Бакалавриат
2024/2025
Математические методы анализа данных
Статус:
Курс обязательный (Разработка информационных систем для бизнеса)
Направление:
09.03.04. Программная инженерия
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
Язык:
русский
Кредиты:
5
Программа 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 , обучающихся по образовательной программе «Разработка информационных систем для бизнеса».
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
- Предварительный анализ данных
- Проверка статистических гипотез
- Корреляционный анализ данных
- Методы классификации многомерных наблюдений
- Регрессионный анализ и анализ временных рядов
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 4th module0.1 * Аудиторная работа + 0.2 * Домашняя работа + 0.3 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Анализ данных : учебник для академического бакалавриата, , 2018
- Введение в анализ данных : Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры, Миркин Б.Г., НИУ ВШЭ, 2017
- Введение в анализ данных : учебник и практикум для вузов, Миркин, Б. Г., 2015
- Эконометрика : учебник, Елисеева И.И., 2003
Рекомендуемая дополнительная литература
- Методы и средства комплексного анализа данных : учебное пособие для вузов, Кулаичев, А. П., 2011
- Эконометрика : учебник и практикум для прикладного бакалавриата, Демидова, О. А., 2017