• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Магистерская программа «Науки о данных (Data Science)»

Научно-исследовательский семинар "Технологии моделирования сложных систем"

2021/2022
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 1-4 модуль

Преподаватели


Ершов Егор Иванович

Программа дисциплины

Аннотация

Курс направлен на ознакомление студентов специализации «Технологии моделирования сложных систем» с тематикой научных исследований, проводимых в ИППИ РАН, а также формирование у студентов навыков самостоятельной исследовательской работы
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Ознакомление студентов с тематикой научных исследований, проводимых в Институте проблем передачи информации им. А. А. Харкевича РАН – организации-партнере НИУ ВШЭ,формирование у студентов навыков самостоятельной исследовательской работы
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Формирование у студентов навыков самостоятельной исследовательской работы
  • Ознакомление студентов специализации «Технологии моделирования сложных систем» с тематикой научных исследований, проводимых в ИППИ РАН
  • Формирование у студентов навыков представления и защиты результатов их исследовательской работы
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Цикл научных семинаров – представление научных направлений и тематики работы структурных подразделений ИППИ РАН
  • Участие в научных семинарах ИППИ РАН по выбранной тематике
  • Представление текущих результатов собственной научной работы студентов
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Индивидуальная исследовательская работа
  • неблокирующий Эссе
    Оценка за дисциплину выставляется в соответствии с формулой оценивания от всех пройденных элементов контроля. Экзамен не проводится.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 4 модуль
    Окончательная оценка = Максимум(Эссе,ПромИИР)
  • 2022/2023 учебный год 2 модуль
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2009). The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction (Vol. Second edition, corrected 7th printing). New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=277008
  • Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The elements of statistical learning: Data Mining, Inference, and Prediction. – Springer, 2009. – 745 pp.
  • Robert A. Beezer, T. Hastie, R. Tibshirani, & J. Friedman Springer. (2002). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction. By. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.C9BC2266
  • Trevor Hastie, Robert Tibshirani, & Jerome Friedman. New York. (n.d.). Book Reviews 567 The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.45E1D521

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Cardey, S. (2013). Modelling Language. Amsterdam: John Benjamins Publishing Company. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=578623