• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
Integral Robot Technologies and Speech Behavior

Kharlamov A. A., Pantiukhin D., Borisov V. et al.

Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024.

Статья
Clique detection with a given reliability

Semenov D., Koldanov A. P., Koldanov P. et al.

Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. 2024.

Глава в книге
Neural Networks for Speech Synthesis of Voice Assistants and Singing Machines

Pantiukhin D.

In bk.: Integral Robot Technologies and Speech Behavior. Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024. Ch. 9. P. 281-296.

Препринт
DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

NeurIPS 2023 Workshop. ZmuLcqwzkl. OpenReview, 2023

Современные методы анализа данных

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

В курсе рассматриваются основные современные методы анализа данных. В результате овладения дисциплиной студент овладеет математическими основами анализа данных и овладеет компетенциями в области практического использования этих методов для анализа реальных данных.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Развитие компетенций в области анализа данных
  • Развитие компетенций в области математических методов и информационных технологий.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Овладение практическими навыками анализа реальных данных
  • Освоение основных теоретических положений современных методов анализа данных
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Многомерные данные и их представление
  • Дискриминантный анализ
  • Статистические основы многомерного анализа
  • Многомерное шкалирование
  • Кластерный анализ
  • Анализ главных компонент
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 2 модуль
    0.15 * Домашнее задание + 0.4 * Экзамен + 0.3 * Контрольная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Анализ данных : учебник для академического бакалавриата / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 490 с. — (Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/432178 (дата обращения: 28.08.2023).
  • Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/469022 (дата обращения: 28.08.2023).

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Nelli, F. (2018). Python Data Analytics : With Pandas, NumPy, and Matplotlib (Vol. Second edition). New York, NY: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1905344