Вступ до статистичного навчання

Мета дисципліни:
навчитися формалізувати статистичні дані та приймати рішення за результатами їх обробки

Завдання дисципліни:
- навчитися вибирати фактори, що визначають кінцевий результат прийнятого рішення;
- набути навичок апроксимації фактичних значень факторів при побудові математичних моделей;
- отримати необхідні компетентності оцінки достовірності отриманих математичних моделей;
- отримати навички впровадження у реальних умовах отриманих результатів математичного дослідження.

Результати навчання
Знати основні методи системного аналізу, закономірності побудови, функціонування та розвитку систем для розв'язання задач аналізу та синтезу.
 Здатність до самонавчання та продовження професійного розвитку.
 Володіти основними положеннями та методами математичного, комплексного та функціонального аналізу, лінійної алгебри та аналітичної геометрії, теорії диференціальних рівнянь, зокрема рівнянь математичної фізики, теорії ймовірностей, математичної статистики та випадкових процесів, чисельними методами, методами оптимізації, методами аналізу даних.
 Знати властивості випадкових процесів, уміти застосовувати теорію випадкових процесів при аналізі складних систем, оцінювати параметри випадкових процесів, визначати клас випадкових процесів.
 Знати та уміти застосовувати методи та алгоритми сучасної математики при обробці великих потоків даних в сучасних інформаційних системах.
 
Форми організації освітнього процесу:
 
Л – лекційні заняття; 
ПЗ – практичні заняття; 
СРЗ – самостійна робота здобувача вищої освіти; 
МКР – модульна контрольна робота; 
К – консультації.
 
Самостійна робота
 
Самостійна робота складає 36 годин. Розподіл самостійної роботи за видами навчальних робіт:
1) підготовка до лекційних занять – 18 годин;
2) підготовка до практичних занять та до виконання індивідуальних контрольних завдань – 18 годин;
 
Інформаційне забезпечення
Робоча навчальна програма дисципліни, методичні матеріали.