2023/2024![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Элементы контроля](/f/src/global/i/edu/controls.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Основы прикладной математики и информатики
Статус:
Маго-лего
Кто читает:
Кафедра высшей математики
Когда читается:
2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
32
Программа дисциплины
Аннотация
Адаптационный курс является обязательным для посещения студентами, которые не имеют базового образования в области прикладной математики и информатики. Основные разделы курса: • Понятие функции. Производная. Определенный интеграл. • Введение в теорию вероятностей. Вероятность события. Условная вероятность. Формула полной вероятности и формула Байеса. • Дискретные случайные величины. Совместное распределение дискретных случайных величин. Непрерывные случайные величины. • Введение в статистику. Выборка и ее описание. Статистическое оценивание. Проверка статистических гипотез. • Шкалы. Оценка связи между показателями, измеренными в различных шкалах. • Понятие линейного пространства и базиса. Матрицы и операции с ними. • Булевы функции. Таблицы истинности. Формулы. Эквивалентные преобразования.
Цель освоения дисциплины
- Целями освоения дисциплины «Основы прикладной математики и информатики» являются: знакомство с основными математическими понятиями, необходимыми для дальнейшего углубленного изучения некоторых разделов математики и статистики, а также методов машинного обучения; освоение основ теории вероятностей и математической статистики, необходимых для решения практических задач, возникающих в сфере управления коммуникациями и маркетинге, а также проведения академических исследований, с использованием методов интеллектуального анализа данных; овладение базовыми навыками программирования на языке Python и работы в Jupyter Notebook, необходимыми для дальнейшего обучения программированию и анализу больших данных.
- Целями освоения дисциплины «Основы прикладной математики и информатики» являются: знакомство с основными математическими понятиями, необходимыми для дальнейшего углубленного изучения некоторых разделов математики и статистики, а также методов машинного обучения; освоение основ теории вероятностей и математической статистики, необходимых для решения практических задач, возникающих в сфере управления коммуникациями и маркетинге, а также проведения исследований с использованием методов интеллектуального анализа данных; базовое знакомство с функционалом R и R Studio для анализа данных.
Планируемые результаты обучения
- Умеет находить собственные значения и векторы матриц.
- Умеет определять типы шкал и оценивать связи между показателями, измеренными в различных шкалах.
- Умеет решать задачи на определение вероятности событий.
- Умеет решать задачи на поиск математического ожидания и стандартного отклонения случайной величины.
- Умеет строить графики элементарных функций, находить производные функций.
- Умеет строить таблицы истинности булевых функций.
- Умеет формулировать и проверять статистические гипотезы. Умеет корректно формулировать утверждения. Адекватно оценивает корректность использования статистических методов, применяемых при формулировке и решении задач, владеет базовыми навыками анализа данных с использованием Python и Jupyter Notebook.
- Умеет формулировать и проверять статистические гипотезы. Умеет корректно формулировать утверждения. Адекватно оценивает корректность использования статистических методов, применяемых при формулировке и решении задач.
Содержание учебной дисциплины
- Тема 1. Понятие функции. Производная. Определенный интеграл.
- Тема 2. Введение в теорию вероятностей. Вероятность события. Условная вероятность. Формула полной вероятности и формула Байеса.
- Тема 3. Дискретные случайные величины. Совместное распределение дискретных случайных величин. Непрерывные случайные величины.
- Тема 4. Введение в статистику. Выборка и ее описание. Статистическое оценивание. Проверка статистических гипотез.
- Тема 5. Шкалы. Оценка связи между показателями, измеренными в различных шкалах.
- Тема 6. Понятие линейного пространства и базиса. Матрицы и операции с ними.
- Тема 7. Булевы функции. Таблицы истинности. Формулы. Эквивалентные преобразования.
Элементы контроля
- Работа на семинарахАктивность на семинаре, правильность решения задач у доски и устных ответов на вопросы.
- Домашние работыНа курсе предусмотрено 3 домашних задания. Преподаватель объявляет о выдаче домашней работы не позднее чем за неделю до дедлайна по этой работе.
- ЭкзаменПисьменный экзамен: решение задач по пройденным темам.
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 2 модуль0.5 * Домашние работы + 0.15 * Работа на семинарах + 0.35 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Анализ данных на компьютере : учеб. пособие, Тюрин, Ю. Н., 2008
- Теория вероятностей : учебник для экономических и гуманитарных специальностей: учеб. пособие для вузов, Тюрин, Ю. Н., 2009
Рекомендуемая дополнительная литература
- AP statistics : most up-to-date review and practice tests currently available, Sternstein, M., 2010
- AP statistics : most up-to-date review and practice tests currently available, Sternstein, M., 2015
- AP Statistics : most up-to-date review and practice tests currently available, Sternstein, M., 2017
- AP statistics, Sternstein, M., 2013
- Calculus early transcendentals, Stewart, J., 2012
- Голая статистика : самая интересная книга о самой скучной науке, Уилан, Ч., 2016
- Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке, Уилан, Ч., 2016
- Комбинаторика, Виленкин, Н. Я., 2013
- Комбинаторика, Виленкин, Н. Я., 2015