Анализ данных

УМКД дисциплины

Аннотация

1. Цель и задачи изучения дисциплины Основной целью курса является формирование у обучающихся компетенций, позволяющих использовать математико-статистические методы для обработки, анализа и систематизации данных по теме исследования и принимать решения на основе проведенного исследования. Задачи курса: • уметь работать с данными из различных источников, их фильтрация, преобразование с помощью математических методов и вычислительных алгоритмов. • формирование навыков обработки, анализа и моделирования данных; • уметь самостоятельно использовать аналитический инструментарий в исследовании общественных явлений и процессов. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины Предметом дисциплины являются методы анализа данных и исследования вычислительных алгоритмов, процессов исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных. Содержание дисциплины состоит из основных разделов: Введение в курс «Анализ данных», Современные методы анализа данных в среде R, Распределение вероятностей, Статистика выводов, Корреляция, Основы регрессионного анализа, Системы аналитической обработки данных, Интеллектуальный анализ данных (Data Mining). 3. Место дисциплины структуре образовательной программы Дисциплина входит в формируемую часть дисциплин "Блок 1" образовательной программы бакалавриата, реализуется на очной форме обучения на 3-м году, на заочной форме – 3 и 4 годах обучения с общей трудоемкостью освоения - 4 Зет. 4. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки Для успешного освоения знаний по дисциплине «Анализ данных», студент должен иметь представление о видах данных, разновидности анализа данных, интеграция и моделировании данных. Базой для освоения курса являются «Теория статистики», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Базы данных». Знания данного курса необходимы для курсов «Предиктивная аналитика», «Методы машинного обучения», прохождения учебной, производственных практик, выполнения ВКР. 5. Ожидаемые результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины (практики), у обучающихся должны быть сформированы следующие компетенции: ПК 5 - Способность моделировать прикладные (бизнес) процессы и предметную область: Знать: методы анализа данных, необходимые для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования для решения сложных прикладных задач в условиях определенности. Уметь: формировать и обрабатывать данные для принятия решений; осуществлять выбор инструментальных средств для обработки данных в соответствии с поставленными задачами; анализировать информационные потребности потребителей. Владеть: навыками применения современного математического инструментария и инструментальных средств анализа данных для решения задач по теме исследования; навыками интерпретации и обоснования полученных результатов. УК 1 - Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач Знать: методы поиска данных и формирования базы данных для дальнейшего анализа; методы анализа данных, необходимые для обработки, анализа и систематизации информации с целью решения сложных прикладных задач в условиях определенности. Уметь: осуществлять поиск данных для дальнейшего анализа; выбирать способы и методы анализа для решения поставленных задач; системно анализировать и интерпретировать данные; доказывать и обосновывать сформулированные утверждения и следствия из них. Владеть: навыками поиска исходных данных, системного статистического анализа и моделирования предметной области для решения поставленных задач; навыками интерпретации полученных в процессе анализа результатов и формулирования выводов и рекомендаций.