Математические методы анализа данных

Бакалавриат 2023/2024

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

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Разработка информационных систем для бизнеса)

Направление: 09.03.04. Программная инженерия

Кто читает: Кафедра информационных технологий в бизнесе (Пермь)

Где читается: Факультет менеджмента (Пермь)

Когда читается: 2-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Бердышев Олег Вячеславович, Мыльников Леонид Александрович

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 62

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает требования к образовательным результатам и результатам обучения студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину «Математические методы анализа данных», учебных ассистентов и студентов направления подготовки 09.03.04 Программная инженерия, обучающихся по образовательной программе «Программная инженерия».

Цель освоения дисциплины

Приобретение студентами базовых знаний по основам анализа данных;
Знакомство с прикладными задачами дисциплины;
Анализ алгоритмов обработки статистических и эмпирических данных, используемых в современном программном обеспечении;
Получения практических навыков использования статистических и эмпирических методов анализа данных в ходе разработки и экспериментального исследования новых программных продуктов;
Развитие умений, позволяющих использовать опыт применения статистических и эмпирических методов обработки данных для решения задач экономического анализа и моделирования.

Планируемые результаты обучения

Решает задачи классификации и кластеризации пространства наблюдений
Решает задачи корреляционного анализа и проверки статистических гипотез на наличие взаимосвязи между признаками. Может оценить взаимосвязь между несколькими переменными. Знает параметрические и непараметрические методы оценки
Решает задачи на проверку данных на выбросы, нормальное распределение.
Решает задачи на проверку статических гипотез на реальных данных.
Решает задачи построения и проверки на качество регрессионных моделей и моделей временных рядов

Содержание учебной дисциплины

Раздел 1. Введение.
Раздел 2. Временные ряды.
Раздел 3. Классификация и кластеризация
Раздел 4. Разработка информационных систем на основе данных.

Элементы контроля

Экзамен
Выполнение заданий на практиках
Использование материала курса в исследовательской работе
Выполнение заданий на семинарах
Текущее тестирование после каждого занятия

Промежуточная аттестация

2023/2024 4th module
0.25 * Выполнение заданий на практиках + 0.2 * Выполнение заданий на семинарах + 0.1 * Использование материала курса в исследовательской работе + 0.2 * Текущее тестирование после каждого занятия + 0.25 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Карпович Марина Валерьевна
Мыльников Леонид Александрович

Программа дисциплины