Модели и методы анализа данных
Описание: В курсе изучаются задачи линейного, нелинейного и целочисленного программирования, транспортные задачи, задачи с использованием прикладного регрессионного анализа, сетевое планирование многоэтапных операций, элементы теории случайных процессов и системы массового обслуживания, динамическое программирование. Изучение дисциплины дает знания, необходимые для анализа данных, математического моделирования различных задач и оптимального выбора методов их решения.
Количество кредитов: 5
Пререквизиты:
- Математика 3
- Информационно-коммуникационные технологии (на английском языке)
Трудоемкость дисциплины:
Виды работ | часы |
---|---|
Лекции | 15 |
Практические работы | |
Лабораторные работы | 30 |
СРОП | 30 |
СРО | 75 |
Форма итогового контроля | экзамен |
Форма проведения итогового контроля |
Компонент: Компонент по выбору
Цикл: Базовые дисциплины
Цель
- Подготовка специалистов, обладающих системным представлением о моделях и технологиях анализа данных в различных задач и оптимального выбора методов их решения
Задача
- привить навыки и умения практического применения компьютерных технологий при анализе и прогнозировании социально-экономических показателей
- изучение концепции и технологии современного анализа данных
Результат обучения: знание и понимание
- демонстрировать знания по методам анализа данных для исследования деятельности организаций решения задач по выбору методов анализа в практических ситуациях
Результат обучения: применение знаний и пониманий
- самостоятельно решать задачи по выбору методов анализа в практических ситуациях
Результат обучения: формирование суждений
- корректно формировать суждения по вопросам, связанные с методами и алгоритмами анализа данных
Результат обучения: коммуникативные способности
- работать в команде, строить профессиональные диалоги на темы, связанные с математическим моделированием различных задач и оптимальным выбором методов их анализа данных
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
- осуществлять сбор необходимой информации, систематизировать и обобщать ее, использовать полученные знания при выборе методов и моделей анализа данных
Основная литература
- Бахвалов Л.А. Компьютерное моделирование: долгий путь к сияющим вершинам [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gpss–forum.narod.ru/GPSSmodeling.html, свободный.
- Большаков А. С. Моделирование в менеджменте: учеб. пособие. – М.: Филинъ, 2010.
- Бешенков С. А. Моделирование и формализация: методическое пособие. – М.: Лаборатория базовых знаний, 2012.
Дополнительная литература
- Докукин В. П. Основы математического моделирования: Конспект лекций. Санкт-Петербургский ГГИ. – М.: Дело, 2017.
- Волчков С., Балахонова И. Бизнес-моделирование для совершенствования деятельности промышленного предприятия // ЦИТ «Платон» "КомпьютерПресс". 2001. №11.