https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/335202 кафедра ММАД, 5 семестр 2026-04-20T06:25:32Z https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/335203 Заглавие документа: Анализ данных в экономике, финансах и страховании: учебная программа учреждения образовании по учебной дисциплине для специальности: 6-05-0533-09 Прикладная математика Профилизация: Эконометрическое моделирование и актуарный анализ. Регистрационный № 3132/б. Авторы: Малюгин, В. И. Аннотация: ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели и задачи учебной дисциплины Цель дисциплины «Анализ данных в экономике, финансах и страховании»: изучение базовых методов и алгоритмов статистического анализа данных, а также формирование практических навыков их применения для решения задач анализа данных в экономических и финансовых приложениях с помощью современного статического программного инструментария. Задачи дисциплины «Анализ данных в экономике, финансах и страховании»;  изучение теоретических основ анализа данных;  формирование практических навыков решения задач анализа данных с помощью статистического программного обеспечения;  изучение типовых задач, походов и методов анализа данных в экономических и финансовых приложениях. Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием. Учебная дисциплина «Анализ данных в экономике, финансах и страховании» относится к дисциплинам профилизации компонента учреждения образования. Связи с другими учебными дисциплинами. Учебная программа дисциплины «Анализ данных в экономике, финансах и страховании» составлена с учетом межпредметных связей и программ по учебным дисциплинам. В соответствии с учебным планом и образовательным стандартом общего высшего образования по профилизации «Эконометрическое моделирование и актуарный анализ» специальности 6-05-0533-09 Прикладная математика, базовыми для изучения учебной дисциплины «Анализ данных в экономике, финансах и страховании» являются дисциплины государственного компонента «Теория вероятностей и математическая статистика» и «Линейная алгебра». Знания, полученные в дисциплине, используются далее при изучении дисциплин по выбору «Методы и алгоритмы обработки данных», «Алгоритмы обработки больших данных», «Машинное обучение и нейронные сети», а также в дисциплине профилизации «Эконометрическое моделирование». 2025-06-27T00:00:00Z