• 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
Vladislav Sergeevich Medvedev. On the occasion of his 80th birthday.

Barinova M., Galkin O., Galkina S. et al.

Russian Journal of Nonlinear Dynamics. 2023.

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 данных

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

Программа дисциплины

Аннотация

Изучение дисциплины «Анализ данных» базируется на следующих дисциплинах: - Математический анализ; - Геометрия и алгебра; - Дискретная математика; - Теория вероятности и математическая статистика. В результате освоения дисциплины студент должен: знать: - основные понятия анализа данных; уметь: - анализировать данные, выбирать адекватные методы анализа; владеть: - навыками применения основных алгоритмов анализа данных.