Математические методы анализа данных

2023/2024

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Кто читает:

Кафедра информационных технологий в бизнесе (Пермь) (Факультет социально-экономических и компьютерных наук)

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

2-й курс, 3, 4 модуль

Преподаватели

Бердышев Олег Вячеславович

Мыльников Леонид Александрович

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает требования к образовательным результатам и результатам обучения студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину «Математические методы анализа данных», учебных ассистентов и студентов направления подготовки 09.03.04 Программная инженерия, обучающихся по образовательной программе «Программная инженерия».

Цель освоения дисциплины

• Приобретение студентами базовых знаний по основам анализа данных;
• Знакомство с прикладными задачами дисциплины;
• Анализ алгоритмов обработки статистических и эмпирических данных, используемых в современном программном обеспечении;
• Получения практических навыков использования статистических и эмпирических методов анализа данных в ходе разработки и экспериментального исследования новых программных продуктов;
• Развитие умений, позволяющих использовать опыт применения статистических и эмпирических методов обработки данных для решения задач экономического анализа и моделирования.

Планируемые результаты обучения

• Решает задачи классификации и кластеризации пространства наблюдений
• Решает задачи корреляционного анализа и проверки статистических гипотез на наличие взаимосвязи между признаками. Может оценить взаимосвязь между несколькими переменными. Знает параметрические и непараметрические методы оценки
• Решает задачи на проверку данных на выбросы, нормальное распределение.
• Решает задачи на проверку статических гипотез на реальных данных.
• Решает задачи построения и проверки на качество регрессионных моделей и моделей временных рядов

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 1. Введение.
• Раздел 2. Временные ряды.
• Раздел 3. Классификация и кластеризация
• Раздел 4. Разработка информационных систем на основе данных.

Элементы контроля

• Экзамен
• Выполнение заданий на практиках
• Использование материала курса в исследовательской работе
• Выполнение заданий на семинарах
• Текущее тестирование после каждого занятия

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 4th module
  0.25 * Выполнение заданий на практиках + 0.2 * Выполнение заданий на семинарах + 0.1 * Использование материала курса в исследовательской работе + 0.2 * Текущее тестирование после каждого занятия + 0.25 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Анализ данных и процессов. 3-е изд. - 978-5-9775-0368-6 - Барсегян А., Куприянов М., Холод И., Тесс М., Елизаров С. - 2009 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/bookshelf/18456 - 18456 - iBOOKS

Рекомендуемая дополнительная литература

• Миркин, Б. Г.  Введение в анализ данных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 174 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-5009-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450262 (дата обращения: 27.08.2024).

Авторы

• Мыльников Леонид Александрович
• Карпович Марина Валерьевна