• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
vision Версия для слабовидящих
Расширенный поиск по сайту
Меню
Учебные курсы
ФКН
НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде
vision Версия для слабовидящих
Расширенный поиск по сайту
Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)
Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород)
Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)
Контакты

603155 Н.Новгород,
ул. Б.Печерская, д.25/12, 301 к.
Тел: (831) 416-95-40
E-mail: kaf_pmi@hse.ru

Публикации
Книга
Теория вероятностей и математическая статистика

Колданов А. П., Колданов П. А.

М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2023.

Статья
Применение нейронных сетей для прогнозирования прочности древесно-минерального композита

Долматов С. Н., Бабкина Т. С.

Системы. Методы. Технологии. 2023. № 1(57). С. 87-94.

Глава в книге
Application of an Adaptive Domain-Specific Interface in a Decision-Support System for Planning Railroad Technical Services

Ulitin, B., Babkin, E., Babkina, T.

In bk.: Model-Driven Organizational and Business Agility: Second International Workshop, MOBA 2022, Leuven, Belgium, June 6–7, 2022, Revised Selected Papers. Iss. 457: Model-Driven Organizational and Business Agility. MOBA 2022. Switzerland: Springer, 2022. P. 110-124.

Препринт
On the multi-stage shortest path problem under distributional uncertainty (submitted to Journal of Optimization Theory and Applications)
В печати

Sergey S. Ketkov.

arXiv "math". 2205.09200. Cornell University, 2022

Все публикации

Анализ и разработка данных

2022/2023
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
5
Кредиты
Кто читает:
Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород) (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
3-й курс, 1-4 модуль

Преподаватель

Семенов Дмитрий Павлович

Семенов Дмитрий Павлович

Программа дисциплины

Аннотация

Целью освоения дисциплины «Анализ данных» является обучить студентов применять основные модели и методы математической статистики для обработки реальных социально-экономических данных. Основной задачей дисциплины «Анализ данных» является изучение основных методов анализа бизнес-информации, технологий и инструментальных средств интеллектуального анализа данных.