Теория вероятностей — курс от Stepik
Бесплатный онлайн-курс на платформе Stepik, посвящённый основным понятиям теории вероятностей. Программа состоит из 31 урока и охватывает вероятностное пространство, условную вероятность, формулу Байеса, случайные величины, математическое ожидание, дисперсию и закон больших чисел. Курс разделён на две содержательные части: в первых двух модулях излагается классическая теория вероятностей с элементарными методами и доказательствами, а третий модуль содержит аксиоматический подход и строгое изложение общей теории. Автор курса — кандидат физико-математических наук, доцент факультета математики и компьютерных наук СПбГУ и Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук НИУ ВШЭ.
Как мы оцениваем курсы
Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:
- Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
- Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
- Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
- Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
- Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков
Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.
- Платформа
- Stepik
- Длительность
- 2 мес, 4 ч/нед
- Формат
- Онлайн, самостоятельный темп
- Уровень
- Средний
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат Stepik
- Обновлено
- март 2026 г.
Программа и содержание
Модули и темы
Введение в понятие вероятностного пространства, комбинаторные методы подсчёта вероятностей, классическая и геометрическая вероятность, основные формулы комбинаторики.
- Вероятностное пространство
- Комбинаторика
- Классическая вероятность
- Геометрическая вероятность
Классическая теория вероятностей
Основы вероятностного пространства и комбинаторика
Введение в понятие вероятностного пространства, комбинаторные методы подсчёта вероятностей, классическая и геометрическая вероятность, основные формулы комбинаторики.
- Вероятностное пространство
- Комбинаторика
- Классическая вероятность
- Геометрическая вероятность
Условная вероятность и формула Байеса
Зависимые события и байесовский вывод
Изучение условной вероятности, формулы полной вероятности, формулы Байеса и её применений, понятие независимости событий и его следствия.
- Условная вероятность
- Формула полной вероятности
- Формула Байеса
- Независимость событий
Случайные величины и предельные теоремы
Аксиоматический подход и общая теория
Аксиоматический подход к теории вероятностей, изучение случайных величин и их распределений, математическое ожидание и дисперсия, закон больших чисел и центральная предельная теорема.
- Случайные величины
- Математическое ожидание
- Дисперсия
- Закон больших чисел
- Центральная предельная теорема
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Студенты математических и технических специальностей
- →Начинающие специалисты по Data Science
- →Все, кто хочет изучить теорию вероятностей на строгом уровне
Требования
- →Математический анализ (базовый уровень)
- →Основы линейной алгебры
Плюсы и минусы курса Теория вероятностей
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Полностью бесплатный курс
- Фундаментальное и строгое изложение материала
- Автор — доцент СПбГУ и НИУ ВШЭ
- Подходит для подготовки к экзаменам и собеседованиям
Минусы
- Требуется предварительная математическая подготовка
- Преимущественно теоретический курс без прикладных задач
- Нет живого общения с преподавателем
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Похожие курсы
Часто задаваемые вопросы
Курс теории вероятностей на Stepik действительно бесплатный?
Какие знания нужны для прохождения курса?
Из чего состоит программа курса?
Подходит ли курс для подготовки к Data Science?
Можно ли получить сертификат после прохождения?
Курс теории вероятностей на Stepik действительно бесплатный?
Да, курс полностью бесплатный. Вы можете проходить все уроки и выполнять задания без оплаты.
Какие знания нужны для прохождения курса?
Желательно владеть основами математического анализа и линейной алгебры. Курс рассчитан на уровень intermediate и предполагает базовую математическую подготовку.
Из чего состоит программа курса?
Курс разделён на три модуля: классическая теория вероятностей, условная вероятность с формулой Байеса, и случайные величины с предельными теоремами. Всего 31 урок.
Подходит ли курс для подготовки к Data Science?
Да, курс даёт фундаментальную базу по теории вероятностей, которая необходима для специалистов по анализу данных и машинному обучению.
Можно ли получить сертификат после прохождения?
Да, после успешного выполнения всех заданий курса вы можете получить сертификат Stepik.