Прикладные методы анализа данных
Учебный план: 09.04.03, 2022, (2.0), Прикладная информатика
Цели и задачи дисциплины
Целью дисциплины "Прикладные методы анализа данных" является освоение студентами теоретических и практических знаний и приобретение умений и навыков в области применения статистических методов и методов интеллектуального анализа данных при обработке научных, экспериментальных, прикладных, транзакционных и пр. видов данных из любой сферы деятельности. Задачами дисциплины являются: - изучение понятийно-категориального аппарата в области углубленного анализа данных; - формирование представлений об общей методологии консолидации, подготовки и анализа данных; - обеспечение освоения современных методов OLAP, KDD, Data Mining; - формирование навыков и умений, необходимых для создания и развития корпоративных аналитических систем; - приобретение практических навыков владения основными инструментальными средствами библиотек языка программирования Python; - освоение методов и приемов подготовительного и описательного анализа данных, средств визуализации данных, использования и усовершенствования обучаемых моделей; - формирование умений делать выводы из проведенного анализа.
Краткое содержание дисциплины
В ходе курса изучается следующий перечень вопросов: Предмет и методы прикладного анализа данных. Проверка гипотез. Понятие, сущность и задачи интеллектуального анализа данных. Стадии интеллектуального анализа данных. Основные понятия технологий сбора и систематизации данных. Предобработка данных, визуализация, первичный статистический анализ. Освоение работы с языком Python и библиотеками, предоставляющими доступ к методам машинного обучения, нейросетевым моделям и визуализации (Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Matplotlib и др.) Корреляционный и регрессионный анализы. Классификация. Кластерный анализ. Метод главных компонент. Анализ и прогнозирование временных рядов. Поиск ассоциативных правил в процессе анализа данных. Нейросетевое моделирование и глубокое обучение. Анализ текстовой информации и аналитика. Визуализация данных.
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
Выпускник должен обладать:
- ПК-8 Способен разрабатывать, обеспечивать функционирование и управлять развитием баз данных.