• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Data Analysis

2022/2023
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
4
ECTS credits
Delivered at:
Department of Applied Mathematics and Informatics (Faculty of Informatics, Mathematics, and Computer Science (HSE Nizhny Novgorod))
Course type:
Compulsory course
When:

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.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины «Анализ данных» является знакомство с основными понятиями анализа данных, развитие навыков анализа данных, овладение основными ал-горитмами анализа данных.
Планируемые результаты обучения

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

Содержание учебной дисциплины

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

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 1 модуль
    1 * Экзамен
  • 2023/2024 учебный год 3 модуль
    0.5 * Экзамен + 0.5 * Контрольная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Ford, W. (2015). Numerical Linear Algebra with Applications : Using MATLAB (Vol. First edition). London: Academic Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=485990

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Райгородский, А. М. Вероятность и алгебра в комбинаторике : учебное пособие / А. М. Райгородский. — Москва : МЦНМО, 2008. — 48 с. — ISBN 978-5-94057-384-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/9400 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.