| Закреплена за кафедрой | Кафедра востоковедения |
|---|---|
| Направление подготовки | 41.04.01. Зарубежное регионоведение |
| Профиль | Азиатские регионы: социально-экономические и политические процессы |
| Форма обучения | Очная |
| Общая трудоемкость | 3 ЗЕТ |
| Учебный план | 41_04_01_АР-2-2020 |
|
|
||||||||||||
Распределение часов по семестрам
| Курс (семестр) | 1 (1) | Итого | ||
|---|---|---|---|---|
| Недель | 16,5 | |||
| Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД |
| Лекции | 6 | 6 | 6 | 6 |
| Практические | 24 | 24 | 24 | 24 |
| Сам. работа | 78 | 78 | 78 | 78 |
| Итого | 108 | 108 | 108 | 108 |
Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году
Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2020-2021 учебном году на заседании
кафедры
Кафедра востоковедения
Протокол от 26.08.2020 г. № 1
Заведующий кафедрой д.и.н., профессор Ю.А. Лысенко
| 1.1. | Дисциплина должна научить студентов самостоятельно осуществлять поиск разных статистических данных (преимущественно официального происхождения), составлять матрицы для обработки и обрабатывать информацию в гугл-таблицах и в программе эксель, наглядно презентовать обработанный массив для условного заказчика. |
|---|
| Цикл (раздел) ООП: Б1.В.ДВ.02.01 |
| ОПК-2 | Способен осуществлять поиск и применять перспективные информационно-коммуникационные технологии и программные средства для комплексной постановки и решения задач профессиональной деятельности |
| ОПК-3 | Способен оценивать, моделировать и прогнозировать глобальные, макрорегиональные, национально-государственные, региональные и локальные политико-культурные, социально-экономические и общественно-политические процессы на основе применения методов теоретического и эмпирического исследования и прикладного анализа |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | Основы науки о данных (Data Science), роль математических методов и информационных технологий в проведении статистического анализа, иметь представление о статистике, больших данных и основных методах анализа данных. |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | осуществлять поиск разных статистических данных, составлять статистические таблицы и обрабатывать их, наглядно презентовать обработанные массивы данных, уметь интерпретировать полученные результаты. |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | навыками работы с данными в программе MS Excel, оперированием с данными описательной статистики. |
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Методы статистического анализа и обработки данных | ||||||
| 1.1. | Что такое данные? | Лекции | 1 | 2 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1, Л2.2 |
| 1.2. | Математика и статистика | Лекции | 1 | 2 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1 |
| 1.3. | Наука о данных (Data Science) и большие данные (Big Data) | Лекции | 1 | 2 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1 |
| 1.4. | Измерение | Практические | 1 | 2 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1, Л2.2 |
| 1.5. | Статистика. Выборочный метод | Практические | 1 | 4 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1, Л2.2 |
| 1.6. | Вариационные ряды и их обработка | Практические | 1 | 2 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1, Л2.2 |
| 1.7. | Динамические ряды и их обработка | Практические | 1 | 2 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1, Л2.2 |
| 1.8. | Анализ взаимосвязей | Практические | 1 | 4 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1, Л2.2 |
| 1.9. | Многомерный статистический анализ | Практические | 1 | 4 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1, Л2.2 |
| 1.10. | Визуальный анализ | Практические | 1 | 2 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1, Л2.2 |
| 1.11. | Математическое моделирование | Практические | 1 | 2 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1, Л2.2 |
| 1.12. | Презентация результатов | Практические | 1 | 2 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1, Л2.2 |
| 1.13. | Подготовка и защита презентаций | Сам. работа | 1 | 78 | ОПК-2, ОПК-3 | Л1.2, Л1.1, Л2.1, Л2.2 |
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| Рабочая программа дисциплины обеспечена фондом оценочных средств для проведения текущего и промежуточного контроля. |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| Понятие данных Что такое большие данные? Варианты понимания термина «Статистика» Измерение качественных признаков Шкалы измерений Выборочный метод и анализ данных Что такое «визуальная аналитика»? |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| Фонд оценочных средств находится в приложении. |
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Изард У. | Методы регионального анализа: введение в науку о регионах: | , Москва, 1996 | |
| Л1.2 | Ковальченко И.Д. | Методы исторического исследования: | М. Наука, 2003 | |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Антохонова И.В. | Методы прогнозирования социально-экономических процессов: учебное пособие для вузов | М. : Издательство Юрайт // ЭБС «Юрайт», 2017 | |
| Л2.2 | Д. А. Глазунов | Информационные технологии в регионоведении [Электронный ресурс]: учеб. пособие | АлтГУ, 2018 | elibrary.asu.ru |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Статистические методы анализа данных в решении практических задач | Статистические методы анализа данных в решении практических задач https://blog.anketolog.ru/2016/02/metody-analiza-dannyh/ | ||
| Э2 | Электронный курс "Методы статистического анализа и обработки данных" | portal.edu.asu.ru | ||
| Э3 | Обзор методов статистического анализа данных | www.statlab.kubsu.ru | ||
| Э4 | Большой гид по Data Science | netology.ru | ||
| Э5 | Что такое большие данные и для чего они нужны | invlab.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Электронные таблицы MS Excel Программа создания презентаций MS Power Point | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Статистический комитет КНР stats.gov.cn | ||||
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| 108М | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс – учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 13 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска магнитно-маркерная; интерактивная доска: SMART Board – 1 ед.; персональные компьютеры: NAIO Corp Z520 – 13 ед. |
| 110М | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс – учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 14 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска магнитно-маркерная 1 шт.; компьютеры: марка NAIO Corp Z520 - 14 ед. |
| 109М | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс – учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 13 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска магнитно-маркерная 1 шт.; компьютеры: марка NAIO Corp Z520 - 13 ед. |
| Основу обучения студентов по дисциплине составляют лекции и в значителной степени практические занятия. Они представляют систематизированные знания студентам о наиболее сложных и актуальных проблемах изучаемой дисциплины. На лекциях особое внимание уделяется не только усвоению студентами изучаемых проблем, но и стимулированию их познавательной деятельности, творческого мышления, формированию научного мировоззрения, профессионально-значимых свойств и качеств. Лекции по учебной дисциплине проводятся с использованием презентационных материалов. Лекция носит структурированный характер, соответствует плану,определяемому РПД. Студенты должны аккуратно вести конспект. В завершении лекции студент имеет возможность задать лектору уточняющий вопрос. При подготовке к практическим занятиям для успешного освоения материала студентам рекомендуется сначала ознакомиться с учебным материалом, изложенным в лекциях и основной литературе и источниках, затем выполнить подготовку к вопросам и самостоятельные задания, при необходимости обращаясь к дополнительной литературе. При подготовке к практическим занятиям студенты могут вести записи, оформлять тезисы или выписки, конспектирование и др. Выбор вида записи зависит от характера изучаемого материала и целей работы с ним. Если содержание материала несложное, легко усваиваемое, можно ограничиться составлением плана. Если материал содержит новую и трудно усваиваемую информацию, целесообразно его законспектировать. План представляет собой схему прочитанного материала, перечень вопросов, отражающих структуру и последовательность изложения информации. Конспект – это систематизированное, логичное изложение сведений какого-либо источника. Студент должен быть готов к контрольным опросам на каждом учебном занятии. Значительная часть учебного материала изучается студентов в процессе самостоятельной работы. Особое значение приобретает работа с рекомендованными источниками. Для проверки знаний, полученных в результате работы с источниками, студент выполняет контрольные вопросы и задания, предложенные преподавателем. Выполнение контрольных вопросов и заданий является обязательным условием успешного освоения курса. Виды заданий, сроки сдачи заданий и критерии оценки представляются преподавателем в каждом конкретном случае. Успешное освоение материала лекций, тем, вынесенных на обсуждение на практические занятий, выполнение контрольных вопросов и заданий, освоение рекомендованной литературы позволят пройти студенту промежуточную аттестацию, подготовка к которой требует актуализации всех полученных в рамках изучения курса знаний. |