Код: 365450

Назва:

Аналітика великих даних / Big Data

Анотація: Курс "Аналітика великих даних / Big Data" присвячений вивченню сучасних методів аналізу великих та висовимірних наборів даних, що використовуються у прикладній математиці, економіці, фінансах, соціальних та природничих науках. У межах курсу розглядаються статистичні та обчислювальні підходи до аналізу даних, методи побудови прогностичних моделей, регуляризації, вибору моделей та оцінювання їх якості. Курс охоплює базові та розширені методи регресійного аналізу, узагальнені лінійні моделі, методи роботи з високовимірними даними, крос-валідацію, а також елементи статистичного та машинного навчання. Значна увага приділяється практичній реалізації методів аналізу великих даних із використанням сучасних програмних засобів та реальних наборів даних. Дисципліна є нормативною для здобувачів другого (магістерського) рівня вищої освіти спеціальності "Прикладна математика". Курс формує теоретичну основу та прикладні навички, необхідні для подальшого вивчення дисциплін аналітичного та моделювального спрямування, а також для виконання наукових досліджень і прикладних проєктів. Формами контролю є самостійні роботи, поточне оцінювання та підсумковий семестровий контроль.

Тип дисципліни: вибіркова

Рік навчання: 2

Семестр: 3 (осінній)

Кількість кредитів: 4

Форма контролю: залік

Спосіб навчання: дистанійний (аудиторний)


Рекомендована література:
Основна:
1. Eduardo Garcнa-Portuguйs. "Notes for Predictive Modeling." (2025)
https://bookdown.org/egarpor/PM-UC3M/
2. William H. Greene (latest edition). "Econometric Analysis." Pearson. (2018)
Допоміжна:
1. Hastie Trevor, Tibshirani Robert, Friedman Jerome. The Elements of Statistical Learning: Data
Mining, Inference, and Prediction. - 2nd Edition. - Springer, 2009.
2. James Gareth, Witten Daniela, Hastie Trevor, Tibshirani Robert. An Introduction to Statistical
Learning with Applications in R. - 2nd Edition. - Springer, 2021.
3. Wooldridge Jeffrey M. Introductory Econometrics: A Modern Approach. - 7th Edition. - Cengage
Learning, 2020.
4. Koop Gary. Bayesian Econometrics. - Wiley, 2003.
5. Murphy Kevin P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. - MIT Press, 2012.
6. Bьhlmann Peter, van de Geer Sara. Statistics for High-Dimensional Data: Methods, Theory and
Applications. - Springer, 2011.
7. Efron Bradley, Hastie Trevor. Computer Age Statistical Inference. - Cambridge University Press,
2016.
8. Ya.M. Drin, I.I. Drin, S.S. Drin THE Nonlocal problem for fractal diffusion equation, 1' 2023,
International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics", 67(1), c. 47-55.

Форми та методи навчання: лекції, практичні заняття, самостійна робота. опрацювання літератури.

Мова навчання: українська