMhVm8?si=vpoKdNZzPQ89KZBc Видео]

3. 06.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/3.pdf Лекция 3]. Подбор групп, статистические тесты, что такое хорошая сплит система. [https://youtu.be/IEme2Qvgtlk?si=uD10oDBa5KBLdgrq Видео]

4. 13.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/4.pdf Лекция 4]. Прокси метрики и алгоритм их подбора, разные подходы к дизайну сплит систем. [https://youtu.be/lEBTGB9p9cc?si=AOOkyyiEOkNe6AaC Видео]

5. 20.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/5.pdf Лекция 5]. Расчет размера выборки для t-test. Подход к расчету через симуляцию. [https://youtu.be/6-KOCGV8hcs?si=xCLf1vxAV1KhaxnO Видео]

6. 27.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/6.pdf Лекция 6]. Ratio-метрики и проблема зависимых данных в t-test. Оценка дисперсии и связь с дельта-методом. [https://youtu.be/SQVitk3hMdM?si=y2flmjm98L8HWsAu Видео]

7. 02.03.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/7.pdf Лекция 7]. Линеаризация. Оценка экспериментов с квантилями. [https://youtu.be/qTS5HMWYiY4?si=XRr2tL26Go6RaIXe Видео]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/hw/hw-1/hw1.ipynb ДЗ-1] || 14-02-2024 || 02-03-2024 23:30
|-
| 2 || [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/hw/hw-2/hw2.ipynb ДЗ-2] || 28-02-2024 || 10-03-2024 23:30
|-
| 3 || - || - || -
|-
| 4 || - || - || -
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит очно для студентов московского кампуса, для остальных онлайн

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-03-05T11:38:47Z

Nbagiyan: /* Лекции */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил Викторович]

'''Ассистент:''' [https://t.me/legaliza_bit Романко Елизавета Константиновна]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+5n9ae1KeWVxmYjVi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/tpoe2324 тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/1089 тык3], инвайт: IsHG1V4

Github с материалами: [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/tree/main тык4]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) в очном формате или в онлайн для студентов не из Москве
* 4 домашних задания.
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.45 * ДЗ + 0.35 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

Плейлист с видео: https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p_ExQfhTrtpP0hYElcGp-r&si=hwjgWsEjxY2a3vZX

1. 30.01.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/1.pdf Лекция 1]. Введение в эксперименты, дизайн экспериментов и связь с гипотезами [https://youtu.be/bT7u4iO7PfM?si=2GEOwxZ6kdAD4nq8 Видео]

2. 03.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/2.pdf Лекция 2]. Метрики продукта, роста и эксперимента. Что почему и как? [https://youtu.be/CVXWVhMhVm8?si=vpoKdNZzPQ89KZBc Видео]

3. 06.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/3.pdf Лекция 3]. Подбор групп, статистические тесты, что такое хорошая сплит система. [https://youtu.be/IEme2Qvgtlk?si=uD10oDBa5KBLdgrq Видео]

4. 13.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/4.pdf Лекция 4]. Прокси метрики и алгоритм их подбора, разные подходы к дизайну сплит систем. [https://youtu.be/lEBTGB9p9cc?si=AOOkyyiEOkNe6AaC Видео]

5. 20.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/5.pdf Лекция 5]. Расчет размера выборки для t-test. Подход к расчету через симуляцию. [https://youtu.be/6-KOCGV8hcs?si=xCLf1vxAV1KhaxnO Видео]

6. 27.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/6.pdf Лекция 6]. Ratio-метрики и проблема зависимых данных в t-test. Оценка дисперсии и связь с дельта-методом. [https://youtu.be/SQVitk3hMdM?si=y2flmjm98L8HWsAu Видео]

7. 02.03.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring/lectures/7.pdf Лекция 7]. Линеаризация. Оценка экспериментов с квантилями. [https://youtu.be/qTS5HMWYiY4?si=XRr2tL26Go6RaIXe Видео]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/hw/hw-1/hw1.ipynb ДЗ-1] || 14-02-2024 || 02-03-2024 23:30
|-
| 2 || - || - || -
|-
| 3 || - || - || -
|-
| 4 || - || - || -
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит очно для студентов московского кампуса, для остальных онлайн

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-02-14T17:39:32Z

Nbagiyan: /* Лекции */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил Викторович]

'''Ассистент:''' [https://t.me/legaliza_bit Романко Елизавета Константиновна]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+5n9ae1KeWVxmYjVi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/tpoe2324 тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/1089 тык3], инвайт: IsHG1V4

Github с материалами: [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/tree/main тык4]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) в очном формате или в онлайн для студентов не из Москве
* 4 домашних задания.
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.45 * ДЗ + 0.35 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

Плейлист с видео: https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p_ExQfhTrtpP0hYElcGp-r&si=hwjgWsEjxY2a3vZX

1. 30.01.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/1.pdf Лекция 1]. Введение в эксперименты, дизайн экспериментов и связь с гипотезами [https://youtu.be/bT7u4iO7PfM?si=2GEOwxZ6kdAD4nq8 Видео]

2. 03.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/2.pdf Лекция 2]. Метрики продукта, роста и эксперимента. Что почему и как? [https://youtu.be/CVXWVhMhVm8?si=vpoKdNZzPQ89KZBc Видео]

3. 06.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/3.pdf Лекция 3]. Подбор групп, статистические тесты, что такое хорошая сплит система. [https://youtu.be/IEme2Qvgtlk?si=uD10oDBa5KBLdgrq Видео]

4. 13.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/4.pdf Лекция 4]. Прокси метрики и алгоритм их подбора, разные подходы к дизайну сплит систем. [https://youtu.be/lEBTGB9p9cc?si=AOOkyyiEOkNe6AaC Видео]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/hw/hw-1/hw1.ipynb ДЗ-1] || 14-02-2024 || 02-03-2024 23:30
|-
| 2 || - || - || -
|-
| 3 || - || - || -
|-
| 4 || - || - || -
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит очно для студентов московского кампуса, для остальных онлайн

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-02-14T13:58:02Z

Nbagiyan: /* Лекции */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил Викторович]

'''Ассистент:''' [https://t.me/legaliza_bit Романко Елизавета Константиновна]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+5n9ae1KeWVxmYjVi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/tpoe2324 тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/1089 тык3], инвайт: IsHG1V4

Github с материалами: [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/tree/main тык4]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) в очном формате или в онлайн для студентов не из Москве
* 4 домашних задания.
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.45 * ДЗ + 0.35 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

Плейлист с видео: https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p_ExQfhTrtpP0hYElcGp-r&si=hwjgWsEjxY2a3vZX

1. 30.01.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/1.pdf Лекция 1]. Введение в эксперименты, дизайн экспериментов и связь с гипотезами [https://youtu.be/bT7u4iO7PfM?si=2GEOwxZ6kdAD4nq8 Видео]

2. 03.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/2.pdf Лекция 2]. Метрики продукта, роста и эксперимента. Что почему и как? [https://youtu.be/CVXWVhMhVm8?si=vpoKdNZzPQ89KZBc Видео]

3. 06.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/3.pdf Лекция 3]. Подбор групп, статистические тесты, что такое хорошая сплит система. [https://youtu.be/IEme2Qvgtlk?si=uD10oDBa5KBLdgrq Видео]

4. 13.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/4.pdf Лекция 4]. Прокси метрики и алгоритм их подбора, разные подходы к дизайну сплит систем[- Видео]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/hw/hw-1/hw1.ipynb ДЗ-1] || 14-02-2024 || 02-03-2024 23:30
|-
| 2 || - || - || -
|-
| 3 || - || - || -
|-
| 4 || - || - || -
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит очно для студентов московского кампуса, для остальных онлайн

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-02-14T13:56:53Z

Nbagiyan: /* Лекции */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил Викторович]

'''Ассистент:''' [https://t.me/legaliza_bit Романко Елизавета Константиновна]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+5n9ae1KeWVxmYjVi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/tpoe2324 тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/1089 тык3], инвайт: IsHG1V4

Github с материалами: [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/tree/main тык4]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) в очном формате или в онлайн для студентов не из Москве
* 4 домашних задания.
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.45 * ДЗ + 0.35 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

Плейлист с видео: https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p_ExQfhTrtpP0hYElcGp-r&si=hwjgWsEjxY2a3vZX

1. 30.01.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/1.pdf Лекция 1]. Введение в эксперименты, дизайн экспериментов и связь с гипотезами [https://youtu.be/bT7u4iO7PfM?si=2GEOwxZ6kdAD4nq8 Видео]

2. 03.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/2.pdf Лекция 2]. Метрики продукта, роста и эксперимента. Что почему и как? [https://youtu.be/CVXWVhMhVm8?si=vpoKdNZzPQ89KZBc Видео]

3. 06.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/3.pdf Лекция 3]. Подбор групп, статистические тесты, что такое хорошее сплит система. [https://youtu.be/IEme2Qvgtlk?si=uD10oDBa5KBLdgrq Видео]

4. 13.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/4.pdf Лекция 4]. Прокси метрики и алгоритм их подбора, разные подходы к дизайну сплит систем[- Видео]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/hw/hw-1/hw1.ipynb ДЗ-1] || 14-02-2024 || 02-03-2024 23:30
|-
| 2 || - || - || -
|-
| 3 || - || - || -
|-
| 4 || - || - || -
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит очно для студентов московского кампуса, для остальных онлайн

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-02-14T13:52:58Z

Nbagiyan: /* Домашние задания */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил Викторович]

'''Ассистент:''' [https://t.me/legaliza_bit Романко Елизавета Константиновна]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+5n9ae1KeWVxmYjVi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/tpoe2324 тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/1089 тык3], инвайт: IsHG1V4

Github с материалами: [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/tree/main тык4]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) в очном формате или в онлайн для студентов не из Москве
* 4 домашних задания.
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.45 * ДЗ + 0.35 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

Плейлист с видео: https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p_ExQfhTrtpP0hYElcGp-r&si=hwjgWsEjxY2a3vZX

1. 30.01.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/1.pdf Лекция 1]. Введение в эксперименты, дизайн экспериментов и связь с гипотезами [https://youtu.be/bT7u4iO7PfM?si=2GEOwxZ6kdAD4nq8 Видео]

2. 03.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/2.pdf Лекция 2]. Метрики продукта, роста и эксперимента. Что почему и как? [https://youtu.be/CVXWVhMhVm8?si=vpoKdNZzPQ89KZBc Видео]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/hw/hw-1/hw1.ipynb ДЗ-1] || 14-02-2024 || 02-03-2024 23:30
|-
| 2 || - || - || -
|-
| 3 || - || - || -
|-
| 4 || - || - || -
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит очно для студентов московского кампуса, для остальных онлайн

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-02-05T12:02:02Z

Nbagiyan: /* Лекции */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил Викторович]

'''Ассистент:''' [https://t.me/legaliza_bit Романко Елизавета Константиновна]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+5n9ae1KeWVxmYjVi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/tpoe2324 тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/1089 тык3], инвайт: IsHG1V4

Github с материалами: [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/tree/main тык4]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) в очном формате или в онлайн для студентов не из Москве
* 4 домашних задания.
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.45 * ДЗ + 0.35 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

Плейлист с видео: https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p_ExQfhTrtpP0hYElcGp-r&si=hwjgWsEjxY2a3vZX

1. 30.01.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/1.pdf Лекция 1]. Введение в эксперименты, дизайн экспериментов и связь с гипотезами [https://youtu.be/bT7u4iO7PfM?si=2GEOwxZ6kdAD4nq8 Видео]

2. 03.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/2.pdf Лекция 2]. Метрики продукта, роста и эксперимента. Что почему и как? [https://youtu.be/CVXWVhMhVm8?si=vpoKdNZzPQ89KZBc Видео]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || - || - || - || -
|-
| 2 || - || - || - || -
|-
| 3 || - || - || - || -
|-
| 4 || - || - || - || -
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит очно для студентов московского кампуса, для остальных онлайн

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-02-03T11:12:24Z

Nbagiyan: /* Лекции */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил Викторович]

'''Ассистент:''' [https://t.me/legaliza_bit Романко Елизавета Константиновна]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+5n9ae1KeWVxmYjVi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/tpoe2324 тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/1089 тык3], инвайт: IsHG1V4

Github с материалами: [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/tree/main тык4]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) в очном формате или в онлайн для студентов не из Москве
* 4 домашних задания.
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.45 * ДЗ + 0.35 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

Плейлист с видео: https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p_ExQfhTrtpP0hYElcGp-r&si=hwjgWsEjxY2a3vZX

1. 30.01.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/1.pdf Лекция 1]. Введение в эксперименты, дизайн экспериментов и связь с гипотезами [https://youtu.be/bT7u4iO7PfM?si=2GEOwxZ6kdAD4nq8 Видео]

2. 03.02.2023. [https://github.com/nbagiyan/online-exp-course/blob/main/2024-spring%20/lectures/2.pdf Лекция 2]. Метрики продукта, роста и эксперимента. Что почему и как? [Видео]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || - || - || - || -
|-
| 2 || - || - || - || -
|-
| 3 || - || - || - || -
|-
| 4 || - || - || - || -
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит очно для студентов московского кампуса, для остальных онлайн

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-02-01T15:41:42Z

Nbagiyan: /* Лекции */

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-01-30T15:31:08Z

Nbagiyan: /* Семинары */

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-01-30T12:48:05Z

Nbagiyan: /* Полезные ссылки */

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-01-30T12:44:01Z

Nbagiyan: /* Полезные ссылки */

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-01-30T12:43:20Z

Nbagiyan: /* Лекции */

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-01-30T12:27:15Z

Nbagiyan: /* Лекции */

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-01-30T08:35:19Z

Nbagiyan: /* Контрольная работа */

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-01-30T08:34:27Z

Nbagiyan: /* Семинары */

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-01-30T08:33:14Z

Nbagiyan: /* О курсе */

Теория и практика онлайн-экспериментов 23/24

2024-01-30T08:30:23Z

Nbagiyan: Новая страница: «== О курсе == Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. '''Л…»

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2023-03-15T09:39:54Z

Nbagiyan:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: ''''''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

'''[https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0rwJPcSrdCIceePdTVdD8D_ Плейлист с лекциями]'''

== Семинары ==

Все семинары в [[https://github.com/David128256/seminars гите]] (не бейте за гитигнор и стремный формат записей)

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || https://anytask.org/course/901 || [https://disk.yandex.ru/i/DHmslNdCmFPsZQ Условие]|| 01-02-2022 || 10-02-2022 23:30
|-
| 2 || https://anytask.org/course/901 || [https://disk.yandex.ru/d/BvoQfPubamNzEQ Условие] [https://disk.yandex.ru/d/2mH8fuKCKLeozg Данные] || 01-03-2022 || 13-03-2022 00:30
|-
| 3 || https://anytask.org/course/901 || [https://disk.yandex.ru/d/xK-n-XcWyTgheA Условие] [https://disk.yandex.ru/d/pp3EPK4B17_nug Данные] || 17-03-2022 || 24-03-2022 23:30
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-11-04T08:29:21Z

Nbagiyan:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: '''GDffALR'''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

'''[https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0rwJPcSrdCIceePdTVdD8D_ Плейлист с лекциями]'''

== Семинары ==

Все семинары в [[https://github.com/David128256/seminars гите]] (не бейте за гитигнор и стремный формат записей)

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || https://anytask.org/course/901 || [https://disk.yandex.ru/i/DHmslNdCmFPsZQ Условие]|| 01-02-2022 || 10-02-2022 23:30
|-
| 2 || https://anytask.org/course/901 || [https://disk.yandex.ru/d/BvoQfPubamNzEQ Условие] [https://disk.yandex.ru/d/2mH8fuKCKLeozg Данные] || 01-03-2022 || 13-03-2022 00:30
|-
| 3 || https://anytask.org/course/901 || [https://disk.yandex.ru/d/xK-n-XcWyTgheA Условие] [https://disk.yandex.ru/d/pp3EPK4B17_nug Данные] || 17-03-2022 || 24-03-2022 23:30
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-11-04T08:21:28Z

Nbagiyan:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: '''GDffALR'''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

'''[https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0rwJPcSrdCIceePdTVdD8D_ Плейлист с лекциями]'''

== Семинары ==

Все семинары в [[https://github.com/David128256/seminars гите]] (не бейте за гитигнор и стремный формат записей)

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || https://anytask.org/course/901 || https://disk.yandex.ru/i/DHmslNdCmFPsZQ || 01-02-2022 || 10-02-2022 23:30
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-11-04T08:20:39Z

Nbagiyan:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: '''GDffALR'''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

'''[[Плейлист с лекциями https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0rwJPcSrdCIceePdTVdD8D_]]'''

== Семинары ==

Все семинары в [[https://github.com/David128256/seminars гите]] (не бейте за гитигнор и стремный формат записей)

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || https://anytask.org/course/901 || https://disk.yandex.ru/i/DHmslNdCmFPsZQ || 01-02-2022 || 10-02-2022 23:30
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-02-09T09:01:36Z

Nbagiyan: /* Лекция */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: '''GDffALR'''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекции ==

'''Лекция 1''' (12 января). О курсе. История А/Б тестирования. [[https://youtu.be/MDgbE3YdeMs Запись лекции]] [[https://notability.com/n/CEHhEfjC~IOnW23AFG2AD Конспект]]

'''Лекция 2''' (19 января). Введение в статистику. Score функция. Информация Фишера.[[https://youtu.be/lyejh7i94fk Запись лекции]] [[https://notability.com/n/11uP6~sa04rsKm2ar5HDau Конспект]]

'''Лекция 3''' (26 января). Неравенство Рао-Крамера. Тестирование гипотез, начало. [[https://youtu.be/jsQ4phWwQuU Запись лекции]] [[https://notability.com/n/cHogWyUS9ptJ_RROgltFY Конспект]]

'''Лекция 4''' (2 февраля). Тестирование гипотез, продолжение. Тест Манна-Уитни. Бутстрап, начало. [[https://youtu.be/SfgEKuzbSCA Запись лекции]] [[https://notability.com/n/1jWDoDKcS22vwwpGMz93BU Конспект]]

'''Лекция 5''' (9 февраля).Бутстрап, продолжение. Расчет размера выборки [[ Запись лекции]] [[https://notability.com/n/045aUxIR_1pAXxgtuy7vc_ Конспект]]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || https://anytask.org/course/901 || https://disk.yandex.ru/i/DHmslNdCmFPsZQ || 01-02-2022 || 10-02-2022 23:30
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-31T21:41:07Z

Nbagiyan: /* Домашние задания */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: '''GDffALR'''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекция ==

'''Лекция 1''' (12 января). О курсе. История А/Б тестирования. [[https://youtu.be/MDgbE3YdeMs Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (19 января). Введение в статистику. Score функция. Информация Фишера.[[https://youtu.be/lyejh7i94fk Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (26 января). Неравенство Рао-Крамера. Тестирование гипотез, начало. [[https://youtu.be/jsQ4phWwQuU Запись лекции]]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 || https://anytask.org/course/901 || https://disk.yandex.ru/i/DHmslNdCmFPsZQ || 01-02-2022 || 10-02-2022 23:30
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-31T21:40:34Z

Nbagiyan: /* Домашние задания */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: '''GDffALR'''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекция ==

'''Лекция 1''' (12 января). О курсе. История А/Б тестирования. [[https://youtu.be/MDgbE3YdeMs Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (19 января). Введение в статистику. Score функция. Информация Фишера.[[https://youtu.be/lyejh7i94fk Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (26 января). Неравенство Рао-Крамера. Тестирование гипотез, начало. [[https://youtu.be/jsQ4phWwQuU Запись лекции]]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 | https://anytask.org/course/901 | https://disk.yandex.ru/i/DHmslNdCmFPsZQ | 01-02-2022 | 10-02-2022 23:30
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-31T21:40:12Z

Nbagiyan: /* Домашние задания */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: '''GDffALR'''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекция ==

'''Лекция 1''' (12 января). О курсе. История А/Б тестирования. [[https://youtu.be/MDgbE3YdeMs Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (19 января). Введение в статистику. Score функция. Информация Фишера.[[https://youtu.be/lyejh7i94fk Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (26 января). Неравенство Рао-Крамера. Тестирование гипотез, начало. [[https://youtu.be/jsQ4phWwQuU Запись лекции]]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
| 1 !! https://anytask.org/course/901 !! https://disk.yandex.ru/i/DHmslNdCmFPsZQ !! 01-02-2022 !! 10-02-2022 23:30
|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-31T21:38:38Z

Nbagiyan: /* Домашние задания */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: '''GDffALR'''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекция ==

'''Лекция 1''' (12 января). О курсе. История А/Б тестирования. [[https://youtu.be/MDgbE3YdeMs Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (19 января). Введение в статистику. Score функция. Информация Фишера.[[https://youtu.be/lyejh7i94fk Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (26 января). Неравенство Рао-Крамера. Тестирование гипотез, начало. [[https://youtu.be/jsQ4phWwQuU Запись лекции]]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-

|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-31T21:38:30Z

Nbagiyan: /* Домашние задания */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: '''GDffALR'''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекция ==

'''Лекция 1''' (12 января). О курсе. История А/Б тестирования. [[https://youtu.be/MDgbE3YdeMs Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (19 января). Введение в статистику. Score функция. Информация Фишера.[[https://youtu.be/lyejh7i94fk Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (26 января). Неравенство Рао-Крамера. Тестирование гипотез, начало. [[https://youtu.be/jsQ4phWwQuU Запись лекции]]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
|-
1 !! https://anytask.org/course/901 !! https://disk.yandex.ru/i/DHmslNdCmFPsZQ !! 01-02-2022 !! 10-02-2022 23:30

|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-31T21:38:14Z

Nbagiyan: /* Домашние задания */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: '''GDffALR'''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекция ==

'''Лекция 1''' (12 января). О курсе. История А/Б тестирования. [[https://youtu.be/MDgbE3YdeMs Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (19 января). Введение в статистику. Score функция. Информация Фишера.[[https://youtu.be/lyejh7i94fk Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (26 января). Неравенство Рао-Крамера. Тестирование гипотез, начало. [[https://youtu.be/jsQ4phWwQuU Запись лекции]]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн

! 1 !! https://anytask.org/course/901 !! https://disk.yandex.ru/i/DHmslNdCmFPsZQ !! 01-02-2022 !! 10-02-2022 23:30

|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-31T21:38:05Z

Nbagiyan: /* Домашние задания */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: '''GDffALR'''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекция ==

'''Лекция 1''' (12 января). О курсе. История А/Б тестирования. [[https://youtu.be/MDgbE3YdeMs Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (19 января). Введение в статистику. Score функция. Информация Фишера.[[https://youtu.be/lyejh7i94fk Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (26 января). Неравенство Рао-Крамера. Тестирование гипотез, начало. [[https://youtu.be/jsQ4phWwQuU Запись лекции]]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн
! 1 !! https://anytask.org/course/901 !! https://disk.yandex.ru/i/DHmslNdCmFPsZQ !! 01-02-2022 !! 10-02-2022 23:30

|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-31T21:32:22Z

Nbagiyan: /* О курсе */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: '''GDffALR'''

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекция ==

'''Лекция 1''' (12 января). О курсе. История А/Б тестирования. [[https://youtu.be/MDgbE3YdeMs Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (19 января). Введение в статистику. Score функция. Информация Фишера.[[https://youtu.be/lyejh7i94fk Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (26 января). Неравенство Рао-Крамера. Тестирование гипотез, начало. [[https://youtu.be/jsQ4phWwQuU Запись лекции]]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн

|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-31T21:31:52Z

Nbagiyan: /* О курсе */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

Anytask: [https://anytask.org/course/901 тык3], инвайт: ""GDffALR""

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекция ==

'''Лекция 1''' (12 января). О курсе. История А/Б тестирования. [[https://youtu.be/MDgbE3YdeMs Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (19 января). Введение в статистику. Score функция. Информация Фишера.[[https://youtu.be/lyejh7i94fk Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (26 января). Неравенство Рао-Крамера. Тестирование гипотез, начало. [[https://youtu.be/jsQ4phWwQuU Запись лекции]]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн

|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-26T15:29:10Z

Nbagiyan:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекция ==

'''Лекция 1''' (12 января). О курсе. История А/Б тестирования. [[https://youtu.be/MDgbE3YdeMs Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (19 января). Введение в статистику. Score функция. Информация Фишера.[[https://youtu.be/lyejh7i94fk Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (26 января). Неравенство Рао-Крамера. Тестирование гипотез, начало. [[https://youtu.be/jsQ4phWwQuU Запись лекции]]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн

|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-26T15:28:38Z

Nbagiyan:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [https://t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [https://t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила на автомат будут объявлены позднее

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Лекция ==

''Лекция 1''' (12 января). О курсе. История А/Б тестирования. [[https://youtu.be/MDgbE3YdeMs Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (19 января). Введение в статистику. Score функция. Информация Фишера.[[https://youtu.be/lyejh7i94fk Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (26 января). Неравенство Рао-Крамера. Тестирование гипотез, начало. [[https://youtu.be/jsQ4phWwQuU Запись лекции]]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн

|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-12T08:57:20Z

Nbagiyan: /* Правила выставления оценок */

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-12T07:47:33Z

Nbagiyan: /* Правила выставления оценок */

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-12T07:44:40Z

Nbagiyan:

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-12T07:44:15Z

Nbagiyan:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' [t.me/dave128 Шарафян Давид Вагеевич]

'''Ассистент:''' [t.me/daniil_popov Попов Даниил]

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн

|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-12T07:42:52Z

Nbagiyan:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' Шарафян Давид Вагеевич

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн

|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-12T07:42:40Z

Nbagiyan:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' Шарафян Давид Вагеевич

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн

|-
|}

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-12T07:42:12Z

Nbagiyan:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' Шарафян Давид Вагеевич

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн

|-
|}

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-12T07:41:26Z

Nbagiyan: /* Семинары */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' Шарафян Давид Вагеевич

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн

|-
|}

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Контрольная работа (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)
* 3 домашних задания (1 теоретическое и 2 практических).
* Письменный экзамен (4-5 задач на 1 ч 20 мин) с прокторингом (включенная камера на которой видно студента, экран записывается)

Итоговая оценка вычисляется:

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.4 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются. Дата сдачи каждого ДЗ будет указана во время выдача работы.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится на лекции в конце курса (дата будет объявлена позже). Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22

2022-01-12T07:36:28Z

Nbagiyan: Добавлено основная инфо о курсе

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/160954331 Багиян Нерсес Карленович]

'''Семинарист:''' Шарафян Давид Вагеевич

=== Полезные ссылки ===

Таблица с оценками:
Канал в telegram для объявлений: [https://t.me/+JUft1u4R1mcyMjFi тык]

Группа в telegram для обсуждения: [https://t.me/+uB6LsuGh4ihhNDJi тык2]

{| class="wikitable"
|-
! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн

|-
|}

== Семинары ==

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Ассистент !! Время !! Зум
|-
| || || || ||
|-
| || || || ||
|-
|}

=== Консультации ===

Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.

При необходимости, можно писать на почту или в Telegram.

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Самостоятельные задания, выдаваемые на каждом семинаре. Дедлайн на сдачу заданий - 2 недели с момента проведения семинара. Не включая день семинара через две недели.
* Практическое домашнее задание (будет выдано ориентировочно на 3 семинаре).
* Письменный экзамен.

Итоговая оценка вычисляется:

=== Правила сдачи заданий ===

Важно останавливать\удалять ресурсы, создаваемые в облаке, так как в противном случае финансов может не хватить для выполнения всех заданий. Полезно при этом овладеть навыком сохранения промежуточных данных в облачном хранилище - это позволит максимально быстро выполнять задания с минимальными финансовыми затратами.

Дедлайн на самостоятельные задачи, которые выдаются на семинаре - 2 недели со дня семинара. Не включая день семинара через две недели.

Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

== Полезные материалы ==
===Книги===

Современные методы машинного обучения

2020-11-18T17:32:59Z

Nbagiyan:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 1-2 модулях.

Проводится с 2015 года.

Лектор — [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]

Занятия проходят онлайн по четвергам на второй паре (11:10 - 12:30).

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/346235110 Карточка курса и программа]

Репозиторий с материалами: https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning

Домашние задание сдаются в Anytask:

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hse_minor_intro_dm_2020

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/iad_flood

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1O6TcqNniwQ2dw-xpK04S1ufWQh42w5hwMEITgJQIEjk/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

'''Вопросы''' по курсу можно задавать в телеграм лектору (@esokolov), семинаристу, в чатах групп или в issues на [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning гитхабе].

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент || Инвайт в anytask || Чатик в телеграм
|-
| ИАД-1 || Алексей Ковалёв || Алёна Вертеева || tVc06Tf || https://t.me/joinchat/GJZR7hjEVqoQWjj_iB0k6Q
|-
| ИАД-2 || Трофимова Юлия || Юра Саночкин, Ирина Трояновская || Xw1bmE5 || https://t.me/joinchat/EB0BRhO_FZvAzD6ryUnxMQ
|-
| ИАД-3 || Руслан Хайдуров || Соня Дымченко, Анатолий Пащенко || ev2HwBx || https://t.me/joinchat/C232lhy4wn6Pp7epNt-qYQ
|-
| ИАД-4 || Кузнецов Максим || Нарек Алвандян, Алина Арсланова || Xn6pJSM || https://t.me/joinchat/B9DQQFDIT_vZjPIMs_oX0Q
|-
| ИАД-5 || Багиян Нерсес || Александр Милоградский || 6OfvD88 || https://t.me/joinchat/Atx7Lkvi60FI1RJhJd8XwQ
|-
| ИАД-6 || Чесаков Даниил || Ольга Быстрова || qbB0bf0 || https://t.me/joinchat/ES5w2w4fersnpdf0UWoMNw
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

=== Правила сдачи заданий ===

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

==Лекции==

Лекция 1 (10.09.2020). Введение в глубинное обучение. Полносвязные слои. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture01-intro.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=mwjQaNt8qxk Запись лекции]]

Лекция 2 (17.09.2020). Метод обратного распространения ошибки. Свёртки и свёрточные слои. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture02-convnets.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=kKwrhvSATQg Запись лекции]]

Лекция 3 (24.09.2020). Поле восприятия. Преобразования в свёрточных сетях. Типичная архитектура свёрточной нейронной сети. Выходы последних слоёв свёрточных сетей как дескрипторы изображений. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture03-convnets.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=EhVLDAOejlM Запись лекции]]

Лекция 4 (01.10.2020). Стохастический градиентный спуск. Mini-batch. Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam. Регуляризация нейронных сетей и Dropout. Batch normalization. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture04-optimization.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/V_rv-z4Y87o Запись лекции]]

Лекция 5 (08.10.2020). Инициализация весов и аугментация. Архитектуры свёрточных сетей: LeNet, AlexNet, VGG, Inception, ResNet. Tranfer learning. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture05-convnets.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=fGodAVUHPmQ Запись лекции]]

Лекция 6 (15.10.2020). Интерпретация нейронных сетей. Задача семантической сегментации. Метрики качества сегментации, categorical cross-entropy. Fully Convolutional Networks. U-Net. Dilated convolutions. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture06-vision.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=gnwG5agGsJ4 Запись лекции]]

Лекция 7 (29.10.2020). Детекция объектов. Двухшаговые (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN) и одношаговые (YOLO) методы. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture07-vision.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=H2USdVCoZt0 Запись лекции]]

Лекция 8 (05.11.2020). Идентификация объектов. Триплетная функция потерь и обучение расстояний. Обучение без учителя и автокодировщики. Denoising autoencoders. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture08-unsupervised.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=yqkja2262Fc Запись лекции]]

==Семинары==
Семинар 1 (17.09.2020). Знакомство с pytorch. Тензоры, градиенты, датасеты, даталоадеры. Моя первая нейросеть. [[https://www.youtube.com/watch?v=XW_99QmdDzk&feature=youtu.be Запись (Руслан Хайдуров)]]

== Практические задания ==

Домашние задания выкладываются в [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning репозиторий курса]. За каждый день просрочки мягкого дедлайна снимается два балла. После жёсткого дедлайна задания не принимаются.

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Современные методы машинного обучения

2020-10-13T08:32:48Z

Nbagiyan: /* Практические задания */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 1-2 модулях.

Проводится с 2015 года.

Лектор — [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]

Занятия проходят онлайн по четвергам на второй паре (11:10 - 12:30).

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/346235110 Карточка курса и программа]

Репозиторий с материалами: https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning

Домашние задание сдаются в Anytask:

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hse_minor_intro_dm_2020

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/iad_flood

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1O6TcqNniwQ2dw-xpK04S1ufWQh42w5hwMEITgJQIEjk/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

'''Вопросы''' по курсу можно задавать в телеграм лектору (@esokolov), семинаристу, в чатах групп или в issues на [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning гитхабе].

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент || Инвайт в anytask || Чатик в телеграм
|-
| ИАД-1 || Алексей Ковалёв || Алёна Вертеева || tVc06Tf || https://t.me/joinchat/GJZR7hjEVqoQWjj_iB0k6Q
|-
| ИАД-2 || Трофимова Юлия || || Xw1bmE5 ||
|-
| ИАД-3 || Руслан Хайдуров || Соня Дымченко, Анатолий Пащенко || ev2HwBx || https://t.me/joinchat/C232lhy4wn6Pp7epNt-qYQ
|-
| ИАД-4 || Кузнецов Максим || || Xn6pJSM ||
|-
| ИАД-5 || Багиян Нерсес || Алексей Милоградский || 6OfvD88 || https://t.me/joinchat/Atx7Lkvi60FI1RJhJd8XwQ
|-
| ИАД-6 || Чесаков Даниил || || qbB0bf0 ||
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

=== Правила сдачи заданий ===

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

==Лекции==

Лекция 1 (10.09.2020). Введение в глубинное обучение. Полносвязные слои. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture01-intro.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=mwjQaNt8qxk Запись лекции]]

Лекция 2 (17.09.2020). Метод обратного распространения ошибки. Свёртки и свёрточные слои. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture02-convnets.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=kKwrhvSATQg Запись лекции]]

Лекция 3 (24.09.2020). Поле восприятия. Преобразования в свёрточных сетях. Типичная архитектура свёрточной нейронной сети. Выходы последних слоёв свёрточных сетей как дескрипторы изображений. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture03-convnets.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=EhVLDAOejlM Запись лекции]]

Лекция 4 (01.10.2020). Стохастический градиентный спуск. Mini-batch. Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam. Регуляризация нейронных сетей и Dropout. Batch normalization. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture04-optimization.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/V_rv-z4Y87o Запись лекции]]

Лекция 5 (08.10.2020). Инициализация весов и аугментация. Архитектуры свёрточных сетей: LeNet, AlexNet, VGG, Inception, ResNet. Tranfer learning. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture05-convnets.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=fGodAVUHPmQ Запись лекции]]

==Семинары==
Семинар 1 (17.09.2020). Знакомство с pytorch. Тензоры, градиенты, датасеты, даталоадеры. Моя первая нейросеть. [[https://www.youtube.com/watch?v=XW_99QmdDzk&feature=youtu.be Запись (Руслан Хайдуров)]]

== Практические задания ==

Домашние задания выкладываются в [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning репозиторий курса]. За каждый день просрочки мягкого дедлайна снимается два балла. После жёсткого дедлайна задания не принимаются.

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Современные методы машинного обучения

2020-10-13T08:32:28Z

Nbagiyan: /* Семинары */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 1-2 модулях.

Проводится с 2015 года.

Лектор — [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]

Занятия проходят онлайн по четвергам на второй паре (11:10 - 12:30).

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/346235110 Карточка курса и программа]

Репозиторий с материалами: https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning

Домашние задание сдаются в Anytask:

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hse_minor_intro_dm_2020

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/iad_flood

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1O6TcqNniwQ2dw-xpK04S1ufWQh42w5hwMEITgJQIEjk/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

'''Вопросы''' по курсу можно задавать в телеграм лектору (@esokolov), семинаристу, в чатах групп или в issues на [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning гитхабе].

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент || Инвайт в anytask || Чатик в телеграм
|-
| ИАД-1 || Алексей Ковалёв || Алёна Вертеева || tVc06Tf || https://t.me/joinchat/GJZR7hjEVqoQWjj_iB0k6Q
|-
| ИАД-2 || Трофимова Юлия || || Xw1bmE5 ||
|-
| ИАД-3 || Руслан Хайдуров || Соня Дымченко, Анатолий Пащенко || ev2HwBx || https://t.me/joinchat/C232lhy4wn6Pp7epNt-qYQ
|-
| ИАД-4 || Кузнецов Максим || || Xn6pJSM ||
|-
| ИАД-5 || Багиян Нерсес || Алексей Милоградский || 6OfvD88 || https://t.me/joinchat/Atx7Lkvi60FI1RJhJd8XwQ
|-
| ИАД-6 || Чесаков Даниил || || qbB0bf0 ||
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

=== Правила сдачи заданий ===

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

==Лекции==

Лекция 1 (10.09.2020). Введение в глубинное обучение. Полносвязные слои. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture01-intro.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=mwjQaNt8qxk Запись лекции]]

Лекция 2 (17.09.2020). Метод обратного распространения ошибки. Свёртки и свёрточные слои. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture02-convnets.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=kKwrhvSATQg Запись лекции]]

Лекция 3 (24.09.2020). Поле восприятия. Преобразования в свёрточных сетях. Типичная архитектура свёрточной нейронной сети. Выходы последних слоёв свёрточных сетей как дескрипторы изображений. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture03-convnets.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=EhVLDAOejlM Запись лекции]]

Лекция 4 (01.10.2020). Стохастический градиентный спуск. Mini-batch. Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam. Регуляризация нейронных сетей и Dropout. Batch normalization. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture04-optimization.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/V_rv-z4Y87o Запись лекции]]

Лекция 5 (08.10.2020). Инициализация весов и аугментация. Архитектуры свёрточных сетей: LeNet, AlexNet, VGG, Inception, ResNet. Tranfer learning. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/lectures/lecture05-convnets.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=fGodAVUHPmQ Запись лекции]]

==Семинары==
Семинар 1 (17.09.2020). Знакомство с pytorch. Тензоры, градиенты, датасеты, даталоадеры. Моя первая нейросеть. [[https://www.youtube.com/watch?v=XW_99QmdDzk&feature=youtu.be Запись (Руслан Хайдуров)]]

== Практические задания ==

Домашние задания выкладываются в [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning репозиторий курса]. За каждый день просрочки мягкого дедлайна снимается один балл. После жёсткого дедлайна задания не принимаются.

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД)

2020-03-27T11:02:29Z

Nbagiyan: /* Практические задания */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лекции проходят по четвергам в 10:30 (Покровский бульвар, 11).

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/ba/ami/courses/316531786.html Карточка курса и программа]

[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse Репозиторий с материалами на GitHub]

[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds Репозиторий с материалами на GitHub 2020]

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://telegram.me/hse_minor_intro_dm_2019

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/joinchat/A5rlQBSn7ROATFOWGlzRwg

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/609

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xKah6P9GMiXU2vxjDZKs8gIE0NiA5VXf8Y8F3543VQA/edit?usp=sharing

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Материалы семинаров !! Чат !! Инвайт в anytask
|-
| ИАД-1 || Багиян Нерсес || Головина Мария || https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020/seminars/ || https://t.me/joinchat/Atx7LkjahH5xBDp6TDnAyQ || 5kijbTe
|-
| ИАД-2 || Ковалёв Алексей Константинович || Бурданова Софья Павловны || https://github.com/alexeykkovalev/hse-minor || || cDOI8EG
|-
| ИАД-3 || Скрынник Алексей Александрович || Балабан Ирина Алексеевна || https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020/seminars/ || https://t.me/joinchat/A98O_Rb0zyaVIw0pJivlTw || h3Zrxuw
|-
| ИАД-4 || Валиуллин Адель Марсович || Тарасевич Владислав Сергеевич || https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020 || || Q5Z8kwR
|-
| ИАД-5 || Сафронов Василий Вячеславович || Дешеулин Олег Андреевич || https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020 || https://t.me/pzad_iad_2020 || 9Y9b0sp
|-
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

O<sub>итоговая</sub> = Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

ПР — средняя оценка за проверочные работы на семинарах

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

'''Лекция 1''' (23.01.2020). Рекомендательные системы. Матричные разложения. Обучение разложений: SGD, ALS, HALS. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture01-recommender.pdf Конспект]]

'''Лекция 2''' (30.01.2020). Неявный фидбек и iALS. Factorization machines. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture02-recommender.pdf Конспект]]

'''Лекция 3''' (06.02.2020). Метрики качества в рекомендательных системах. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture03-recommender.pdf Конспект]]

'''Лекция 4''' (13.02.2020). Статистика: напоминание теорвера, генерация случайных чисел, проверка гипотез и зачем она нужна, примеры использования, основные виды гипотез, основные статистические тесты. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture04-estimation.pdf Конспект]]

'''Лекция 5''' (20.02.2020). Гипотезы, параметрические и немпараметрические критерии [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture05.pdf Слайды]]

'''Лекция 6''' (27.02.2020). Статистика: A/B-тесты, их дизайн, примеры ошибок [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture06.pdf Слайды]]

'''Лекция 7''' (05.03.2020). Временные ряды 1 [[https://www.youtube.com/watch?v=n3dbymVWlAo&feature=youtu.be Запись лекции]]

'''Лекция 8''' (12.03.2020). Временные ряды 2 [[https://www.youtube.com/watch?v=J6dXQVZMiww Запись лекции]]

'''Лекция 9''' (19.03.2020). Поиск аномалий [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture09-anomaly.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=DLqFG3dgH-E Запись вебинара]]

'''Лекция 10''' (26.03.2020). Быстрый поиск ближайших соседей [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture10-knn.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=MeEZOHSPNuo Запись вебинара]] [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture10-knn-notes.pdf Конспект с вебинара]]

== Семинары ==

== Практические задания ==

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).

===Задание 1. Контест на рекомендации ===

Вам предстоит поработать с логами рекомендательной системы, где для пользователей даны их сессии — документы, которые им были показаны, и реакция на них (клик или его отсутствие). Также для каждого документа известны его заголовок, содержание и уже подготовленный эмбеддинг для картинки из него. Для каждого пользователя дан тестовый набор документов — нужно для каждого из них предсказать, будет ли сделан клик или нет.

Соревнование google collab-only. Оцениваются только решения, полученные как результат работы ноутбука в коллабе, который загружен в anytask.

'''Дедлайн''': 29 февраля 2020 года 03:00

'''Ссылка с инвайтом''': https://www.kaggle.com/t/e37901b9cb7c45d89e884bdcc9795b0e

===Задание 2. A/B тесты===
Вам предстоит попрактиковаться в А/Б тестах и применить статистический аппарат, который вы изучали на лекциях и семинарах.

'''Дедлайн''': 08 апреля 2020 года 23:59

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/hw/HW2_final.ipynb

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

== Страницы прошлых лет ==

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | 2018/19 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2018) | 2017/18 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Прикладные_задачи_анализа_данных | 2016/17 учебный год ]]

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД)

2020-03-24T10:32:59Z

Nbagiyan: /* Задание 2. A/B тесты */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лекции проходят по четвергам в 10:30 (Покровский бульвар, 11).

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/ba/ami/courses/316531786.html Карточка курса и программа]

[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse Репозиторий с материалами на GitHub]

[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds Репозиторий с материалами на GitHub 2020]

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://telegram.me/hse_minor_intro_dm_2019

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/joinchat/A5rlQBSn7ROATFOWGlzRwg

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/609

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xKah6P9GMiXU2vxjDZKs8gIE0NiA5VXf8Y8F3543VQA/edit?usp=sharing

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Материалы семинаров !! Чат !! Инвайт в anytask
|-
| ИАД-1 || Багиян Нерсес || Головина Мария || https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020/seminars/ || https://t.me/joinchat/Atx7LkjahH5xBDp6TDnAyQ || 5kijbTe
|-
| ИАД-2 || Ковалёв Алексей Константинович || Бурданова Софья Павловны || https://github.com/alexeykkovalev/hse-minor || || cDOI8EG
|-
| ИАД-3 || Скрынник Алексей Александрович || Балабан Ирина Алексеевна || https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020/seminars/ || https://t.me/joinchat/A98O_Rb0zyaVIw0pJivlTw || h3Zrxuw
|-
| ИАД-4 || Валиуллин Адель Марсович || Тарасевич Владислав Сергеевич || https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020 || || Q5Z8kwR
|-
| ИАД-5 || Сафронов Василий Вячеславович || Дешеулин Олег Андреевич || https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020 || https://t.me/pzad_iad_2020 || 9Y9b0sp
|-
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

O<sub>итоговая</sub> = Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

ПР — средняя оценка за проверочные работы на семинарах

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

'''Лекция 1''' (23.01.2020). Рекомендательные системы. Матричные разложения. Обучение разложений: SGD, ALS, HALS. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture01-recommender.pdf Конспект]]

'''Лекция 2''' (30.01.2020). Неявный фидбек и iALS. Factorization machines. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture02-recommender.pdf Конспект]]

'''Лекция 3''' (06.02.2020). Метрики качества в рекомендательных системах. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture03-recommender.pdf Конспект]]

'''Лекция 4''' (13.02.2020). Статистика: напоминание теорвера, генерация случайных чисел, проверка гипотез и зачем она нужна, примеры использования, основные виды гипотез, основные статистические тесты. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture04-estimation.pdf Конспект]]

'''Лекция 5''' (20.02.2020). Гипотезы, параметрические и немпараметрические критерии [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture05.pdf Слайды]]

'''Лекция 6''' (27.02.2020). Статистика: A/B-тесты, их дизайн, примеры ошибок [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture06.pdf Слайды]]

'''Лекция 9''' (19.03.2020). Поиск аномалий [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/lectures/lecture09-anomaly.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=DLqFG3dgH-E Запись вебинара]]

== Семинары ==

== Практические задания ==

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).

===Задание 1. Контест на рекомендации ===

Вам предстоит поработать с логами рекомендательной системы, где для пользователей даны их сессии — документы, которые им были показаны, и реакция на них (клик или его отсутствие). Также для каждого документа известны его заголовок, содержание и уже подготовленный эмбеддинг для картинки из него. Для каждого пользователя дан тестовый набор документов — нужно для каждого из них предсказать, будет ли сделан клик или нет.

Соревнование google collab-only. Оцениваются только решения, полученные как результат работы ноутбука в коллабе, который загружен в anytask.

'''Дедлайн''': 29 февраля 2020 года 03:00

'''Ссылка с инвайтом''': https://www.kaggle.com/t/e37901b9cb7c45d89e884bdcc9795b0e

===Задание 2. A/B тесты===
Вам предстоит попрактиковаться в А/Б тестах и применить статистический аппарат, который вы изучали на лекциях и семинарах.

'''Дедлайн''': 07 апреля 2020 года 23:59

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2020/hw/HW2_final.ipynb

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

== Страницы прошлых лет ==

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | 2018/19 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2018) | 2017/18 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Прикладные_задачи_анализа_данных | 2016/17 учебный год ]]

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]