Статистичні методи аналізу консолідованої інформації (Освітня програма “Консолідована інформація”)

Тип: На вибір ВУЗу

Кафедра: інформаційних систем у менеджменті

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
113Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
1116доцент Завада О. П.ЕКІМ-61с

Практичні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
118ЕКІМ-61сдоцент Завада О. П.

Опис курсу

Анотація  навчальної   дисципліни:

Statistical methods of analysis of consolidated information

Предметом дисципліни є методи, які застосовують у процесі статистичного аналізу великих масивів інформації та інструментальні засоби для реалізації таких методів.

Метою вивчення дисципліни є формування фундаментальних знань із сучасних методів комп’ютерного аналізу інформаційних масивів та надання практичних навиків із застосування цих методів.

Завданням курсу є набуття практичних навиків із застосування інструментів статистичного опрацювання інформації з метою прийняття науково обґрунтованих рішень.

Результати навчання:

знати:

  • методи статистичного аналізу великих масивів консолідованої інформації;
  • суть алгоритмів компонентного та кластерного аналізу, типових методів Data Mining, основні положення теорії часових рядів;
  • методи виявлення прихованих залежностей в інформаційних масивах;
  • правила візуалізації статистичної інформації;
  • конструкції систем EXCEL, Statistica та Statgraphics, які дозволяють автоматизувати методи опрацювання інформації.

вміти:

  • розраховувати статистичні показники на основі результатів обстежень;
  • виявляти кореляційні та причинно-наслідкові зв’язки  в інформаційних масивах;
  • виконувати класифікацію та групування багатовимірної інформації;
  • володіти методикою аналізу часових рядів;
  • виявляти приховані залежності в інформаційних масивах;
  • використовувати технічну документацію пакетів Statistica та Statgraphics.

Рекомендована література

  1. Руденко В. М. Математична статистика. навч. посібник. – К.: ЦУЛ, 2012. – 304 с. https://shron1.chtyvo.org.ua/Rudenko_Volodymyr/Matematychna_statystyka.pdf
  2. Марченко О.О., Россада Т. В. Актуальні проблеми Data Mining: навч. посібник. – К.: КНУ ім. Т. Шевченка, 2017. – 150 с.       http://csc.knu.ua/media/filer_public/51/81/5181c7e5-e068-4878-b9f7-67788fb2a65c/cv-rossada.pdf
  3. Завада О. П. Методичні рекомендації до вивчення модуля “Класичні статистичні методи аналізу інформації” з курсу “Статистичні методи аналізу консолідованої інформації” для студентів економічного факультету освітньої програми ”Консолідована інформація“. – Львів: ЛНУ, 2022. – 48 с.
    (студенти отримують в MOODLE та MS Teams доступ до електронної версії за паролем)
  4. Завада О. П. Методичні рекомендації до вивчення модуля “Методи дейтамайнінгу аналізу інформації” з курсу “Статистичні методи аналізу консолідованої інформації” для студентів економічного факультету освітньої програми ”Консолідована інформація“. – Львів: ЛНУ, 2022. –104 с.
    (студенти отримують в MOODLE та MS Teams доступ до електронної версії за паролем)

Навчальна програма

Завантажити навчальну програму

Силабус:

Завантажити силабус