Математический анализ и статистика

Магистратура 2022/2023

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (ЛигалТех (Legal Tech))

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент права цифровых технологий и биоправа

Где читается: Факультет права

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Попов Виктор Юрьевич

Прогр. обучения: ЛигалТех

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 60

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Для программирования и работы с данными вам потребуются базовые математические знания. Этот курс их дает в адаптированной для не-математиков форме. — Элементарная алгебра и основы математического анализа — Линейная алгебра — Математический анализ — Обзор разделов математики и решение алгебраических задач — Теория вероятностей и математическая статистика — Статистика: анализ данных

Цель освоения дисциплины

Данный курс направлен на получение магистрантами знаний, умений и навыков применения математики для решения различных задач, в том числе, в области анализа данных, статистики, принятия решений и других с учетом специфики цифровой трансформации права. Целью освоения дисциплины является формирование компетенций, необходимых для эффективной деятельности работы юриста в области анализа данных и цифрового права. Отдельный акцент в данном курсе будет сделан на изучение математических, в том числе теоретико-вероятностных и статистических оснований и методов анализа данных.

Планируемые результаты обучения

Уверенно чувствует себя при работе с числовыми данными, умеет осознанно выполнять операции различной степени сложности.
Знает основные методы первичного статистического анализа данных.
Доказывает, верифицирует или аргументированно обосновывает полученные результаты.
Знает основные методы комбинаторного анализа данных.
Знает основные вероятностные методы анализа данных
Знает основные методы анализа функций и построения графиков
Знает основные методы математического анализа
Знает основные методы высшей алгебры
Знает основные методы принятия решений

Содержание учебной дисциплины

Раздел 1. Понятие числа
Раздел 2. Первичный анализ данных.
Раздел 3. Элементы комбинаторики
Раздел 4. Понятие вероятности.
Раздел 5. Функции и графики
Раздел 6. Предел, производная, интеграл
Раздел 7. Элементы высшей алгебры
Раздел 8. Введение в теорию принятия решений

Элементы контроля

Домашние и лекционные задания
Домашних и лекционные задания (неблокирующий элемент контроля) заключается в решении предложенных задач.
Письменная экзаменационная работа
Письменная экзаменационная работа (неблокирующий элемент контроля) заключается в решении предложенных задач.

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 2 модуль
0.6 * Письменная экзаменационная работа + 0.4 * Домашние и лекционные задания

Программа дисциплины