Многомерный статистический анализ данных: учебная программа учреждения высшего образования по учебной дисциплине для специальности: 1-31 03 03 Прикладная математика (по направлениям), направление специальности 1-31 03 03-01 Прикладная математика (научно-производственная деятельность). № УД-11712/уч.

Abstract

Статистический анализ данных (САД) – это научное направление, которое объединяет вероятностно-статистические модели и способы описания эмпирических данных, а также алгоритмы, методы и компьютерные технологии, предназначенные для сбора, систематизации, представления, хранения, предварительной обработки и анализа данных с целью получения научно обоснованных и практически важных выводов, а также принятия решений относительно исследуемых объектов и процессов. Методы статистического анализа данных представляют собой универсальный инструментарий, который активно применяется в научных исследованиях и в практических приложениях для решения задач анализа причинно- следственных связей, прогнозирования и оптимизации решений при разработке технических систем, статистическом управлении технологическими процессами, защите информации, анализе процессов в экономике и социологии, разработке новых методик лечения и медицинских препаратов в медицине и биоинформатике. Развитие математического инструментария и компьютерных технологий способствует расширению числа и сложности решаемых задач анализа данных сложной структуры с помощью методов статистического анализа данных в режимах «обучения» и «самообучения», реализованных в статистических пакетах с пользовательским интерфейсам и пакетах языков программирования R и Python с развитыми возможностями статистического анализа данных. В целом методология статистического анализа данных лежит в основе методов машинного обучения, интеллектуального анализа данных и анализа больших данных. Учебная дисциплина «Многомерный статистический анализ данных» для специальности 1-31 03 03 Приглядная математика (по направлениям) предполагает изучение методов статистического анализа данных в предположении, что данные имеют вероятностную (стохастическую) природу, а для их описания и анализа используются многомерные вероятностно- статистические модели и методы, реализованные в современных статистических пакетах с пользовательским интерфейсом, таких как IBM SPSS Statistics, STATISTICA, Stata, а также в пакетах языков R и Python.