| Цель изучения дисциплины | Целями освоения дисциплины являются: - изучение методов и подходов интеллектуального анализа данных различного объема, включая предварительную обработку данных и статистический анализ, освоение различных моделей машинного обучения, предназначенных для решения задач классификации и регрессии; - применение полученных знаний для решения прикладных задач из областей биологии и медицины. |
|---|---|
| Место дисциплины в учебном плане | Б1.В.ДВ.01.01 |
| Формируемые компетенции | ОПК-3 | Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины |
Знать:
- Основные определения и понятия предметной области; - Задачи, методы и подходы интеллектуального анализа данных; - Технологии интеллектуального анализа данных, применяемые для решения различных задач из областей биологии и медицины. Уметь:
- Строить автоматизированные модели анализа данных; - Выполнять интерпретацию результатов. Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
- Методами интеллектуального анализа данных для решения задач кластеризации,классификации, прогнозирования в биологии и медицине. |
| Содержание дисциплины | Введение в интеллектуальный анализ данных. Очистка, интеграция и преобразование данных. Теория вероятностей и математическая статистика. Машинное обучение. |
| Виды учебной работы | Практические, самостоятельная работа. |
| Используемые информационные, инструментальные и программные средства |
Microsoft Windows
Дистрибутив Anaconda Microsoft Office 7-Zip AcrobatReader 1. Издательство «Лань» - электронно-библиотечная система [Электронный
ресурс]: http://e.lanbook.com 2. Издательство МЦНМО. Свободно распространяемые книги издательства Московского центра непрерывного математического образования [Электронный ресурс]: www.mccme.ru/free-books 3. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета [Электронный ресурс]: http://elibrary.asu.ru 4. Электронная база данных ZBMATH: https://zbmath.org/ |
| Форма промежуточной аттестации | Зачет. |