Анализ данных
Учебный план: 38.03.05, 2020, (4.0), Бизнес-информатика
Цели и задачи дисциплины
Целью дисциплины "Анализ данных" является формирование у студентов знаний, умений и навыков в области математической статистики, компьютерного анализа данных и технологий извлечения знаний. Задачи дисциплины "Анализ данных": - изучение основных методов обработки структурированных данных; - приобретение опыта выявления закономерностей в массивах данных; - освоение технологий Data mining; - развитие навыков применения компьютерных программ для анализа данных.
Краткое содержание дисциплины
Методы анализа количественных, порядковых и номинальных данных. Статистические показатели и графики, отражающие основные свойства наборов данных. Распространение результатов выборочного исследования на генеральную совокупность. Построение доверительных интервалов и проверка статистических гипотез. Непараметрические критерии для проверки статистической значимости. Сравнение зависимых и независимых выборок. Корреляционный и регрессионный анализ. Кластерный, факторный и дискриминантный анализ. Алгоритмы Data Mining. Языки Python и R.
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
Выпускник должен обладать:
- ПК-17 способность использовать основные методы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности для теоретического и экспериментального исследования
- ПК-18 способность использовать соответствующий математический аппарат и инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования