https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/311368 Tue, 21 Apr 2026 11:46:09 GMT 2026-04-21T11:46:09Z https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/337346 Заглавие документа: Статистическое моделирование и анализ данных в экономике и финансах: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: 7-06-0533-05 Прикладная математика и информатика Профилизация: Компьютерный анализ данных. Регистрационный № 3454/м. 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 Цель дисциплины «Статистическое моделирование и анализ данных в экономике и финансах» – изучение методов и программных средств эконометрического анализа, моделирования и прогнозирования реальных 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 модулю «Специальные методы анализа данных в прикладных задачах» компонента учреждения образования. Учебная программа составлена с учетом междисциплинарных связей и программ по дисциплине: «Многомерный статистический анализ». Fri, 27 Jun 2025 00:00:00 GMT https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/337346 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». Fri, 27 Jun 2025 00:00:00 GMT https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/335214 2025-06-27T00:00:00Z https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/324499 Заглавие документа: Математические модели и методы компьютерного зрения: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: 7-06-0533-05 Прикладная математика и информатика Профилизации: Компьютерный анализ данных. № УД-1848/м. Авторы: Пашук, П. А. Аннотация: ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели и задачи учебной дисциплины Цель учебной дисциплины «Математические модели и методы компьютерного зрения» – познакомить студентов с принципами получения изображений человеком и различными техническими устройствами, различными типами, формами представления и хранения изображений, методами обработки изображений, а также применять полученные знания при решении прикладных задач. Задачи учебной дисциплины: 1) изучение основных типов цифровых изображений и способов их получения; 2) знакомство студентов с основными методами преобразования и обработки цифровых изображений; 3) формирование практических навыков решения прикладных задач с использованием современного программного обеспечения при обработке цифровых изображений. Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с углубленным высшим образованием. Учебная дисциплина относится к модулю «Специальные методы анализа в прикладных задачах» компонента учреждения образования. Учебная программа составлена с учетом межпредметных связей и программ по дисциплинам: «Программные средства анализа данных», «Методы визуализации в анализе данных средствами языка R», «Интеллектуальный анализ данных». Mon, 10 Jun 2024 00:00:00 GMT https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/324499 2024-06-10T00:00:00Z https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/320974 Заглавие документа: Интеллектуальный анализ данных: учебная программа учреждения высшего образования по учебной дисциплине для специальности: 7-06-0533-05 Прикладная математика и информатика Профилизация: Компьютерный анализ данных. № УД-1507/м. Авторы: Труш, Н. Н. Аннотация: ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели и задачи учебной дисциплины «Интеллектуальный анализ данных» – дисциплина, изучающая современные методы и алгоритмы визуализации, систематизации, исследования, анализа и прогнозирования данных большой размерности. Основными целями дисциплины являются: 1) изучение современных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных; 2) формирование навыков решения практических задач с использованием современного программного обеспечения. В рамках поставленных целей задачи учебной дисциплины состоят в следующем: 1) Изучение основных методов и алгоритмов Data Mining и их сравнительный анализ. 2) Развитие практических навыков использования основных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных. Принципы изложения материала В рамках первого раздела дисциплины на лекциях изучаются основные понятия анализа неструктурированных данных (Data Mining), на базе которых изучаются разделы, составляющие ее основное содержание. Рассматриваются основные проблемы, методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных, включая поиск ассоциативных правил, поиск типовых последовательностей, методы кластерного анализа, анализа текстовых документов и страниц web. Рассматривается применение систем искусственного интеллекта и нейронных сетей для решения задач интеллектуального анализа данных. На лекциях излагается более сложный материал, вызывающий вопросы у магистрантов. В рамках выполнения лабораторных работ изучаются основные алгоритмы интеллектуального анализа данных, магистранты приобретают практические навыки решения конкретных задач с использованием пакета R или других программных средств. Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с углубленным высшим образованием. Учебная дисциплина «Интеллектуальный анализ данных» относится к модулю «Специальные методы анализа в прикладных задачах» компонента учреждения образования. Tue, 05 Dec 2023 00:00:00 GMT https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/320974 2023-12-05T00:00:00Z