Предиктивное моделирование

2026/2027

ID 1252563

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 24

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина "Предиктивное моделирование данных" предполагает получение студентами теоретических знаний в области анализа данных, выявления структуры анализируемой выборки, нахождения взаимосвязей между показателями, измеренными в разных шкалах, построения регрессионных моделей, проведения факторного и кластерного анализа, прогнозирования с использованием деревьев решений, а также получение практических навыков применения статистических методов при решении задач с использованием профессиональных систем статистического анализа данных.

Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины является формирование у студентов комплекса теоретических знаний и методологических основ в области предиктивного моделирования данных, а также практических навыков, необходимых для использования системы IBM SPSS Statistics, обеспечивающих решение широкого круга задач с использованием статистических методов.

Планируемые результаты обучения

Понимает взаимосвязь между особенностями данных, постановкой задачи, выбором модели, стратегией валидации и надежностью получаемых прогнозов.
Применяет методы валидации, диагностики, прогнозирования, оценки неопределенности и интерпретации предиктивных моделей при решении прикладных задач.
Анализирует и оценивает качество, устойчивость, интерпретируемость и практическую применимость предиктивных моделей с учетом статистических и бизнес-критериев.
Разрабатывает комплексные решения задач предиктивного моделирования, включая постановку задачи, выбор и обоснование методов, оценку результатов, рисков и возможностей использования модели для поддержки управленческих решений.
Разрабатывает модели машинного обучения с учетом влияния временной структуры данных.
Анализирует и оценивает качество, устойчивость и интерпретируемость предиктивных моделей с учетом статистических и бизнес-критериев.

Содержание учебной дисциплины

Постановка задачи предиктивного моделирования и подготовка данных
Валидация и оценка качества предиктивных моделей
Диагностика и устойчивость статистических моделей
Моделирование и прогнозирование временных рядов
Интерпретация, неопределенность и риски предиктивных моделей
Предиктивное моделирование для поддержки решений

Элементы контроля

Посещаемость
Активность
Домашнее задание
Аудит предиктивной модели.
Проект
Итоговый проект «Предиктивная модель для решения прикладной задачи» Цель проекта: разработать и обосновать решение прикладной задачи предиктивного моделирования, провести оценку качества и устойчивости модели и определить возможности и ограничения ее практического применения. Итоговый проект выполняется в группах по 5 человек. Каждый участник группы принимает участие в постановке задачи, подготовке и анализе данных, построении и оценке предиктивных моделей, интерпретации результатов и подготовке итоговых рекомендаций. Результаты проекта представляются в форме группового отчета и итоговой презентации.
Защита проекта

Промежуточная аттестация

2026/2027 4th module
0.25 * Проект + 0.4 * Защита проекта + 0.1 * Посещаемость + 0.15 * Домашнее задание + 0.1 * Активность

Список литературы

Авторы

Громова Алла Александровна

Программа дисциплины