Системный анализ данных

Есеркегенова Бекзат Жамбылқызы

*InstructorProfile(zh-CN)*

内容描述: Дисциплина изучает методы анализа и интерпретации данных с целью выявления закономерностей, трендов и паттернов. В рамках этого курса магистранты изучают различные методы обработки данных, статистические модели, машинное обучение и искусственный интеллект для анализа больших объемов информации. Программа обучения включает в себя изучение алгоритмов машинного обучения, визуализацию данных, методы оптимизации и анализ социальных сетей. Основная цель дисциплины заключается в обучении магистрантов использовать инструменты анализа данных для принятия информированных решений в различных областях, таких как бизнес, наука, здравоохранение и технологии

贷款数: 5

Пререквизиты:

  • Теория производительности машин

*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:

*TypesOfClasses(zh-CN)* *hours(zh-CN)*
*Lectures(zh-CN)* 15
*PracticalWork(zh-CN)* 30
*LaboratoryWork(zh-CN)*
*srop(zh-CN)* 30
*sro(zh-CN)* 75
*FormOfFinalControl(zh-CN)* экзамен
*FinalAssessment(zh-CN)*

零件: Вузовский компонент

循环次数: Профилирующие дисциплины

Цель
  • Получить совокупность знаний и пониманий о базовых категориях, связанных с анализом данных, управления знаниями. знать: - о типах числовых и нечисловых данных, различиях, методах работы с ними; - методы и средства повышения эффективности и качества научных исследований
Задача
  • получить навыки выполнения задач посредством рассуждения, заключения, расчета
Результат обучения: знание и понимание
  • формирование у студентов знаний и навыков в области системных исследований, системного дизайна и системных аналитиков
Результат обучения: применение знаний и пониманий
  • применять знания и понимание, а также способность решать проблемы в новых и незнакомых контекстах в более широких (междисциплинарных) контекстах, связанных с их областью исследования
Результат обучения: формирование суждений
  • критически анализировать существующие концепции, теории и подходы к анализу процессов и событий во время проектирования и исследовательских задач
Результат обучения: коммуникативные способности
  • Осуществлять решение части общей задачи при групповой работе
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
  • вести информационно-аналитическую и информационно-библиографическую работу с привлечением современных информационных технологий
*TeachingMethods(zh-CN)*

*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)* 0-100
2  *Rating(zh-CN)* 0-100
*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)*
*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
Основная литература
  • 1. Системный анализ и аналитические исследования: руководство для профессиональных аналитиков /А.И.Ракитов, Д.А.Бондяев, И.Б.Романов, С.В.Егерев,А.Ю.Щербаков. - М. - 2009. 2. Курносов Ю.В., Конотопов П.Ю. Аналитика: методология, технология и организация информационно - аналитической работы. - М.:Русаки, 20о4. - 512 с. http://coollib.eom/b/223786/read 3. Толковый словарь по искусственному интеллекту / Авт.-сост. А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе- Рапопорт, Д.А. Поспелов. - М.: Радио и связь, 1992. - 256 с. http://www.raai.org/librarv/tolk/aivocDred.html 4. А.В. Палагин, Н.Г. Петренко Системноонтологический анализ предметной области. // URL: htto://www.aduis.com.ua/books/1.Ddf 5. Онтологический реинжиниринг бизнеспроцессов оператора связи. //
  • 1. Rakitov A.I., Bondyaev D.A., Romanov I.B., Egerev S.V., Shcherbakov A.Yu. System analysis and analytical research: a guide for professional analysts. - M. - 2009. 2. Kurnosov Yu.V., Konotopov P.Yu. Analytics: methodology, technology and organization of information and analytical work. - M.: Rusaki, 20o4. - 512 p. http://coollib.eom/b/223786/read 3. Explanatory Dictionary of Artificial Intelligence / Ed. A.N. Averkin, M.G. Gaaze-Rapoport, D.A. Pospelov. - M.: Radio and communication, 1992. - 256 p. http://www.raai.org/librarv/talk/aivocDred.html 4. A.V. Palagin, N.G. Petrenko System ontological analysis of the subject area. // URL: htto://www.aduis.com.ua/books/1.Ddf 5. Ontological reengineering of telecom operator business processes. // 2. URL: http://ubs.mtas.ru/uDload/librarv/UBS3301.Ddf 6. Livshits V.N. Fundamentals of system thinking and system analysis. - M.: Institute of Economics RAS, 2013. // URL: http://www.inecon.org/docs/2013/Livshits.pdf 7. Gorchinskaya O. Big data analysis. 2012. http://www.oracle.com/ru/corporate/bigdata-analytics-1915803-ru.pdf 8. Susan Tindal. Big Data: Everything You Need to Know, 2012. http://www.pcweek.ru/idea/article/detail.php?ID=14196 9. SIO Magazine #9 September 2012 - http://www.computerra. en/cio/wp-content/uploads/2012/09/CIQ 09-12.pdf