• Напишите нам
  • [email protected]
Перезвоните мне
Круглосуточно
0 Избранное
0 Сравнение
0 Корзина

[devtodev] Математика в геймдизайне теория и практика

Артикул: A42116
(0)
Наличие товара: В наличии
Бесплатная
Доставка
Гарантия
Возврата
Онлайн
Поддержка
364 рубля
Подробнее

Этот курс от devtodev связывает геймдизайн и математические подходы в процессе создания игр. В ходе курса мы на примерах реальных игр расскажем, как применять статистическое моделирование, комбинаторику, теорию игр, считать баланс и правильно распределять игроков в игровых проектах.

Для начала курс расскажет об общих принципах использования математики в геймдизайне и дальше углубится в конкретные математические инструменты, которые необходимо использовать при создании игровых проектов. Курс завершает модуль, посвященный игровому балансу: слушатели узнают об использовании прогрессии, расчете ресурсфлоу, дефиците ресурсов и балансе популярных механик.

Программа курса

  • Зачем геймдизайнеру математика?
  • Data-driven принципы в игровом дизайне
  • Основы математической статистики
  • Комбинаторика и формула Бернулли
  • Математика турниров
  • Теория игр
  • Когорты игроков и баланс
  • Расчет баланса популярных механик
  • Статистическое моделирование и метод Монте-Карло
  • Практическое применение последовательности Фибоначчи и метода Монте-Карло
  • Ресурсная модель и потоки ресурсов как инструмент работы с балансом
  • Игровая экономика

ПОСЛЕ КУРСА ВЫ СМОЖЕТЕ:
  • Использовать статистические показатели для анализа данных и принятия решений
  • Понимать виды распределений случайных величин и как с ними работать
  • Знать типичные ошибки в расчетах и не допускать их
  • Использовать комбинаторику для решения различных задач геймдизайна
  • Применять системы турниров в играх и с их помощью определять победителя
  • Понимать основы теории игр в играх
  • Рассчитывать баланс популярных механик удержания и монетизации
  • Создавать широкую и гибкую экономику игры
  • Настраивать правильный дефицит ресурсов и считать курсы обмена внутриигровых валют
  • Формировать кривые усилий, времени и дохода
  • Использовать кластеризацию для изучения и изменения поведения игроков
  • Уметь применять data-driven подход в работе создания и расчета игровых механик