Delivered at:: Department of Applied Mathematics and Informatics (Faculty of Informatics, Mathematics, and Computer Science (HSE Nizhny Novgorod))

Course type:: Compulsory course

When:: 3 year, 1-4 module

Instructor

Semenov, Dmitry

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

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.

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Анализ данных» является знакомство с основными понятиями анализа данных, развитие навыков анализа данных, овладение основными алгоритмами анализа данных.

Планируемые результаты обучения

Владеть базовыми знаниями для освоения курса
Уметь выбирать и использовать метод классификации для конкретных наборов данных. Выполнять сравнение методов классификации
Уметь вычислять SVD разложение и переходить в пространство меньшей размерности с оценкой ошибки
Уметь находить кластерные структуры в данных с помощью различных методов

Содержание учебной дисциплины

Введение
Методы снижения размерности. Сингулярное разложение и метод главных компонент
Обучение без учителя (методы кластеризации)
Обучение с учителем

Элементы контроля

Контрольная работа
Экзамен
Экзамен

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 2 модуль
0.6 * Экзамен + 0.4 * Контрольная работа
2022/2023 учебный год 4 модуль
1 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Семенов Дмитрий Павлович
Колданов Петр Александрович
Маслова Екатерина Александровна

Bachelor’s Programme 'Applied Mathematics and Information Science'

Data Analysis and Data Mining

Instructor

Программа дисциплины