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

Современные методы анализа данных

Статус: Курс обязательный (Интеллектуальный анализ данных)
Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика
Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Прогр. обучения: Интеллектуальный анализ данных
Язык: русский
Кредиты: 4
Контактные часы: 60

Программа дисциплины

Аннотация

В курсе рассматриваются основные современные методы анализа данных. В результате овладения дисциплиной студент овладеет математическими основами анализа данных и овладеет компетенциями в области практического использования этих методов для анализа реальных данных.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Развитие компетенций в области анализа данных
  • Развитие компетенций в области математических методов и информационных технологий.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Овладение практическими навыками анализа реальных данных
  • Освоение основных теоретических положений современных методов анализа данных
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Многомерные данные и их представление
  • Дискриминантный анализ
  • Статистические основы многомерного анализа
  • Многомерное шкалирование
  • Кластерный анализ
  • Факторный анализ
  • Анализ главных компонент
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Домашнее задание
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 1 модуль
    0.5 * Домашнее задание + 0.5 * Домашнее задание
  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
    0.2 * Домашнее задание + 0.3 * 2021/2022 учебный год 1 модуль + 0.5 * Домашнее задание
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Под ред. Мхитаряна В.С. - АНАЛИЗ ДАННЫХ. Учебник для академического бакалавриата - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 490с. - ISBN: 978-5-534-00616-2 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/analiz-dannyh-432178
  • Под ред. Мхитаряна В.С. - АНАЛИЗ ДАННЫХ. Учебник для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2021 - 490с. - ISBN: 978-5-534-00616-2 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/analiz-dannyh-469022

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Nelli, F. (2018). Python Data Analytics : With Pandas, NumPy, and Matplotlib (Vol. Second edition). New York, NY: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1905344