Авторские статьи и короткие разборы о данных, алгоритмах, статистике, AI и критическом мышлении.
Добрый, спорный и практический текст о том, что AI действительно ускорил, какие старые задания он разоблачил и почему преподавателю теперь ещё важнее учить проверке, а не только ответу.
Читать статью →Одна тема на одном визуальном полотне: понятия, связи, примеры и маршрут понимания. Не слайды, не mind map и не просто инфографика.
Читать определение →Семь способов получить убедительный, красивый и неправильный вывод из настоящих данных: выборка, проценты, средние, корреляция, графики и модели.
Читать статью →Любой график уже содержит выбор: что измерять, кого включать, какую шкалу использовать и что оставить за рамкой. Поэтому хороший анализ начинается не с кнопки «построить модель», а с вопроса: какой вывод мы вообще имеем право сделать?
Курс по анализу данныхМодель может быстро предложить код, объяснение или гипотезу. Но она не несёт ответственность за качество данных, корректность сравнения и последствия решения. В эпоху AI специалист по данным становится не менее, а более важен.
Темы выступленийТеория вероятностей нужна не только для задач с монетами. Она помогает отделять совпадение от закономерности, понимать риск и замечать ситуации, где человеческая интуиция особенно уверенно ошибается.
Книга о вероятности