Бакалавриат
2023/2024
Анализ данных
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Статус:
Курс обязательный (Прикладная математика и информатика)
Направление:
01.03.02. Прикладная математика и информатика
Когда читается:
3-й курс, 1-3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Семенов Дмитрий Павлович
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
100
Программа дисциплины
Аннотация
Изучение дисциплины «Анализ данных» базируется на следующих дисциплинах: - Математический анализ; - Геометрия и алгебра; - Дискретная математика; - Теория вероятности и математическая статистика. В результате освоения дисциплины студент должен: знать: - основные понятия анализа данных; уметь: - анализировать данные, выбирать адекватные методы анализа; владеть: - навыками применения основных алгоритмов анализа данных.
Цель освоения дисциплины
- Целями освоения дисциплины «Анализ данных» является знакомство с основными понятиями анализа данных, развитие навыков анализа данных, овладение основными ал-горитмами анализа данных.
Планируемые результаты обучения
- Владеть базовыми знаниями для освоения курса
- Уметь выбирать и использовать метод классификации для конкретных наборов данных. Выполнять сравнение методов классификации
- Уметь вычислять SVD разложение и переходить в пространство меньшей размерности с оценкой ошибки
- Уметь находить кластерные структуры в данных с помощью различных методов
Содержание учебной дисциплины
- Введение
- Методы снижения размерности. Сингулярное разложение и метод главных компонент
- Обучение без учителя (методы кластеризации)
- Обучение с учителем
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 1 модуль1 * Экзамен
- 2023/2024 учебный год 3 модуль0.5 * Контрольная работа + 0.5 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Ford, W. (2015). Numerical Linear Algebra with Applications : Using MATLAB (Vol. First edition). London: Academic Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=485990
Рекомендуемая дополнительная литература
- Райгородский, А. М. Вероятность и алгебра в комбинаторике : учебное пособие / А. М. Райгородский. — Москва : МЦНМО, 2008. — 48 с. — ISBN 978-5-94057-384-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/9400 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.