Магистратура
2025/2026
Научно-исследовательский семинар "Инструменты интеллектуального анализа данных"
Статус:
Курс обязательный (Интеллектуальный анализ данных)
Когда читается:
1-й курс, 2, 3 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
Научный семинар является важным элементом профессиональной подготовки магистра программы "интеллектуальный анализ данных". Семинар предназначен для развивая у студентов навыков критического мышления на примере задач и проблем исследования операций.
Цель освоения дисциплины
- Развитие способностей к профессиональному комплексному анализу решений в экономической сфере и бизнесе. Развитие компетенций в области математических методов и информационных технологий.
- Целью научного семинара является приобретение студентами следующих навыков: - математического моделирования реальных проблем - научного анализа проблем методами исследования операций - разработки подходов и методов решения, - критического осмысления результатов
Планируемые результаты обучения
- уметь вычислять равновесие по Нэшу в конечных матричных играх многих лиц
- уметь критически оценивать результаты научного исследования, анализировать содержание и значимость научных результатов.
- уметь моделировать и решать задачу дележа для кооперативных игр
- уметь моделировать реальные явления с помощью теории игр
- Уметь представлять научную проблему, анализировать ее, представлять подходы и методы решения
Элементы контроля
- Лабораторные работыТри лабораторные работы
- Активность на занятияхОтветы у доски на практических занятиях, активность на теоретических занятиях
Промежуточная аттестация
- 2025/2026 3rd module0.3 * Активность на занятиях + 0.7 * Лабораторные работы
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Mazalov, V. V. (2014). Mathematical Game Theory and Applications. Chichester, West Sussex: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=817776
- Provost, Foster, Fawcett, Tom. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. – " O'Reilly Media, Inc.", 2013.
- Tavana, M., & Patnaik, S. (2018). Recent Developments in Data Science and Business Analytics : Proceedings of the International Conference on Data Science and Business Analytics (ICDSBA- 2017). Cham, Switzerland: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1743510
Рекомендуемая дополнительная литература
- 9781498751414 - Foster, Ian; Ghani, Rayid; Jarmin, Ron S.; Kreuter, Frauke; Lane, Julia I. - Big Data and Social Science : A Practical Guide to Methods and Tools - 2017 - CRC Press - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1353316 - nlebk - 1353316
- Courgeau, D. (2012). Probability and Social Science : Methodological Relationships Between the Two Approaches. Dordrecht: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=523080
- Kotu, V., & Deshpande, B. (2019). Data Science : Concepts and Practice (Vol. Second edition). Cambridge, MA: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1866160
- McEachern, A. (2017). Game Theory : A Classical Introduction, Mathematical Games, and the Tournament. [San Rafael, California]: Morgan & Claypool Publishers. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1544420
- Ravindran, A. (2008). Operations Research and Management Science Handbook. Boca Raton: CRC Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=209433
- Vanderplas, J.T. (2016). Python data science handbook: Essential tools for working with data. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc. https://proxylibrary.hse.ru:2119/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1425081.