Преподавателям
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Рейтинг 4.00 (1 Голос)

Аннотации к рабочим программам учебной дисциплины по ФГОС:

  1. Анализ данных – Бизнес-информатика
  2. Теория вероятностей и математическая статистика
  3. Технологии физического уровня передачи данных - Компьютерные сети

1. Аннотация рабочей программы учебной дисциплины «Анализ данных» 38.03.05 – Бизнес-информатика

Цели освоения дисциплины

Целью учебной дисциплины является формирование культуры мышления, способности к обобщению, анализу, восприятию информации с целью выбора правильного стратегического решения в бизнесе и путей его достижения.

Место дисциплины в структуре ООП

Дисциплина «Анализ данных» относится к базовой части (Б.1.16) учебного плана ООП 38.03.05 «Бизнес-информатика».

Требования к результатам освоения учебной дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций, в соответствии с ФГОС: ОК-7; ОПК-1; ПК-1,2,4. В результате изучения дисциплины обучающийся должен

Знать:

  • - основные принципы и методику анализа данных;
  • - основные принципы сбора и подготовки исходных данных;
  • - основные принципы моделирования неопределённости;
  • - основные методы анализа временных рядов;
  • - основы корреляционного анализа;
  • - основы дисперсионного анализа;
  • - основные методы и алгоритмы интеллектуального анализа;
  • - основы визуального анализа;
  • - суть технологии OLAP.

Уметь:

  • - применять изученные методы анализа данных при решении реальных практических задач.

Владеть

  • - навыками анализа экономических данных;
  • - навыками расчета основных статистических показателей;
  • - приемами и методами статистического анализа данных.
  • - способностью самостоятельно расширять и углублять математические знания.

Содержание дисциплины

Тема 1. Введение в анализ. Основные понятия.

Тема 2. Методика анализа данных.

Тема 3. Моделирование неопределённости.

Тема 4. Введение в интеллектуальный анализ данных.

Тема 5. Компонентный анализ

Тема 6. Секвенциальный анализ

Тема 7. Кластерный анализ

Тема 8. Введение в анализ временных рядов. Определение и классификация

Тема 9. Тренд временного ряда и его анализ

Тема 10. Тренд-сезонные экономические процессы и их анализ

Тема 11. Корреляционно-регрессионный и дисперсионный анализ

Тема 12. Визуальный анализ данных

Общая трудоемкость дисциплины

3 з.е., 108 академ. часа

Форма контроля

Текущий контроль:

  • - письменные опросы по теории;
  • - контрольные работы;
  • - письменные домашние задания;
  • - индивидуальные расчетные задания;
  • - тестирование по отдельным разделам дисциплины.

Итоговый контроль зачет

Образовательные технологии

В процессе освоения дисциплины «Анализ данных» используются следующие образовательные технологии.

Стандартные методы обучения:

  •  лекции;
  •  практические занятия, на которых отрабатываются навыки проведения системного анализа сложных объектов с использованием методов и схем, изложенных в лекционном и раздаточном материалах;
  •  решение задач;
  •  письменные домашние работы;
  •  расчетно-аналитические задания;
  •  консультации преподавателей.

Методы обучения с применением интерактивных форм образовательных технологий:

  •  кластерный анализ.

Скачать WORD - Annotacija_rabochej_programmy_uchebnoj_discipliny_Analiz_dannyh.zip

2. Аннотация рабочей программы учебной дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» – Бизнес-информатика

Цели освоения дисциплины

Целью учебной дисциплины является формирование у обучающихся научного представления о случайных событиях и величинах, а также о методах их исследования.

Место дисциплины в структуре ООП

Дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика» относится к базовой части математического цикла (Б.1.15.) учебного плана ООП 38.03.05 Бизнес-информатика.

Требования к результатам освоения учебной дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций, в соответствии с ФГОС: ОК-7; ОПК-1; ПК-18

В результате изучения дисциплины обучающийся должен

знать:

  • - основные определения и понятия теории вероятностей и математической статистики, необходимые для решения экономических задач;
  • - основные типы распределений вероятностей, используемых в статистическом анализе;
  • - прикладные аспекты предельных теорем теории вероятностей, в том числе применительно к теории оптимального оценивания и оптимальной проверки гипотез;

уметь:

  • - использовать понятийный аппарат теории вероятностей и математической статистики как инструмент научного познания и анализа для исследования математических моделей в экономике;
  • - оперировать с наиболее часто используемыми в практике статистических исследований законами распределений;
  • - применять вероятностные и статистические методы при решении профессиональных задач;
  • - интерпретировать аналитические результаты вероятностного анализа в терминах качественного поведения случайных величин, статистических критериев и статистических оценок,
  • - работать с учебной и научной математической литературой;
  • - осуществлять интеллектуальное саморазвитие, самоусовершенство­вание;

владеть:

  • - основными аналитическими приемами вероятностного и статистического анализа;
  • - навыками применения современного математического инструментария для решения экономических задач;
    методикой построения, анализа и применения математических моделей в профессиональных задачах и содержательной интерпретации полученных результатов
  • - способностью самостоятельно расширять и углублять математические знания.

Содержание дисциплины

Тема 1. Эмпирические и логические основы теории вероятностей

Тема 2. Основные теоремы теории вероятностей, их экономическая интерпретация.

Тема 3. Схема независимых испытаний.

Тема 4. Законы распределения и числовые характеристики случайных величин.

Тема 5. Многомерные случайные величины.

Тема 6. Функции случайного аргумента.

Тема 7. Граничные теоремы теории вероятностей

Тема 8. Первичная обработка статистических данных.

Тема 9. Статистическое и интервальное оценивание параметров распределения.

Тема 10. Проверка статистических гипотез.

Тема 11. Элементы теории корреляции и регрессии.

Тема 12. Элементы дисперсионного анализа.

Общая трудоемкость дисциплины

6 з.е., 216 академ. часа

Форма контроля

Текущий контроль:

  • - письменные опросы по теории;
  • - контрольные работы;
  • - письменные домашние задания;
  • - индивидуальные расчетные задания;
  • - тестирование по отдельным разделам дисциплины.

Итоговый контроль экзамен.

Образовательные технологии

В процессе освоения дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» используются следующие образовательные технологии.

Стандартные методы обучения:

  • · лекции;
  • · практические занятия, на которых отрабатываются навыки проведения математических вычислений;
  • · решение задач;
  • · письменные домашние работы;
  • · расчетно-аналитические задания;
  • · консультации преподавателей.

Методы обучения с применением интерактивных форм образовательных технологий:

· кейс-технологии в виде решения ситуационных задач.

Скачать WORD - Annotacija_rabochej_programmy_uchebnoj_discipliny_Teorija_verojatnostej_matematicheskaja_statistika.zip

3. Аннотация к рабочей программе дисциплины Технологии физического уровня передачи данных Компьютерные сети

 

Скачать текст - Annotacija_rabochej_programme_discipliny_Kompjuternye_seti.zip

Аннотация рабочей программы - примеры - 4.0 out of 5 based on 1 vote

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

Google