Введение в Науку о данных

2021/2022

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

7

Кредиты

Кто читает:

Кафедра гуманитарных дисциплин (Пермь) (Факультет социально-экономических и компьютерных наук)

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 1-3 модуль

Преподаватель

Бузмаков Алексей Владимирович

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина представляет собой вводный курс в Data Science. Он включает в себя изучение необходимых для дальнейшей работы основ математики, прежде всего математической статистики, овладение необходимым инструментарием SPSS и Python; основных задач анализа данных и машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация), методы анализа текстовых данных.

Цель освоения дисциплины

• Цель дисциплины «Введение в науку о данных» – формирование теоретических и практических компетенций в следующих областях: математическая статистика и методы количественного анализа данных; технологии анализа данных, связанные с манипуляцией большими объемами данных (сбор, очистка, подбор подходящей структуры для формального представления) и методами их визуализации; прикладные навыки в области машинного обучения.

Планируемые результаты обучения

• Демонстрирует навыки визуализации данных.
• Знает основные понятия матема-тической статистики, использует программные средства для ста-тистического анализа.
• Умеет применить основные методы машинного обучения для решения задач предметной области, может сделать выводы по результатам проделанной работы.

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 1. Основы математики
• Раздел 2. Методы визуализации данных: диаграммы рассеяния, визуализация погрешностей, гистограммы.
• Раздел 3. Основные задачи и методы машинного обучения.

Элементы контроля

• Проект в рамках 2 и 3 раздела
  Письменный отчёт с постановкой задачи, её решение методами, обсуждаемыми на курсе, и выводы о полученных результатах.
• Экзамен
  Экзамен по дисциплине пройдет онлайн (в zoom) в период сессии 3-го модуля.
• Работа на аудиторных занятиях в рамках первого раздела

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 3 модуль
  0.4 * Экзамен + 0.4 * Проект в рамках 2 и 3 раздела + 0.2 * Работа на аудиторных занятиях в рамках первого раздела

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Иванов Б.Н. - Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2019 - ISBN: 978-5-8114-3636-1 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/113901

Рекомендуемая дополнительная литература

• Дюк В.А. - Логический анализ данных: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2020 - ISBN: 978-5-8114-4180-8 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/126935
• Юре Лесковец, Ананд Раджараман, Джеффри Д. Ульма - Анализ больших наборов данных - Издательство "ДМК Пресс" - 2016 - ISBN: 978-5-97060-190-7 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/93571