1. Цели освоения дисциплины
| 1.1. | Цель курса "Принятие решений на основе данных" - подготовка бакалпавров по направлению 01.03.02 Прикладная математика и информатика к изучению математических методов формализации задач прикладной области, при решении которых возникает необходимость использования количественных и качественных оценок и формированию способности ставить и решать прикладные задачи в условиях неопределенности и определять методы и средства их эффективного решения, сформировать умение обощать и синтезировать знание в междисциплинарных исследованиях. Изучить классические методы анализа данных. |
|---|
2. Место дисциплины в структуре ООП
| Цикл (раздел) ООП: Б1.О.05 |
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
| ПК-1 | Способность осуществлять научно-исследовательскую деятельность с использованием современных информационно-коммуникационных систем и достижений науки и техники |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | математические, естественнонаучные и социально-экономические методы для использования в научно-исследовательской и профессиональной деятельности |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | применять на практике математическими, естественнонаучными и социально-экономическими методоми для использования в научно-исследовательской и профессиональной деятельности |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | способностью применять на практике математическими, естественнонаучными и социально-экономическими методоми для использования в научно-исследовательской и профессиональной деятельности |
4. Структура и содержание дисциплины
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Классические методы и модели обоснования оптимальных решений | ||||||
| 1.1. | Классификация математических моделей поддержки принятия решений | Лекции | 6 | 4 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2 |
| 1.2. | Примеры математических моделей на основе анализа данных | Лабораторные | 6 | 10 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2 |
| 1.3. | Классические модели исследования операций и методы поиска оптимальных решений: примеры. | Сам. работа | 6 | 6 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2, Л2.3 |
| 1.4. | Классические методы анализа данных, регрессионный и конфлюэнтный анализы | Лекции | 6 | 2 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2 |
| 1.5. | Компьютерные модели анализа данных в задачах принятия решений | Лабораторные | 6 | 6 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2 |
| 1.6. | Задачи математического программирования и основы численных методов оптимизации | Сам. работа | 6 | 10 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2, Л2.2 |
| Раздел 2. Методы и модели обоснования оптимальных решений при неполной информации | ||||||
| 2.1. | Анализ дискретных и непрерывных моделей обоснования решений в условиях неопределенности | Лекции | 6 | 4 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2 |
| 2.2. | Критерии Вальда, Байеса-Лапласса, Сэвиджа, Гурвица и практика их применения | Лабораторные | 6 | 5 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2, Л2.1, Л2.3 |
| 2.3. | Исследование дискретной модели обоснования оптимального решения «Проверка ЭВМ» | Сам. работа | 6 | 10 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2, Л2.3 |
| Раздел 3. Информационные технологии поддержки принятия решений | ||||||
| 3.1. | Информационные технологии поддержки проектов: планирование на промышленных предприятиях | Лекции | 6 | 4 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2 |
| 3.2. | Компьютерная модель оптимального годового планирования | Лабораторные | 6 | 5 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2, Л2.3 |
| 3.3. | Автоматизированные информационные системы поддержки принятия решений. Анализ рекомендательных систем | Сам. работа | 6 | 9 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2 |
| 3.4. | Информационные технологии обоснования решений в социальных системах: выбор рабочего и свободного времени | Лекции | 6 | 6 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2 |
| 3.5. | Информационные технологии обоснования решений в социальных системах: выбор активности персонала | Лабораторные | 6 | 10 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2, Л2.3 |
| 3.6. | Примеры прикладных моделей обоснования оптимальных решений | Сам. работа | 6 | 10 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2, Л2.3 |
| 3.7. | Итоговое задание по курсу в режиме тестирования | Сам. работа | 6 | 16 | ПК-1 | Л1.1, Л1.2, Л2.3 |
5. Фонд оценочных средств
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| Контрольные вопросы: 1. Классическая математическая модель обоснования оптимальных решений, рассматриваемая в теории «Исследование операций». 2. Модель Канторовича планирования производства на задачи линейного программирования (ЛП. 3. Компьютерные модели годового правирования. 4. Медоды принятия решений в условиях неопределенности. 5. Математическая модель обоснования решений в условиях неопределенности (на примере проблемы «Проверка ЭВМ»). 6. Системный анализ проблем поддержки принятия решений. 7. Общие свойства математических моделей поддержки принятия решений. 8. Графический способ решения ЗЛП. 9. Системы поддержки принятия решений (СППР): введение в проблему. 10. Общие вопросы создания и использования СППР. Перечень заданий: Занятие 1. Транспортная задача линейного программирования (ТЗЛП) Формализация задачи принятия решений: 1 ЛПР, условия определенности. Формализация задач принятия решений ТЗЛП. Методика использования инструмента «Поиск решения» в среде Excel. Выполнение индивидуальной расчетной работы по исследованию ТЗЛП. Ответы на вопросы теста ТЗЛП. Занятие 2. Задача оптимального раскроя материалов (ЗРМ) Формализация задачи принятия решений ЗРМ. Выполнение в среде Excel задачи генерации вариантов раскроя и поиска приближенного решения. Методика использования инструмента «Поиск решения» в среде Excel при решении ЗРМ. Выполнение индивидуальной расчетной работы по исследованию ЗРМ. Ответы на вопросы теста ЗРМ. Занятие 3. Методы и модели обоснования оптимальных решений при неполной информации Основы теории принятия решений в условиях неопределенности. Метод экспертных оценок на примере выбора варианта дизайна детской комнаты. Организация и обработка данных экспертного оценивания в среде Excel. Ответы на вопросы теста по методике организации экспертных оценок. Занятие 4. Информационные технологии поддержки принятия решений (СППР) Информационные технологии поддержки проектов: портфельный анализ Критерии выбора решений в условиях неопределенности. Оценка параметров критерия Гурвица в среде Excel. Выполнение и защита индивидуальной расчетной работы. Занятие 5. Информационные технологии обоснования решений в социальных системах: выбор рабочего и свободного времени Информационные технологии идентификации параметров математических моделей. Изучение модели оптимизации продолжительности рабочего дня. Оценка параметров модели в среде Excel. Выполнение и защита индивидуальной расчетной работы. |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| не предусмотрены |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| Вопросы и задания на экзамен. |
| Приложения |
|
Приложение 1.
ФОС ИМиИТ-ПРНД-2022.docx
|
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Петрова А.Г., Оскорбин Н.М., Хворова Л.А. и др. | Математическое моделирование: учебное пособие: Основная | Барнаул: Изд-во Алт. ун-та., 2016. | http://elibrary.asu.ru/handle/asu/3328 |
| Л1.2 | Н. М. Оскорбин, В. В. Журавлева ; АлтГУ | Математические модели и методы исследования систем управления (Ч. 1): учеб. пособие : [в 2 ч.] | Изд-во АлтГУ, 2012 | elibrary.asu.ru |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | А. В. Максимов, Н. М. Оскорбин | Многопользовательские информационные системы: основы теории и методы исследования: монография | Изд-во АлтГУ, 2013 | elibrary.asu.ru |
| Л2.2 | Воронцовский А.В. | УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ. Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры: Гриф УМО ВО | М.:Издательство Юрайт, 2018 | biblio-online.ru |
| Л2.3 | О. П. Мамченко, Н. М. Оскорбин | Моделирование иерархических систем: учеб. для вузов | Изд-во АлтГУ, 2007 | elibrary.ru |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Свободная энциклопедия «Википедия» | |||
| Э2 | Курс в Moodle «Математические модели и методы поддержки принятия решений» | portal.edu.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Microsoft Office, Microsoft Windows, 7-Zip, AcrobatReader.Microsoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Профессиональные базы данных: 1. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/). 2. Научная электронная библиотека (http://elibrary.ru/). 3. Единый образовательный портал http://portal.edu.asu.ru 4. Электронная база данных ZBMATH: https://zbmath.org/ | ||||
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска) |
| Помещение для самостоятельной работы | помещение для самостоятельной работы обучающихся | Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ |
8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| В курсе "Принятие решений на основе данных" предусмотрено проведение лабораторных занятий, выполнение индивидуальных расчетных работ по проблемным вопросам курса, что способствует лучшему и углубленному освоению теоретического материала. Теоретические разделы курса представлены в методической литературе, в которой приведены задания на самостоятельную работу, разделы вопросов и описание индивидуальных расчетных работ. В процессе выполнения расчетных работ студенты знакомятся с описанием каждого расчетного задания с примером его выполнения, с файлом задания на содержание расчетной работы, теоретическим материалом по отдельному методическому указанию и используемым программным средствам в среде MS Excel. Смотри ЭУМК (moodle) http://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=3796 1. Для успешного освоения содержания дисциплины необходимо посещать и принимать активное участие в работе на лабораторных занятиях, а также выполнять задания, предлагаемые преподавателем для самостоятельного изучения. 2. Лабораторные работы – это форма работы, где студенты максимально активно используют цифровые технологии и участвуют в обсуждении темы. Темы лабораторных занятий представлены в рабочей программе дисциплины. В процессе изучения темы анализируйте несколько источников. Используйте периодическую печать - специальные журналы. Полезным будет работа с электронными учебниками и учебными пособиями в Internet-библиотеках. Зарегистрируйтесь в них: университетская библиотека Онлайн (http://www.biblioclub.ru/) и электронно-библиотечная система «Лань» (http://e.lanbook.com/). Принимайте участие в дискуссиях при коллективной защите результатов выполнения лабораторных работ, так как они развивают ваши навыки коммуникативного общения. При возникновении трудностей в процессе подготовки взаимодействуйте с преподавателем, консультируйтесь по самостоятельному изучению темы. 3. Самостоятельная работа. При изучении дисциплины не все вопросы рассматриваются на практических занятиях, часть вопросов рекомендуется преподавателем для самостоятельного изучения. Поиск ответов на вопросы и выполнение заданий для самостоятельной работы позволит вам расширить и углубить свои знания по курсу, применить теоретические знания в решении задач практического содержания, закрепить изученное ранее. Эти задания следует выполнять постепенно, планомерно, следуя порядку изучения тем курса. При возникновении вопросов обратитесь к преподавателю в день консультаций на кафедру. Выполнив их, проанализируйте качество их выполнения. Это поможет вам развивать умения самоконтроля и оценочные компетенции. 4. Итоговый контроль. Перечень вопросов к экзамену представлен в ЭУМК. В списке вопросов выделите те, которые были рассмотрены на практиках. Обратитесь к своим записям, выделите существенное. Для более детального изучения изучите рекомендуемую литературу. Если в списке вопросов есть те, которые не рассматривались на практических занятиях, изучите их самостоятельно. Если есть сомнения, задайте вопросы на консультации перед экзаменом. Продумайте свой ответ при тестировании, его логику. Итоговое задание проводится в режиме тестирование в среде ЭУМК (moodle) http://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=3796. Для допуска к экзамену необходимо правильно ответить минимум на 7 вопросов из 10, случайно выбранных системой из базы вопросов, содержащих 100 вопросов. |