Аналіз даних

Освітня програма: Системний аналіз

Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики

Назва дисципліни
Аналіз даних
Код дисципліни
Тип модуля
Обов’язкова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Перший
Рік навчання
2021/2022
Семестр / Триместр
6 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
4
Результати навчання
Знати і розуміти основні розділи і задачі аналізу даних. Вміти користуватися основними 40 методами та засобами з усіх розділів аналізу даних. Виявляти здатність до самонавчання та продовження професійного розвитку. Уміти організувати власну діяльність та одержувати результат у рамках обмеженого часу. Демонструвати навички взаємодії з іншими людьми, уміння працювати в командах.
Форма навчання
Попередні умови та додаткові вимоги
Знати: теорію ймовірностей, імовірнісні процеси 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 з усього арсеналу методів та засобів 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. Виступає базовою для дисциплін: актуарна математика, ряду дисциплін вільного вибору студента (за блоками), а також буде корисна при написанні випускних кваліфікаційних робіт бакалаврів та магістрів. Дисципліна є обов'язковою навчальною дисципліною.
Рекомендована та необхідна література
1. Афифи А. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ / А. Афифи, С. Эйзен. — М.: Мир, 1982. 2. Брандт З. Анализ данных / З. Брандт. — М.: Мир, 2003. 3. Дрейпер Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит. — 3-е издание. — К.: Диалектика, 2007. 4. Прикладна статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных / С. А. Айвазян и др. — М.: Финансы и статистика, 1983. 5. Прикладна статистика: Исследование зависимостей / С. А. Айвазян и др. — М.: Финансы и статистика, 1985. 6. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности / С. А. Айвазян и др. — М.: Финансы и статистика, 1989. 7. Слабоспицький О.С. Аналіз даних. Попередня обробка: навч. посіб. / О. С. Слабоспицький. — К.: ВПЦ "Київський університет", 2001. 8. Слабоспицький О.С. Основи кореляційного аналізу даних: навч. посіб. / О. С. Слабоспицький. — К.: ВПЦ "Київський університет", 2006
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекції, практичні заняття, самостійна робота
Методи та критерії оцінювання
Контрольна робота, іспит.
Мова викладання
Українська

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни

Прикладної Статистики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики