Rambler's Top100





5
1. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
1.1. Цели и задачи изучения дисциплины
Целью изучения дисциплины «Анализ данных» является формиро-
вание у студентов фундаментальных теоретических знаний по вопросам
методики и практики применения методов статистического анализа
данных, а также обучение студентов современным программным сред-
ствам в которых реализованы модули, осуществляющие решение задач
анализа данных.
В ходе изучения дисциплины у студента должно формироваться
представление о конкретных практических ситуациях, в которых необ-
ходимо использование методов статистического анализа.
В ходе достижения цели решаются следующие задачи:
изучение теоретических основ по спектру наиболее распростра-
ненных статистических методов анализа данных и условий их примене-
ния;
дать основы количественных методов оценки адекватности и
точности построенных моделей;
научить использованию компьютерных технологий при анализе
и прогнозировании социально-экономических показателей (построение
линейных и нелинейных моделей прогнозирования на основе регресси-
онного анализа, оценка их параметров, расчѐт всех необходимых стати-
стик для анализа моделей);
изучение концепции и технологии современного анализа дан-
ных на компьютере;
изучение принципов работы программных средств, предназна-
ченных для статистического анализа данных;
изучение современных визуальных методов анализа данных и
использования их для статистического вывода и формулировки гипотез
о структуре данных;
выработка умения самостоятельного решения задач по выбору
методов анализа в практических ситуациях;
получение навыков применения программных систем; предна-
значенных для статистического анализа данных, а также тестировании
программных модулей на модельных данных;
изучение рынков программного обеспечения по анализу данных.
1.2. Перечень компетенций, приобретаемых
при изучении дисциплины
Для изучения дисциплины «Анализ данных» достаточно знакомст-
ва с дисциплиной математический анализ в объеме обычной про-