Введение в компьютерный анализ и интерпретация данных

Цели и задачи дисциплины

Цель изучения дисциплины: ознакомление студентов c методами статистического анализа данных, способами извлечение своевременной и готовой непосредственно для принятия решений информации из различных источников. Задачи изучения дисциплины: приобретение студентом навыков по анализу данных из различных источников; получения опыта работы с необходимыми инструментами; анализ и выработка решений в конкретных предметных областях; отладка наукоемкого программного обеспечения;

Краткое содержание дисциплины

В рамках дисциплины студенты изучают: статистическое оценивание параметров и проверка статистических гипотез, теории измерений, регрессионный, корреляционный и дисперсионный анализы, анализ временных рядов, а также кластерный анализ, факторный анализ, анализ главных компонент, многомерное шкалирование, интеллектуального анализа данных. Также в рамках курса рассматриваются инструменты для проведения анализа данных и их визуализации: Python, SciPy, NumPy, scikit-learn, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Jupyter.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-1 Способен создавать и исследовать математические модели в естественных науках и промышленности, с учетом возможностей современных информационных технологий и компьютерной техники