Обчислювальна математика
Освітня програма: Геофізика та комп’ютернa обробка геолого-геофізичних даних
Структурний підрозділ: Навчально-науковий інститут "Інститут геології"
Назва дисципліни
Обчислювальна математика
Код дисципліни
ОК 30
Тип модуля
Обов’язкова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Перший
Рік навчання
2022/2023
Семестр / Триместр
5 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
3
Результати навчання
- Знати основні методи та засоби з усіх розділів аналізу даних;
- Вміти користуватися основними методами та засобами з усіх розділів аналізу даних;
- Демонструвати навички взаємодії з іншими людьми, уміння працювати в командах;
- Вміти організувати власну діяльність та одержувати результат у рамках обмеженого часу. Виявляти здатність до самонавчання та продовження професійного розвитку;
- Поєднувати методи математичного та комп’ютерного моделювання з неформальними процедурами експертного аналізу для пошуку оптимальних рішень.
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
Знати: теорію ймовірностей і математичну статистику.
Вміти: застосовувати знання з теорії ймовірностей та математичної статистики.
Володіти елементарними навичками: розв’язувати задачі з теорії ймовірностей та математичної статистики.
Зміст навчальної дисципліни
Дисципліна має такі розділи: попередня обробка даних, кореляційний аналіз, регресійний аналіз,дисперсійний аналіз, коваріаційний аналіз, аналіз часових рядів, задачі класифікації. Основним завданням є надати студентам базові знання по всім основним розділам аналізу даних та набуття досвіду по роботі з відповідним програмним забезпечення при розв’язанні прикладних задач. Використовує поняття з теорії ймовірностей та математичної статистики, математичного аналізу та алгебри.
Рекомендована та необхідна література
1. Слабоспицький О.С. Аналіз даних. Попередня обробка: навч. посіб. / О. С. Слабоспицький.— К.: ВПЦ "Київський університет", 2001.
2. Слабоспицький О.С. Основи кореляційного аналізу даних: навч. посіб. /О. С. Слабоспицький. — К.: ВПЦ "Київський університет", 2006.
3. Слабоспицький О.С. Дисперсійний аналіз даних : навч. посіб. / О. С. Слабоспицький. – К. :ВПЦ "Київський університет", 2013.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекції, практичні завдання у формі рефератів та самостійна робота студентів
Методи та критерії оцінювання
Контроль здійснюється за модульно-рейтинговою системою та передбачає: виконання практичних робіт (де студенти мають продемонструвати якість засвоєних знань та вирішити поставлені задачі використовуючи окреслені викладачем методи та засоби) та захист реферативних робіт, та проведення письмових контрольних робіт. Підсумкове оцінювання проводиться у формі письмового заліку.
Мова викладання
Українська
Викладачі
Ця дисципліна викладаеться наступними викладачами
Кафедри
Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни