Методи аналізу даних
Тип: На вибір студента
Кафедра: економічної кібернетики
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 8 | 3 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 8 | 28 | доцент Зомчак Л. М. | ЕКК-41с, ЕКк-42с |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 8 | 14 | ЕКК-41с | доцент Зомчак Л. М. |
| ЕКк-42с | доцент Зомчак Л. М. |
Опис курсу
Мета курсу – формування системи теоретичних знань та практичних навичок щодо
аналізу статистичних даних економічних систем як засобу дослідження та управління
складними явищами у макро-, мезо- й мікроекономічних системах.
Основними завданнями вивчення дисципліни “Методи аналізу даних” є засвоєння
методології та методики проведення аналізу даних та застосування економіко-
математичних моделей для економічних систем.
Рекомендована література
| Основна література:
1. Методологія наукових досліджень у статистиці : навч. посібник /С. О., Вдовин М. Л., Гринькевич О. С., Зомчак Л. М., Лагоцький Т. Я., Панчишин Т. В.] – Львів : ЛНУ імені Івана Франка, 2015. – 280 с. 2. Лубко, Д. В., Лубко, Д. В., Шаров, С. В., & Шаров, С. В. (2019). Методи та системи штучного інтелекту: навчальний посібник. Мелітополь: ФОП Однорог ТВ. 3. Штовба, С. Д., & Козачко, О. М. (2020). Machine learning: стартовий курс: електронний навчальний посібник. Вінниця: ВНТУ, 2020.–81 с. 4. Stephen Marsland. Machine Learning: An Algorithmic Perspective, 452 р., 2015. 5. Christopher M Bishop. Pattern recognition. Machine Learning, 128 p., 2006. 6. Ethem Alpaydin. Introduction To Machine Learning, 584 p., 2009. 7. Tom M. Mitchell. Machine Learning [http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook.html] 8. Yaser S. Abu-Mostafa. Learning from data, 215 p., 2017 9. Alex Smola. Introduction to Machine Learning, 234 p., 2008. 10. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction, 764 p., 2008. 11. Zhou, Z. H. (2021). Machine learning. Springer Nature. 12. Alpaydin, E. (2021). Machine learning. Mit Press. 13. Rebala, G., Ravi, A., & Churiwala, S. (2019). An introduction to machine learning. Springer.
Допоміжні джерела: Simon J.D. Prince. Computer Vision: Models, Learning, and Inference Andrej Karpathy. The unreasonable effectiveness of recurrent neural networks. http://karpathy.github.io/2015/05/21/ rnn-effectiveness/, 2015. Online; accessed 11-December-16 Andrew Moore. Statistical Data Mining Tutorials [http://www.autonlab.org/tutorials/] T. Mitchell, Machine Learning (http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook.html) Microsoft Machine Learning Studio (classic) (https://studio.azureml.net) OpenML, A worldwide machine learning lab (https://www.openml.org) Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community Машинне навчання, Prometheus (https://courses.prometheus.org.ua/courses/IRF/ML101/2016_T3/about) Introduction to Machine Learning, MIT course (https://openlearninglibrary.mit.edu/courses/course-v1:MITx+6.036+1T2019/about) Machine Learning Specialization, Coursera |