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-12587/уч.

Abstract

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА 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, бизнесе, социологии, производстве, медицине, биоинформатике и других областях. 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 пакетах языков R и Python, а в пакетах с пользовательским интерфейсом. Данная дисциплина охватывает важные разделы «Науки о данных» (Data Science) и является необходимым этапом обучения специалистов в области анализа данных (аналитиков данных), предшествующим изучению методов машинного обучения и технологий анализа больших данных. Теоретический курс поддерживается лабораторным компьютерным практикумом, предполагающим использование статистических пакетов и языков программирования R или Python. Учебная дисциплина «Многомерный статистический анализ данных» знакомит студентов с классическими и современными методами анализа многомерных данных. К ним относятся:  предварительный дескриптивный и графический анализ многомерных данных;  статистические методы оценивания параметров моделей;  статистические критерии проверки гипотез о свойствах моделей данных;  анализ и моделирование статистических зависимостей;  анализ аномальных наблюдений;  анализ неоднородных данных с помощью методов статистической классификации в режиме обучения и самообучения;  снижение размерности данных и формирование информативных классификационных признаков с помощью метода главных компонент.