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

Основы прикладной математики и информатики

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Статус: Курс адаптационный (Коммуникации, основанные на данных)
Направление: 42.04.01. Реклама и связи с общественностью
Когда читается: 1-й курс, 1 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Прогр. обучения: Коммуникации, основанные на данных
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Адаптационный курс является обязательным для посещения студентами, которые не имеют базового образования в области прикладной математики и информатики. Основные разделы курса: • Понятие функции. Производная. Определенный интеграл. • Введение в теорию вероятностей. Вероятность события. Условная вероятность. Формула полной вероятности и формула Байеса. • Дискретные случайные величины. Совместное распределение дискретных случайных величин. Непрерывные случайные величины. • Введение в статистику. Выборка и ее описание. Статистическое оценивание. Проверка статистических гипотез. • Шкалы. Оценка связи между показателями, измеренными в различных шкалах. • Понятие линейного пространства и базиса. Матрицы и операции с ними. • Булевы функции. Таблицы истинности. Формулы. Эквивалентные преобразования.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины «Основы прикладной математики и информатики» являются: знакомство с основными математическими понятиями, необходимыми для дальнейшего углубленного изучения некоторых разделов математики и статистики, а также методов машинного обучения; освоение основ теории вероятностей и математической статистики, необходимых для решения практических задач, возникающих в сфере управления коммуникациями и маркетинге, а также проведения академических исследований, с использованием методов интеллектуального анализа данных; овладение базовыми навыками программирования на языке Python и работы в Jupyter Notebook, необходимыми для дальнейшего обучения программированию и анализу больших данных.
  • Целями освоения дисциплины «Основы прикладной математики и информатики» являются: знакомство с основными математическими понятиями, необходимыми для дальнейшего углубленного изучения некоторых разделов математики и статистики, а также методов машинного обучения; освоение основ теории вероятностей и математической статистики, необходимых для решения практических задач, возникающих в сфере управления коммуникациями и маркетинге, а также проведения исследований с использованием методов интеллектуального анализа данных; базовое знакомство с функционалом R и R Studio для анализа данных.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Умеет находить собственные значения и векторы матриц.
  • Умеет определять типы шкал и оценивать связи между показателями, измеренными в различных шкалах.
  • Умеет решать задачи на определение вероятности событий.
  • Умеет решать задачи на поиск математического ожидания и стандартного отклонения случайной величины.
  • Умеет строить графики элементарных функций, находить производные функций.
  • Умеет строить таблицы истинности булевых функций.
  • Умеет формулировать и проверять статистические гипотезы. Умеет корректно формулировать утверждения. Адекватно оценивает корректность использования статистических методов, применяемых при формулировке и решении задач, владеет базовыми навыками анализа данных с использованием Python и Jupyter Notebook.
  • Умеет формулировать и проверять статистические гипотезы. Умеет корректно формулировать утверждения. Адекватно оценивает корректность использования статистических методов, применяемых при формулировке и решении задач.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Понятие функции. Производная. Определенный интеграл.
  • Тема 2. Введение в теорию вероятностей. Вероятность события. Условная вероятность. Формула полной вероятности и формула Байеса.
  • Тема 3. Дискретные случайные величины. Совместное распределение дискретных случайных величин. Непрерывные случайные величины.
  • Тема 4. Введение в статистику. Выборка и ее описание. Статистическое оценивание. Проверка статистических гипотез.
  • Тема 5. Шкалы. Оценка связи между показателями, измеренными в различных шкалах.
  • Тема 6. Понятие линейного пространства и базиса. Матрицы и операции с ними.
  • Тема 7. Булевы функции. Таблицы истинности. Формулы. Эквивалентные преобразования.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Работа на семинарах
  • неблокирующий Самостоятельная работа
  • неблокирующий Письменный экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 1 модуль
    0.5 * Письменный экзамен + 0.15 * Работа на семинарах + 0.35 * Самостоятельная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Анализ данных на компьютере : учеб. пособие, Тюрин, Ю. Н., 2008
  • Теория вероятностей : учебник для экономических и гуманитарных специальностей: учеб. пособие для вузов, Тюрин, Ю. Н., 2009

Рекомендуемая дополнительная литература

  • AP statistics : most up-to-date review and practice tests currently available, Sternstein, M., 2010
  • AP statistics : most up-to-date review and practice tests currently available, Sternstein, M., 2015
  • AP Statistics : most up-to-date review and practice tests currently available, Sternstein, M., 2017
  • AP statistics, Sternstein, M., 2013
  • Calculus early transcendentals, Stewart, J., 2012
  • Голая статистика : самая интересная книга о самой скучной науке, Уилан, Ч., 2016
  • Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке, Уилан, Ч., 2016
  • Комбинаторика, Виленкин, Н. Я., 2013
  • Комбинаторика, Виленкин, Н. Я., 2015