Компьютерное моделирование и визуализация данных

Beschreibung: Курс направлен на подготовку специалистов, способных эффективно использовать компьютерное моделирование и визуализацию для решения комплексных задач в своей профессиональной деятельности

Betrag der Credits: 6

Пререквизиты:

• Математическое и компьютерное моделирование физических процессов

Arbeitsintensität der Disziplin:

Komponente: Вузовский компонент

Zyklus: 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

Lehrmethoden

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

Bewertung des Wissens der Studierenden

Die Bewertungspolitik der Lernergebnisse nach Arbeitstyp

Bewertungsbogen

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:

 

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:

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