Программирование для анализа данных

Цели и задачи дисциплины

Целью дисциплины является формирование базовых представлений, знаний и умений в области анализа данных. Основные задачи дисциплины: ознакомить студента с основными методами и подходами сбора и подготовки данных для анализа, дать описание основных характеристик наборов данных, показать способы предварительной обработки данных.

Краткое содержание дисциплины

Дисциплина изучается в 3 семестре. Изложены наиболее важные понятия, определения и методы работы с данными. В курс входят следующие разделы: введение в анализ данных, очистка, интеграция и преобразование данных, программные модули и пакеты для работы с данными, разведочный анализ и создание отчетов, многомерные методы и основы машинного (статистического) обучения.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-4 (ПК-2 модели) Способен разрабатывать и тестировать программные компоненты решения задач в системах искусственного интеллекта
ПК-8 (ПК-5 модели) Способен использовать инструментальные средства для решения задач машинного обучения