ОК.14 4 Технології аналізу даних в природничих науках
Освітня програма: ВИСОКІ ТЕХНОЛОГІЇ (ХІМІЯ ТА НАНОМАТЕРІАЛИ)
Структурний підрозділ: Інститут високих технологій
Назва дисципліни
ОК.14 4 Технології аналізу даних в природничих науках
Код дисципліни
ОК.14
Тип модуля
Обов’язкова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2023/2024
Семестр / Триместр
4 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
3
Результати навчання
Здатність використовувати закони, теорії та концепції хімії у поєднанні із відповідними математичними інструментами для опису природних явищ. Здатність будувати адекватні моделі хімічних явищ, досліджувати їх для отримання нових висновків та поглиблення розуміння природи, в тому числі з використанням методів молекулярного, математичного і комп’ютерного моделювання. Здатність застосовувати методи комп’ютерного моделювання для вирішення наукових, хімікотехнологічних проблем та проблем хімічного матеріалознавства.
Форма навчання
Попередні умови та додаткові вимоги
1. Володіння науково-теоретичним та практичним матеріалом навчальних
дисциплін, які викладаються студентам освітнього рівня «Бакалавр».
2. Знання основних елементарних методів математичної статистики та
програмування.
3. Володіння навичками елементарних операцій з дійсними числами та
дійсними змінними.
Зміст навчальної дисципліни
У курсі вивчається і систематизується набір
сучасних методів статистичної та аналітичної обробки даних, що дозволяють
робити оцінку отриманих даних, їх обробку, виявлення особливостей в даних,
та інтерпретацію результатів міждисциплінарних досліджень. Курс включає в
себе приклади застосування запропонованих методів дослідження у
природничих науках. Приведені розгорнуті способи візуального представлення
даних за допомогою бібліотек мови програмування Python.
Рекомендована та необхідна література
1. J. Walkenbach. Excel 2013 Formulas. Wiley, 2018.
2. О. М. Васильєв, Програмування мовою Python. Тернопіль: Богдан, 2019.
1. Origin user guide, OriginLab Corp. 2020.
https://d2mvzyuse3lwjc.cloudfront.net/pdfs/Origin2020b_Documentation/English/Ori
gin_User_Guide_2020b_E.pdf#zoom=100
2. UCI Machine Learning Repository
https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
Заплановані освітні заходи та методи викладання
лекції, практичні
Методи та критерії оцінювання
- семестрове оцінювання:
1. Модульна контрольна робота 1 – РН 1.1; 1.2. – 15 балів/ 20 балів
2. Модульна контрольна робота 2 – РН 1.3; 1.4 – 15 балів/ 20 балів
3. Оцінювання реферату РН 2.1 – 30 балів
- підсумкове оцінювання: у формі іспиту - 40 балів
Мова викладання
українська
Викладачі
Ця дисципліна викладаеться наступними викладачами
Кафедри
Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни