We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

External Examinations on Digital Skills. Final Level

2024/2025
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
Delivered at:
Digital Skills Development Unit
Course type:
Compulsory course
When:
3 year, 2 module

Instructor

Программа дисциплины

Аннотация

Внешнее измерение цифровых компетенций (далее — ВИ ЦК) интегрировано во все образовательные программы НИУ ВШЭ и обязательно для студентов бакалавриата, обучающихся на русскоязычных программах на 2 курсе. ВИ ЦК "Итоговый контроль" определяет итоговый уровень сформированности цифровых компетенций студента. ВИ ЦК "Итоговый контроль" осуществляется с помощью процедур прокторинга, продолжительность экзамена — 180 минут. Экзамен состоит из тестовой и практической части. В практической части студент решает проблемную ситуацию с помощью выбора одного из нескольких вариантов действий. Итоговый результат переводится в шкалу от 1 до 10. Оценка ниже 4 баллов округляется с отбрасыванием дробной части (к меньшему целому), оценка от 4 баллов округляется к ближайшему целому. Отсутствие положительных результатов внешнего измерения цифровых компетенций в установленные сроки не влечет за собой академическую задолженность. Непрохождение внешнего измерения цифровых компетенций приравнивается к задолженности до момента сдачи.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Большие данные. Анализ данных. Искусственный интеллект. Машинное обучение. Виды машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением. Разметка данных. Объекты, ответы и признаки в машинном обучении. Измерение ошибки.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Визуализация. Статистика. Теория вероятностей
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Внешнее измерение цифровых компетенций
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Часть А
    В тестовой части студенту предстоит решить 8 тестовых заданий с вариантами ответов / задания, где нужно вписать ответ / расставить блоки кода в правильном порядке и т.д.
  • неблокирующий Часть B
  • неблокирующий Часть C
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    0.25 * Часть А + 0.35 * Часть B + 0.4 * Часть C
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Data Science (наука о данных) в становлении информационного общества: учебное пособие - 978-5-00172-110-9 - Колесниченко О.Ю. - 2021 - Москва: Прометей - https://ibooks.ru/bookshelf/395220 - 395220 - iBOOKS
  • Derivatives analytics with Python : data analysis, models, simulation, calibration and hedging, Hilpisch, Y. J., 2015
  • Python для сложных задач : наука о данных и машинное обучение, Плас, Дж. В., 2018
  • Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение : пер. с англ., Плас, Дж. Вандер, 2019

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Gabriel Peyré, & Marco Cuturi. (2019). Computational Optimal Transport : With Applications to Data Science. Norwell, MA: Now Publishers. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2241984

Авторы

  • Рословцева Кристина Олеговна
  • Акаева Кавсарат Исламовна