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, 1-3 module

Полная версия программы учебной 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

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

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

2024/2025 1st module
1 * Экзамен
2024/2025 3rd module
0.5 * Контрольная работа + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Семёнов Дмитрий Павлович

Bachelor’s Programme 'Applied Mathematics and Information Science'

Data Analysis

Программа дисциплины