Размер шрифта
Цветовая схема
Изображения
Обычная версия сайта

Многомерные статистические методы

УМКД дисциплины

Рабочая программа и аннотация (2018 г.) - MSM_PI_25-04-18.pdf - для просмотра файла необходимо авторизоваться

Методические рекомендации - MR_MSM_PI_29-03-17.pdf

Аннотация

Аннотация рабочей программы дисциплины "Многомерные статистические методы" Направление подготовки: 09.03.03- Прикладная информатика Направленность программы: Прикладная информатика в экономике Форма обучения: очная Присваиваемая квалификация (степень): бакалавр Год набора: 2018 1. Цели и задачи изучения дисциплины Формирование у студентов компетенции, позволяющей выработать обоснованные стратегические решения, сочетающие интуицию специалиста с тщательным анализом имеющейся информации. Дисциплина «Многомерные статистические методы» является важным инструментом, обеспечивающим теоретическую и методологическую подготовку бакалавров данного направления, служит основой для разработки и совершенствования методов многомерного анализа, помогает определить взаимосвязь многомерных явлений и процессов и их закономерности. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины Содержание дисциплины состоит из нескольких основных разделов: группировка и цензурирование; дисперсионный анализ; методы снижения размерности; кластерный и дискриманантный анализ. 3. Место дисциплины в структуре образовательной программы Дисциплина входит в вариативную часть «дисциплины по выбору "Блок 1" образовательной программы бакалавриата, реализуется на 3-м году обучения с трудоемкостью освоения - 2.0 Зет. 4. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки Формирование профессиональной компетенции в процессе изучения дисциплины базируется на знаниях и навыках бакалавров, полученных при изучении дисциплин: Теория систем и системный анализ, Компьютерная графика, Общая теория статистики, Вычислительная математика, Социально-экономическая статистика, Исследование операций, Анализ временных рядов, Эконометрика, Имитационное моделирование и используется в дальнейшем при изучении дисциплин: Макроэкономическое планирование и прогнозирование, Стратегическое планирование деятельности организации, Информационные технологии в анализе инвестиционных проектов, Управление интернет-проектами, Интернет реклама, Практикум по статистическим пакетам прикладных программ, а также при прохождении производственной практики (НИР), производственной практики (практика по получению профессиональных умений и опыта профессиональной деятельности), преддипломной практики, защите выпускной квалификационной работы, включая подготовку к процедуре защиты и процедуру защиты преддипломной практики. 5. Ожидаемые результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины, у обучающихся должна быть сформирована следующая компетенция: ПК-23 – Способность применять системный подход и математические методы в формализации решения прикладных задач;