Аннотация рабочей программы дисциплины
«Методы анализа и обработки данных»

Цель изучения дисциплины Целями изучения дисциплины являются изучение методов и подходов к анализу данных различного объема, включая предварительную обработку данных и статистический анализ, освоение различных моделей машинного обучения, предназначенных для решения задач кластеризации, классификации и регрессии и применение их для решения прикладных задач из различных сфер человеческой деятельности.
Место дисциплины в учебном плане Б1.В.ДВ.1.2
Формируемые компетенции ПК-3
Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины
Знать:
Основные технологии анализа данных.
Уметь:
Строить автоматизированные модели анализа данных.
Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
Навыками анализа данных на примере решения задач кластеризации,
классификации, прогнозирования.
Содержание дисциплины Введение в анализ данных. Очистка, интеграция и преобразование данных. Программные модули и пакеты для работы с многомерными массивами данных. Визуализация данных. Теория вероятностей и математическая статистика. Методы машинного обучения.
Виды учебной работы Лекции, лабораторные, самостоятельная работа.
Используемые информационные, инструментальные и программные средства
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_co
m_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);

Дистрибутив Anaconda (бессрочно).
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.