• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2021/2022

Основы анализа данных

Статус: Курс адаптационный (Компьютерные системы и сети)
Направление: 09.04.01. Информатика и вычислительная техника
Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Прогр. обучения: Компьютерные системы и сети
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 52

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Основы анализа данных» ориентирован на студентов магистратуры, которые связывают свою будущую профессиональную деятельность с решением творческих задач в области проектированием и созданием программных и аппаратных инструментов необходимых для ИТ поддержки деятельности человека. Он посвящен изучению современных методов сбора и анализа количественных или качественных данных необходимых для решения широкого класса проблем, возникающих в ходе планирования и реализации хозяйственной деятельности, при организации аналитической поддержки принятия решений на различных уровнях управления, а также задач, возникающих в области управления техническими системами.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов, обучающихся по магистерской программе "Информатика и вычислительная техника", изучающих дисциплину «Основы анализа данных».
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Умеет анализировать качество данных, умеет обнаруживать статистические свойства данных.
  • Умеет оценивать параметры МЛР. Знает свойства полученных оценок.
  • Умеет специфицировать модель линейной регрессии (МЛР). Знает понятие «нелинейная внутренне линейная модель».
  • Умеет определять наличие нарушений основных предположений МЛР.
  • Умеет оценить значимость полученных оценок параметров МЛР. Умеет построить прогноз на основе оцененной модели.
  • Умеет проверять гипотезы из прикладной области с помощью построенной МЛР на основе проверки статистических гипотез.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Предварительный анализ данных.
  • Модели нестационарных процессов.
  • Моделирование долговременных и сезонных явлений.
  • Моделирование влияния внешних переменных на основные показатели процессов
  • Определение и классификация временных рядов.
  • Проверка гипотез о свойствах объектов и явлений с помощью МЛР.
  • Нарушение основных гипотез МЛР.
  • Анализ значимости регрессоров. Прогнозирование.
  • Метод наименьших квадратов и линейная регрессия. Статистические свойства МНК оценки параметров МЛР.
  • Модель линейной регрессии (МЛР).
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий работа на семинарах1
    Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе
  • неблокирующий самостоятельная работа1
  • неблокирующий работа на семинарах2
    Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе
  • неблокирующий самостоятельная работа2
  • неблокирующий экзамен2
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
    Орез2=0.10Ораб.на сем.1+0.25Осам.работа1+0.10Ораб.на сем.2+0.25Осам.работа2+0.30Оэкзамен2
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Эконометрика - 2: продвинутый курс с приложениями в финансах: Учебник / С.А. Айвазян, Д. Фантаццини; Московская школа экономики МГУ им. М.В. Ломоносова (МШЭ). - М.: Магистр: НИЦ ИНФРА-М, 2014. - 944 с.: 70x100 1/32. (переплет) ISBN 978-5-9776-0333- - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/472607

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Введение в эконометрику : учебник для вузов, Доугерти, К., 2009
  • Введение в эконометрику : учебник для вузов, Доугерти, К., 2010
  • Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2007