Продолжительность
7 ч 10 мин 4 сек
Количество уроков
12 Видео
Дата добавления
03.12.2019
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. Курс записан заранее, поэтому у вас будет доступ к лекциям в любое время.
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.
Наши спикеры - известные геймдизайнеры в русскоязычной игровой индустрии, которые создали не одну игру - поделились своими профессиональными знаниями и опытом в лекциях этого курса. Они подробно описали, как можно использовать data-driven подходы к геймдизайну, и совместили в своих лекциях теорию и практику.
Этот курс предназначен для опытных геймдизайнеров, которые хотят углубить свои знания и улучшить навыки работы с игровыми механиками. Если вы сомневаетесь, подойдет ли этот курс для вас или достаточно ли у вас накопленных знаний, мы рекомендуем для начала пройти наш курс «Геймдизайн: как делать игры, которые нравятся и приносят деньги», а уже потом продолжать расширять свои знания при помощи курса «Математика в геймдизайне».
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