- Кількість кредитів 4,5
- Тип Обов'язковий
- Семестр 4
- Рівень вищої освіти Бакалавр
- Підсумковий контроль Екзамен
⚡Квест: Статалітика ПЗ: хакни А/В тести, тренди та ймовірності за Баєсом!
Думаєш, теорія ймовірностей потрібна лише для казино? Для інженера це серце Data Science, ШІ та нагрузочного тестування! На курсі ти навчишся моделювати потоки запитів до серверів через розподіл Пуассона, прогнозувати баги за формулою Баєса та виявляти аномалії на графіках Box plot. Проведеш хардкорні А/В тести для реальних IT-експериментів за критеріями Стьюдента та p-value.
🚀Прокачай математичний радар системного аналізу!
🛠Стек: Wolfram Alpha, Google Таблиці, GeoGebra, LaTeX, Data Analysis ToolPak.
🎒В рюкзак: Науково-технічний LaTeX-звіт із повним А/В аналізом швидкодії алгоритмів.
⚡Квест: Підкори математичну статистику, приручи формулу Баєса та хакни промислове А/В тестування!
🌐Опис місії
У реальному ІТ-світі поведінка користувачів, мережеві затримки та системні збої мають стохастичну, тобто випадкову природу. Просто написати код і сподіватися, що він витримає навантаження — шлях до катастрофи на релізі. Цей квест — твій математичний щит і лінза системного аналітика. Ми навчимо тебе збирати, фільтрувати та інтерпретувати живі метрики програмних комплексів. Забудь про відірвану від життя теорію! Ти дізнаєшся, як Пуассонівський потік подій керує чергами до серверів, як за допомогою кореляції Пірсона та Спірмена знайти приховані архітектурні дефекти, та як проводити безпомилкове клієнтське А/В тестування продуктів. Опануй математику, яка дає залізобетонні докази ефективності твого коду!
🛠Твій інструментарій
Analytical Platforms & Calculators: Wolfram Alpha, GeoGebra (візуалізація щільностей розподілу ймовірностей та квантилів).
Statistical Software: MS Excel / Google Таблиці (модуль Data Analysis ToolPak для регресій і t-тестів).
Specialized Web Tools: GraphPad QuickCalcs, Social Science Statistics (миттєвий розрахунок p-value).
Documentation Standards: Редактори з підтримкою Markdown та інтегрованого математичного синтаксису LaTeX (Obsidian, VS Code).
🚀Що прокачаєш (Суперсили)
Combinatorial Algorithm Analysis: Навчишся застосовувати комбінаторику та принцип включення-виключення для точного розрахунку складності алгоритмів та обсягу тест-покриття.
Bayesian Predictive Diagnostics: Опануєш теорему Баєса для інтелектуальної класифікації текстових логів та предиктивного виявлення прихованих багів у кодовій базі.
Visual Anomaly Detection: Навчишся будувати та читати графіки Scatter plot, Histogram та Box plot для миттєвого виявлення інфраструктурних викидів та аномалій (outliers).
Industrial Hypothesis Testing: Навчишся формулювати нульові й альтернативні гіпотези, розраховувати t-критерій Стьюдента та управляти рівнем значущості p-value в А/В тестах.
🎒Що покладеш у рюкзак (Портфоліо)
Результатом стане твій індивідуальний інженерний проєкт — Розрахунково-аналітичне моделювання та статистична оцінка надійності й продуктивності програмних систем, оформлений за допомогою математичного синтаксису LaTeX:
Combinatorial & Stochastic Probability Architecture: Точні розрахунки ймовірностей відмови інфраструктури та Баєсівська діагностика дефектів.
Empirical Distribution & Statistics Grid: Розраховані числові характеристики вибірок продуктивності системи (мода, медіана, дисперсія, асиметрія).
Statistical Visualization Pack: Набір інтерактивних графіків із математичним обґрунтуванням виявлених системних аномалій.
Correlation & Regression Predictive Model: Рівняння парної лінійної регресії методом найменших квадратів з оцінкою адекватності через коефіцієнт детермінації для прогнозу деградації системи.
💼Твій майбутній тайтл
Ці знання — монолітний фундамент для роботи з великими даними та проходження хардкорних інтерв'ю:
Junior Data Scientist / Data Analyst.
Performance Engineer / QA Automation Analyst.
IT Business Analyst (продуктова аналітика та метрики).
Algorithm Developer (проєктування складних систем аналізу).
