Компьютерное моделирование и визуализация данных
内容描述: Курс направлен на подготовку специалистов, способных эффективно использовать компьютерное моделирование и визуализацию для решения комплексных задач в своей профессиональной деятельности
贷款数: 6
Пререквизиты:
- Математическое и компьютерное моделирование физических процессов
*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:
*TypesOfClasses(zh-CN)* | *hours(zh-CN)* |
---|---|
*Lectures(zh-CN)* | 30 |
*PracticalWork(zh-CN)* | 30 |
*LaboratoryWork(zh-CN)* | |
*srop(zh-CN)* | 30 |
*sro(zh-CN)* | 90 |
*FormOfFinalControl(zh-CN)* | экзамен |
*FinalAssessment(zh-CN)* | Устный экзамен по билетам |
零件: Вузовский компонент
循环次数: Профилирующие дисциплины
Цель
- Изучить методы создания моделей различных систем и инструменты для их визуализации, позволяя анализировать и интерпретировать данные в наглядной форме
Задача
- Предоставить магистрантам знания о принципах и методах создания математических и компьютерных моделей, применяемых в различных научных и инженерных областях
- Научить магистрантов проводить анализ данных, интерпретировать результаты моделирования и оценивать достоверность полученных моделей.
- Ознакомить с современными программными средствами и библиотеками для визуализации данных, позволяющими преобразовывать сложные результаты в наглядные графические форматы
- Обучить магистрантов применять полученные знания на практике, решая реальные задачи из разных областей, таких как экономика, экология и инженерия
- Развить навыки представления и объяснения результатов моделирования и визуализации данных для различных аудиторий, включая научные, деловые и общественные группы.
Результат обучения: знание и понимание
- Понимать основные принципы математического и компьютерного моделирования, включая численные методы и алгоритмы, применяемые для создания моделей
- Знать современные программные средства для моделирования и визуализации данных
- Понимать ограничения и допущения моделей, а также оценивать точность и применимость моделей для анализа реальных данных
Результат обучения: применение знаний и пониманий
- Применять изученные методы моделирования для разработки моделей, описывающих реальные системы и процессы (физические, биологические, экономические и др.).
- Использовать знания о типах данных для выбора подходящих методов визуализации, создавая наглядные и информативные графики и диаграммы
- Применять модели для решения конкретных задач из разных областей (например, прогнозирование, оптимизация, симуляция) и корректно интерпретировать полученные результаты
Результат обучения: формирование суждений
- Развивают способность критически оценивать точность, надежность и применимость моделей в зависимости от их назначения и использованных допущений
- Обоснованно выбирать подходящие методы моделирования и визуализации на основе специфики данных и целей анализа, принимая во внимание ограничения каждого метода
- Формировать обоснованные суждения по поводу полученных результатов моделирования, различая значимые выводы от возможных ошибок или шумов в данных
Результат обучения: коммуникативные способности
- Представлять сложные данные и результаты моделирования с использованием графиков, диаграмм и других визуализаций, которые делают информацию доступной и понятной для разных аудиторий
- Развивают навыки четкого объяснения и аргументирования выбранных методов моделирования и визуализации, обосновывая свои решения перед преподавателями, коллегами или заказчиками
- Уметь работать в командах, эффективно делясь результатами и находками, обсуждая проблемы и совместно находя решения
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
- Развивать умение быстро и самостоятельно осваивать новые программные инструменты и библиотеки для моделирования и визуализации, необходимые для решения задач в быстро меняющихся условиях
- Приобрести навыки поиска альтернативных подходов и методов в случае возникновения трудностей, а также способность находить и внедрять более эффективные решения
- Умение оценивать свои модели и визуализации, идентифицировать возможные ошибки или недостатки, а затем применять новые знания для их улучшения
*TeachingMethods(zh-CN)*
Электронные образовательные платформы ВКТУ им. Д. Серикбаева
Практико-ориентированный подход, где студенты решают реальные задачи и разрабатывают проекты по моделированию и визуализации, применяя полученные знания и навыки на практике
Применение интерактивных презентаций
Применение программных средств для моделирования и визуализации
*AssessmentKnowledge(zh-CN)*
Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.
*Period2(zh-CN)* | *TypeOfTask(zh-CN)* | *Total(zh-CN)* |
---|---|---|
1 *Rating(zh-CN)* | Практическая работа №1 | 0-100 |
Практическая работа №2 | ||
Практическая работа №3 | ||
Практическая работа №4 | ||
Практическая работа №5 | ||
2 *Rating(zh-CN)* | Практическая работа №6 | 0-100 |
Практическая работа №7 | ||
Практическая работа №8 | ||
Практическая работа №9 | ||
Практическая работа №10 | ||
*TotalControl(zh-CN)* | экзамен | 0-100 |
*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*
*TypeOfTask(zh-CN)* | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
---|---|---|---|---|
Excellent | *Grade4(zh-CN)* | *Grade3(zh-CN)* | *Grade2(zh-CN)* | |
Практические задания | ||||
Проектная работа | ||||
Лабораторные работы | ||||
Тесты и контрольные работы |
*EvaluationForm(zh-CN)*
Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:
- 40% результата, полученного на экзамене;
- 60% результатов текущей успеваемости.
Формула подсчета итоговой оценки:
И= 0,6 | Р1+Р2 | +0,4Э |
2 |
где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.
Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:
Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:
Оценка по буквенной системе | Цифровой эквивалент | Баллы (%-ное содержание) | Оценка по традиционной системе |
---|---|---|---|
A | 4.0 | 95-100 | Отлично |
A- | 3.67 | 90-94 | |
B+ | 3.33 | 85-89 | Хорошо |
B | 3.0 | 80-84 | |
B- | 2.67 | 75-79 | |
C+ | 2.33 | 70-74 | |
C | 2.0 | 65-69 | Удовлетворительно |
C- | 1.67 | 60-64 | |
D+ | 1.33 | 55-59 | |
D | 1.0 | 50-54 | |
FX | 0.5 | 25-49 | Неудовлетворительно |
F | 0 | 0-24 |
Темы лекционных занятий
- Введение в моделирование и визуализацию данных: основные понятия, цели и задачи курса
- Математические модели: виды и классификация
- Анализ временных рядов
- Методы оптимизации в моделировании
- Основы вероятностного моделирования
- Моделирование сложных систем
- Программные инструменты для моделирования
- Основы визуализации данных
- Интерактивная визуализация данных
- Визуализация многомерных данных
- Геопространственные данные и их визуализация
- Моделирование физических процессов
- Симуляция случайных процессов
- Моделирование в биологии и медицине
- Эконометрические модели и их визуализация
Основная литература
- Градов, В. М., Овечкин, Г. В., Овечкин, П. В., Рудаков, И. В. Компьютерное моделирование и визуализация данных. М.: КНОРУС, 2023. 240 с. ISBN 978-5-906818-79-9.
- Борзяк, А. А., Топорков, В. В., Емельянов, Д. М., Самочёрнов, О. И., Смирнов, Р. С. Основы компьютерного моделирования и визуализации: Учебное пособие для вузов. М.: Издательство "Лань", 2022. 244 с. ISBN 978-5-507-44951-4.
- Совертков, П. И. Компьютерное моделирование. М.: Издательство Лань, 2023. 424 с. ISBN 978-5-507-46708-2.
- Манцнер, Т. Визуализация данных. Полный и исчерпывающий курс для начинающих. М.: Эксмо, 2023. 464 с. ISBN 978-5-04106-797-7.
Дополнительная литература
- Уилке, К. Основы визуализации данных. Пособие по эффективной и убедительной подаче информации. М.: Эксмо; Бомбора, 2024. 352 с. ISBN 978-5-04-106457-0
- Дик Куслейка. Визуализация данных при помощи дашбордов и отчетов в Excel. М.: ДМК Пресс, 2022. 338 с. ISBN 978-5-97060-966-8
- Келлехер, Дж. Д., Тирни, Б. Наука о данных. Базовый курс. М.: Альпина Паблишер, 2022. 222 с. ISBN 978-5-9614-3170-4
- Акопов, А. С. Компьютерное моделирование : учебник и практикум для СПО / А. С. Акопов. — М. : Издательство Юрайт, 2019. — 389 с. ISBN 978-5-534-10712-8