https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/317966 Specialty code: 7-06-0533-05 2026-04-21T04:25:23Z https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/340787 Заглавие документа: Методы нахождения и анализа зависимостей в данных/ Data mining methods: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине Для специальности: The program of the educational institution of the discipline for the speciality: 7-06-0533-05 Прикладная математика и информатика / 7-06-0533-05 Applied Mathematics and Computer Science Профилизация / Ргоfilization: Компьютерный анализ данных / Computer Data Analysis. Регистрационный № 3821/m. Авторы: Пашук, П. А. Аннотация: ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели и задачи учебной дисциплины Цель учебной дисциплины «Методы нахождения и анализа зависимостей в данных» – изучение современных методов и алгоритмов анализа данных и формирование навыков решения практических задач с использованием современного программного обеспечения. Задачи учебной дисциплины: 1) изучение особых подходов и специальных методов анализа данных; 2) знакомство студентов с применением специальных методов анализа данных, а также их преимуществом и недостатками; 3) формирование практических навыков решения прикладных задач с использованием современного программного обеспечения. Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием. Учебная дисциплина относится к модулю «Специальные методы анализа» компонента учреждения образования. Учебная программа составлена с учетом межпредметных связей и программ по дисциплинам: «Многомерный статистический анализ», «Методы и алгоритмы машинного обучения», «Анализ Интернет-данных», «Математическое и компьютерное прогнозирование». 2025-06-27T00:00:00Z https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/335214 Заглавие документа: Статитстическое моделирование и анализ данных в экономике и финансах / Statistical Modelling and Analyses of Data in Economics and Finance: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: The programof the educational institution of the discipline for the speciality: Специальность / Speciality: 7-06-0533-05 Прикладная математика и информатика / 7-06-0533-05 Applied Mathematics and Computer Science Профилизация / Profilization: Компьютерный анализ данных / Computer Data Analysis. Регистрационный № 3166/m. Авторы: Малюгин, В. И. Аннотация: ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Статистические модели экономических и финансовых процессов называются эконометрическими моделями, а методы анализа экономических и финансовых процессов – эконометрическими методами. Эконометрические модели и методы используются для решения таких актуальных задач, как: причинно-следственный анализ, прогнозирование и оптимизация принятия решений в экономике и финансах. Это определяет необходимость их изучения и практического освоения специалистами в области компьютерного анализа данных в рамках дисциплины «Статистическое моделирование и анализ данных в экономике и финансах». Цель и задачи учебной дисциплины Цельдисциплины «Статистическое моделирование и анализ данных в экономике и финансах» – изучение методов и программных средств эконометрического анализа, моделирования и прогнозированияреальных процессов на основе экономических и финансовых данных. Задачи дисциплины: 1) изучение теоретических основ эконометрического моделирования, анализа и прогнозирования экономических и финансовых процессов; 2) освоение навыков построения типовых эконометрических моделей с использованием модельных данных и современных эконометрических программ; 3) приобретение навыков построения эконометрических моделей реальных экономических и финансовых процессов, а также их использование для анализа причинно-следственных связей между экономическими переменными, прогнозирования и оптимизации экономических решений. Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием. Учебная дисциплина относится к дисциплинам по выборумодуля «Математические методы для анализа данных»компонента учреждения образования. Учебная программа составлена с учетом междисциплинарных связей и программ по дисциплинам: «Многомерный статистический анализ», «Математическое и компьютерное прогнозирование». 2025-06-27T00:00:00Z https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/327683 Заглавие документа: Интеллектуальный анализ данных/ Intelligent data analysis: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: The program of the educational institution of the discipline for the speciality: 7-06-0533-05 Прикладная математика и информатика / 7-06-0533-05 Applied Mathematics and Computer Science Профилизация / Profilization: Компьютерный анализ данных / Computer Data Analysis. Reg. № 2143/m. Авторы: Пашук, П. А. Аннотация: ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели и задачи учебной дисциплины Цель учебной дисциплины «Intelligent data analysis» – изучение современных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных и формирование навыков решения практических задач с использованием современного программного обеспечения. Задачи учебной дисциплины: 1) изучение основных подходов и методов интеллектуального анализа данных; 2) знакомство студентов с применением методов интеллектуального анализа данных, а также их преимуществом и недостатками; 3) формирование практических навыков решения прикладных задач с использованием современного программного обеспечения. Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием. Учебная дисциплина относится к модулю «Специальные методы анализа в прикладных задачах» компонента учреждения высшего образования. Учебная программа составлена с учетом межпредметных связей и программ по дисциплинам: «Multivariate statistical analysis», «Methods and algorithms of machine learning», «Neural networks in machine learning», «Methods for statistical analysis of complex data», «Data mining methods», «Internet data analysis». EXPLANATORY NOTE Aim and tasks of the discipline Aim of the discipline «Intelligent data analysis» – studying modern methods and algorithms for intelligent data analysis and developing skills in solving practical problems using modern software. Tasks of the discipline: 1) study of basic approaches and methods of intelligent data analysis; 2) familiarization of students with the use of intelligent data analysis methods, as well as their advantages and disadvantages; 3) developing practical skills in solving applied problems using modern software. Place of the academic discipline in the system of training a specialist with higher education. The academic discipline is part of the module «Special methods for analysis in applied problems» of higher education institution component. The curriculum is designed taking into account interdisciplinary connections and programs in disciplines: «Multivariate statistical analysis», «Methods and algorithms of machine learning», «Neural networks in machine learning», «Methods for statistical analysis of complex data», «Data mining methods», «Internet data analysis». 2024-12-23T00:00:00Z https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/327680 Заглавие документа: Многомерный статистический анализ/ Multivariate statistical analysis: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: The program of the educational institution of the discipline for the speciality: 7-06-0533-05 Прикладная математика и информатика / 7-06-0533-05 Applied Mathematics and Computer Science Профилизация / Profilization: Компьютерный анализ данных / Computer Data Analysis. Reg. №2141/m. Авторы: Харин, А. Ю.; Пашук, П. А. Аннотация: ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели и задачи учебной дисциплины Цель учебной дисциплины «Multivariate Statistical Analysis» – ознакомление студентов углубленной формы высшего образования (магистрантов) с основными вероятностными моделями, методами и алгоритмами статистического исследования данных, имеющих многомерную структуру. При изложении учебной дисциплины важно уделить внимание компьютерной реализации основных методов изучаемой теории. В рамках поставленной цели задачи учебной дисциплины состоят в следующем: 1. Изучение теоретических основ – математических моделей и методов статистического анализа данных многомерной структуры; 2. Формирование практических навыков решения прикладных задач анализа многомерных данных с использованием свободно доступного современного программного обеспечения в области статистического анализа. Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием (магистра). Учебная дисциплина относится к государственному компоненту и входит в модуль «Methods and computer tools of applied mathematics». Основой для изучения дисциплины «Multivariate Statistical Analysis» является дисциплина общего высшего образования «Probability Theory and Mathematical Statistics» (или «Higher Mathematics» с включением соответствующих разделов). Кроме того, лабораторный практикум предполагает дополнение дисциплиной «Data Analysis Software», преподаваемой параллельно. Дисциплина «Multivariate Statistical Analysis» способствует успешному освоению дисциплины «Mathematical and Computer Forecasting» (тот же модуль), а результаты ее изучения используются при прохождении практики и написании магистерских диссертаций. EXPLANATORY NOTE Aim and tasks of the discipline Aim of the discipline «Multivariate statistical analysis» – familiarization of advanced students of higher education (master's students) with the basic probabilistic models, methods and algorithms of statistical analysis of data with a multidimensional structure. It is important to pay attention to the computer implementation of the main methods of the studied theory when presenting the academic discipline. Tasks of the discipline: 1) study of theoretical foundations - mathematical models and methods of statistical analysis of data of multidimensional structure; 2) formation of practical skills in solving applied problems in the analysis of multidimensional data using freely available modern software in the field of statistical analysis. Place of the academic discipline in the system of training a specialist with higher education. The academic discipline is part of the module « Methods and computer tools of applied mathematics » of state component. The basis for studying the discipline "Multivariate Statistical Analysis" is the discipline of general higher education "Probability Theory and Mathematical Statistics" (or "Higher Mathematics" with the inclusion of relevant sections). In addition, the laboratory practical training involves supplementing the discipline "Data Analysis Software", taught in parallel. The discipline "Multivariate Statistical Analysis" contributes to the successful mastering of the discipline "Mathematical and Computer Forecasting" (the same module), and the results of its study are used during practical training and writing master's theses. 2024-07-15T00:00:00Z