Інформація про курс

Рівень навчання

 (BA/MA)

Рівень модулю/дисципліни

(номер семестру)

Тип модулю/дисципліни

(обов’язковий / вибірковий)

Перший (бакалаврський)

3й або 4й або 5й або 6й

вибіркова

Форма навчання

Лекції, практичні

Тривалість 15 тижнів

Мова викладання Державна

Зв'язок з іншими дисциплінами

Попередні: Вища математика, Теорія ймовірностей та математична статистика

ECTS
(Кредити модуля)

Загальна кількість годин

Аудиторні години

Самостійна робота

5

150

60

90

Мета навчання дисципліни

Опанування студентами основними методами та засобами розв’язання задач по аналізу та обробці даних незалежно від їх природи, а також засвоєння навичок по їх використанню.

Результати навчання в термінах компетенцій

-здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу

- здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях

-навички використання інформаційних та комунікаційних технологій

-здатність проведення досліджень на відповідному рівні

-здатність вчитися і оволодівати сучасними знаннями

-здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел

-здатність бути критичним і самокритичним

-використовувати математичний інструментарій для дослідження технічних та соціально-економічних процесів, розв’язання прикладних завдань

-здатність застосовувати сучасне інформаційне та програмне забезпечення для отримання та обробки даних у сфері технічних та соціально-економічних процесів

-здатність визначати, обґрунтовувати та брати відповідальність за професійні рішення.

Лекцій

Консультацій

Семінарів

Практичні заняття

Лабораторні роботи

Інші види

Загалом, годин

Самостійна робота

Модуль 1

Змістовий модуль 1. Основи з лінійної алгебри

Тема 1. Представлення спостережень. Лінійні незалежні вектори.

2

-

6

4

Тема 2. Ранг матриці. Операції над матрицями. Розкладання LU

2

2

10

6

Тема 3. Власні значення та власні вектори. Ортогональні вектори та матриці

2

2

11

7

Тема 4. Симетричні матриці, спектральна декомпозиція

2

4

12

6

Тема 5. Позитивно визначені матриці. Сінгулярне розкладення SVD

2

4

12

6

Тема 6. Зменшення розмірності. Приклади аналізу основних компонентів (PCA)

4

4

24

16

Разом за модулем 1

14

16

75

45

Модуль 2

Змістовий модуль 2. Особливості застосування МНК для багатофакторних моделей

Тема 7. Основи ймовірності та статистики. Перевірка гіпотез. Закони розподілу.

2

2

10

6

Тема 8. Байєсова статистика

2

2

10

6

Тема 9. Моделювання Монте-Карло

2

2

12

8

Тема 10. Кореляція, лінійна регресія. Множинна регресія. Логістична регресія.

4

4

8

2

Тема 11. ANOVA

2

2

12

8

Тема 12. ANCOVA

4

2

21

15

Разом за змістовим модулем 2

16

14

75

45

Усього годин:

30

30

150

90

Стратегія оцінювання

Вага, %

Термін

Критерії оцінювання

завдання, розв’язок задач за поточним оцінюванням

10

впродовж семестру

теоретичне опитування та письмове оцінювання за кожною темою

оцінка за самостійну роботу

20

письмове оцінювання за кількістю виконаних завдань

тестування теоретичних питань під час рубіжного контролю

20

тестове оцінювання знань матеріалу лекцій

розв’язок практичних задач під час рубіжного контролю

50

письмове оцінювання за темами практичних робіт

складання заліку

90 – 100

сесія

зараховано

85-89

зараховано

75-84

70-74

зараховано

60-69

35-59

незараховано з можливістю повторного складання

0-34

незараховано з обов’язковим повторним вивченням дисципліни