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

Course type:: Compulsory course

When:: 1 year, 1, 2 module

Instructor

Kalyagin, Valery A.

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

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

Развитие компетенций в области анализа данных
Развитие компетенций в области математических методов и информационных технологий.

Планируемые результаты обучения

Овладение практическими навыками анализа реальных данных
Освоение основных теоретических положений современных методов анализа данных

Содержание учебной дисциплины

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

Элементы контроля

Домашнее задание
Домашнее задание
Домашнее задание
Домашнее задание

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 1 модуль
0.5 * Домашнее задание + 0.5 * Домашнее задание
2021/2022 учебный год 2 модуль
0.2 * Домашнее задание + 0.3 * 2021/2022 учебный год 1 модуль + 0.5 * Домашнее задание

Список литературы

Авторы

Лысенков Илья Дмитриевич

Master’s Programme 'Data Mining'

Contacts

Modern Methods of Data Analysis

Author

Instructor

Программа дисциплины