• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

FacultiesCoursesApplied Mathematics and InformaticsData Science

История и методология прикладной математики и информатики

Academic year: 2014/2015

Дисциплина «История и методология прикладной математики и информатики» предназначена для подготовки магистров по направлению 010400.68 (магистерская программа «Наука о данных»).

В курсе делается упор на развитие основных научных концепций и идей в области «информатической» прикладной математики в связи с совершенствованием научных представлений и средств получения, хранения и обработки экспериментальных и статистических данных, доводя изложение до современного состояния дел и проблем. Изложение начинается с анализа существующих концепций математики (наука о количественных и пространственных структурах, логическая машина-мельница, язык) и формировании объемлющего определения, после чего определяются прикладная математика (исследование прикладных задач с помощью математики) и информатика. Затем рассматриваются истоки предмета – некоторые понятия, разработанные Пифагором, Архимедом и Аристотелем, особенно последним, чьи концепции причинности, силлогистики и классификации находятся на острие современных подходов разработки данных и обогащения знаний. Затем систематически исследуются современные концепции и проблемы, возникшие в небесной механике, оптимизации, теории вероятности и статистике, анализе данных, дискретной математике, вычислительной технике, программировании, базах данных и знаний, вычислительном интеллекте и вычислительном эксперименте. Курс завершается обсуждением перспектив, связанных как с насущными приложениями, так и задачами совершенствования инструментария информатики.

Type: Optional course
Instructor!: Mirkin, Boris (delivers lectures, conducts seminars, checks works and administers exams)
Language: Russian
Level: Master
Area of studies: Applied Mathematics and Informatics
Master’s programme: Data Science
When: 1 year, 1, 2 module
Credits: 4*
Education programme: Data Science
Syllabus:  hami_11_mirkin.pdf

* - кредиты учитываются только в кумулятивном рейтинге.