Статистический анализ данных: учебная программа учреждения высшего образования по учебной дисциплине для специальности: 1-98 01 01 Компьютерная безопасность (по направлениям) Направление специальности: 1-98 01 01-01 Компьютерная безопасность (математические методы и программные системы) . № УД-11791/уч.

Abstract

Статистический анализ данных (САД) – это самостоятельная научная дисциплина, изучающая методы сбора и предварительного анализа статистических данных, их систематизации и обработки с целью выявления характера и структуры взаимосвязей между признаками, присущими исследуемому объекту или системе. Методы статистического анализа данных активно при меняются в технических исследованиях, экономике, теории и практике управления, социологии, медицине и т.д. С результатами наблюдений, измерений, испытаний, опытов, с их анализом имеют дело специалисты во всех отраслях практической деятельности, почти во всех областях теоретических исследований. Важную роль методы статистического анализа данных играют при решении задач защиты информации. В основе статистического анализа лежит принцип: данные имеют вероятностную (стохастическую) природу. Поэтому для их описания и анализа используются вероятностно-статистические модели и методы. Развитие вычислительной техники и программного обеспечения способствует широкому внедрению методов статистического анализа в практику. Пакеты прикладных программ (ППП) с удобным пользовательским интерфейсом и также современные технологии компьютерного анализа данных использованием языков программирования Python и R снимают трудности применении указанных методов, заключающиеся в сложности математического аппарата, опирающегося на линейную алгебру, теорию вероятностей математическую статистику, и громоздкости вычислений. Учебная дисциплина «Статистический анализ данных» для специальности 1-98 01 01 «Компьютерная безопасность (по направлениям)» знакомит студентов с классическими и современными методами решения задач статистического анализа данных, к которым относятся описание данных и их первичная статистическая обработка, оценивание неизвестных характеристик параметров, исследование статистических свойств полученных оценок, исследование взаимосвязей между показателями, проверка статистических гипотез. Теоретический курс поддерживается лабораторным компьютерным практикумом, предполагающим использование статистических пакетов и языков программирования R или Python.