• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
Качество приема как зеркало развития высшего образования: итоги 2025 года и долгосрочные тренды. Современная аналитика образования №3 (95)

Кузьминов Я. И., Кручинская Е. В., Габдрахманов Н. К. и др.

Вып. 3 (95): КАЧЕСТВО ПРИЕМА КАК ЗЕРКАЛО РАЗВИТИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ: ИТОГИ 2025 ГОДА И ДОЛГОСРОЧНЫЕ ТРЕНДЫ. М.: НИУ ВШЭ, Институт образования, 2026.

Статья
Artificial Intelligence. Law. Industries

Bogdanovskaya I., Volos A., N.A. Danilov et al.

Legal Issues in the Digital Age. 2026. Vol. 7. No. 2. P. 113-135.

Глава в книге
VIA AI: Reliable Deep Reinforcement Learning for Traffic Signal Control

Герасёв М. С., Kiselev D., Beketov M. et al.

In bk.: 2024 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) Workshops (ICDMW). Curran Associates, 2024. P. 887-890.

Высшая математика

2021/2022
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

Тарасенко Георгий Константинович

Тарасенко Георгий Константинович

Программа дисциплины

Аннотация

Обязательный курс «Высшая математика» для бакалаврской программы «Политология» читается в течение двух модулей. В курсе рассматриваются основные математические понятия и инструменты финансовой математики, линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей, которые используются в количественных методах социальных наук. Материалы этого курса используются в последующих математических и социально-экономических курсах указанной бакалаврской программы, включая обязательный курс «Теория игр» и последующие курсы статистического анализа данных. Для успешного освоения курса достаточно хорошего знания математики в рамках школьной программы.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Выработка базовых компетенций, необходимых для успешного применения инструментария математического анализа, линейной алгебры и теории вероятности к решению профессиональных политологических задач.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Вводная лекция
  • Событие.
  • Процентные ставки
  • Условная вероятность.
  • Функции. Основные примеры функций.
  • Обратная функция. Композиция функций.
  • Производная функции.
  • Системы линейных уравнений.
  • Геометрические представления решений.
  • Количественный анализ. Элементарная обработка данных.
  • Статистические парадоксы.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Самостоятельные работы
  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзамен
    В дистанционном формате проводится в режиме синхронного прокторинга. Каждому студенту необходимо установить камеру так, чтобы был виден стол и лицо.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
    0.25 · MIN(Осам; 10) + 0.25 · Окр + 0.5 · Оэкз
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Теория вероятностей : учебник для экономических и гуманитарных специальностей: учеб. пособие для вузов, Тюрин, Ю. Н., 2009

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Задачник по математической статистике : для студентов социально - гуманитарных и управленческих специальностей, Макаров, А. А., 2018

Авторы

  • Филимонов Дмитрий Андреевич
  • Макаров Алексей Алексеевич