Что на Случайной?

Герман Осьмак, научный руководитель мастерской

Что у вас происходит на мастерской?

Мы пытаемся учить математику, конкретно теорию вероятности и статистику. На данный момент выполнена главная цель мастерской — чтобы люди, которые на нее приехали, полностью поняли концепцию тестирования статистических гипотез: что такое P-значение, как его интерпретировать, откуда оно берется, как работают распространенные статистические тесты.

Какие у вас форматы занятий?

Форматы занятий разные. В этом году мы решили немного поэкспериментировать. У Тимофеева-Ресовского были семинары, которые он называл «орание о дрозофиле»: кто громче кричит, тот занятие и ведет. То есть мы стараемся строить занятие так: вначале я даю ребятам какую-то затравку, потом на основании этого метода они пробуют решать задачки коллективно или понять какой-то более сложный метод. У нас нет как таковых лекций. У меня такой принцип: я рассказываю основные идеи на пальцах, после этого высылаю письменный материал, где те же самые идеи излагаются более строго, с формулами. И если бы они увидели эти формулы до того, как услышали идеи, то, скорее всего, испугались бы и убежали. А когда они начинают видеть за формулами конкретные идеи, картинки, то все равно немного страшновато, но уже продираются сквозь них.

Расскажи, что за участники в этом году?

У нас в этом году хорошая «сборная солянка»: биологи, медики, химики, почвовед, филолог, геолог, есть люди с факультета свободных искусств и наук СПбГУ. Все из них когда-либо сталкивались с математической статистикой: кто-то на дипломной или курсовой работе, кто-то поступает в магистратуру, кто-то хочет идти в биоинформатику — в общем, все разными путями пришли.

Что планируете сделать?

Мы планируем потрогать простенькие модели типа дисперсионного анализа, линейной регрессии, логистической регрессии. Тут надо понимать, что АнДан (мастерская анализа данных — прим. Пресс-изба) запускает это на данных и учит людей работать с данными, а нас больше интересует то, как это работает, почему это работает — а когда и почему не работает. Мы больше разбираемся в математических сущностях, то есть программирование — скорее побочное явление. Так как на мастерской по большей части люди из естественнонаучной области, то, соответственно, теория у нас в картинках и на пальцах. Сначала мы разбираем простые вещи: дискретные случайные величины, как их посчитать, простые критерии. Потом на основе этого опыта мы строим интуитивное понимание более сложных вещей.

И еще вы учитесь программировать?

В этом году мы еще используем Python. Многим понравилось программирование. Они ощутили, как долго в это вкатываться, когда ты уже 3 года считаешь данные в Excel: на то, что можно посчитать в Excel за 15 минут, в Python у тебя уйдет полчаса. У нас не было задачи сделать так, чтобы после мастерской вышли люди, идеально программирующие на Python. Была задача показать, что это не страшно, и он довольно-таки дружелюбен, ничего бояться не надо, более того, с его помощью можно делать классные картиночки, и вообще это очень удобно. Аналогично с математикой: нет задачи изучить всю статистику, у нас есть задача изучить наиболее часто встречающиеся методы и показать, как можно подходить к изучению этого вопроса, в частности, в идеале научить людей самих себя обучать математике.