6B05402 Статистика и наука о данных в Университет имени Сулеймана Демиреля

Это курс линейной алгебры, который охватывает основные инструменты линейной алгебры, такие как матрицы, матричные операции, свойства и определители, векторные пространства, линейные преобразования, собственные значения и собственные векторы, а также диагонализацию.

Курс охватывает такие темы, как введение в дифференциальное исчисление функций одной переменной, функции, действительные числа, числовые множества, предел числовой последовательности, непрерывность функции, свойства непрерывных функций, производные и дифференциалы, теоремы о среднем для дифференцируемых функций, формула Тейлора, исследование функционального поведения.

По завершении курса студенты вместе с навыками и умением писать, говорить, читать, слушать турецкий язык, освоят грамматические особенности турецкого языка, получат знания в области образования слов, расширят языковую лексику с помощью фразеологических, терминологических слов и словосочетаний.

В курсе рассматриваются такие темы, как понятие неопределенного интеграла, свойства неопределенного интеграла, основные методы интегрирования, понятие рациональных функций, интегрирование рациональных функций, интегрирование простых рациональных дробей, определенный интеграл, геометрический и физический смысл. определенного интеграла, основные методы интегрирования и т.д.

Это вводный курс для студентов-математиков, посвященный основному языку программирования Python. Курс ориентирован на улучшение мышления в области кодирования, управление навыками и построение базовых алгоритмов.

По завершении курса студенты вместе с навыками и умением писать, говорить, читать, слушать турецкий язык, освоят грамматические особенности турецкого языка, получат знания в области образования слов, расширят языковую лексику с помощью фразеологических, терминологических слов и словосочетаний.

Курс изучает основные геометрические свойства геометрических кривых и алгебраических уравнений. Соответствие между геометрическими кривыми и алгебраическими уравнениями позволяет переформулировать задачи геометрии как эквивалентные задачи алгебры, и наоборот. Также изучаются преобразования координат, полярные координаты и параметрические уравнения.

Курс охватывает такие темы, как функции нескольких переменных, кратные и повторные пределы интегрирования, частные производные, касательная плоскость и нормаль к поверхности, производные и дифференциалы высших порядков, замена переменных, функциональные последовательности и ряды, сходимость равномерных рядов, функционал свойства суммы ряда и их приложения.

Это курс комплексного изучения турецкого языка на разных уровнях сложности для использования в ситуациях делового общения. Программа направлена на практическое овладение турецким для бизнеса и преодоление психологического барьера при общении.

Это вторая часть курса программирования для студентов-математиков. Курс ориентирован на создание алгоритмов программирования для решения математических задач и написания сложных кодов на языке Python.

Целью курса является изучение теории вероятностей. Есть аксиомы вероятности, условная вероятность, формула Байеса, случайные величины, функции распределения, непрерывные случайные величины, процесс Пуассона.

Этот курс знакомит студентов с фундаментальными понятиями математического мышления. Основными темами курса являются логика и доказательство, индукция и рекурсия, дискретные структуры, теория множеств, комбинаторика, алгоритмы, теория графов и их приложения. Студенты узнают, как формулировать точные математические утверждения. Курс также исследует несколько общих методов доказательств.

Логика, части которой образуют раздел математики и раздел философии, является наукой о рассуждениях. Логический аргумент — это тот, который ведет нас от истинных предпосылок к истинному заключению. Логика позволяет нам определить, поддерживают ли посылки аргумента вывод из него.

Курс охватывает такие темы, как обработка и анализ первичных статистических данных, вариационные ряды и их характеристики, основы математической теории выборки, проверка статистических гипотез, корреляционный анализ, регрессионный анализ, планирование и процесс активного и пассивного экспериментирования.

Система управления базами данных (СУБД) — это программный пакет, предназначенный для определения, обработки, извлечения и управления данными в базе данных. СУБД обычно управляет самими данными, форматом данных, именами полей, структурой записи и файловой структурой. Также определяет правила для проверки и обработки этих данных.

Курс является продолжением курсов Математический анализ 1 и 2. В нем представлены теория, методы и приложения избранных тем математического анализа, которые имеют важное и полезное значение для современных исследований в области статистики.

Курс предоставляет инструменты для описания и математического моделирования различных инженерных и физических задач. Студенты изучают теорию и методы решения дифференциальных уравнений 1-го и 2-го порядка, систем линейных ОДУ первого порядка и их применение в физике, механике, биологии, математике и т.д.

По завершении курса студент сможет свободно использовать и самостоятельно исследовать литературу, касающуюся мировоззрения, религии и веры, литературы и искусства, языка и культуры тюркских народов, а также международных отношений современных тюрк язычных государств.

Регрессионный анализ состоит из трех этапов: анализа корреляции и направленности данных, оценки модели, т. е. подбора линии, и оценки достоверности и полезности модели.

Система управления базами данных (СУБД) оптимизирует организацию данных, следуя методу проектирования схемы базы данных, называемому нормализацией, который разбивает большую таблицу на меньшие таблицы, когда любой из ее атрибутов имеет избыточные значения. СУБД предлагает множество преимуществ по сравнению с традиционными файловыми системами, включая гибкость и более сложную систему резервного копирования.

В ходе курса предоставляются подробные выводы как базовой модели цены активов, так и уравнения Блэка-Шоулза, а также представлены соответствующие вычислительные методы, включая биномиальные, конечные разности и, в частности, методы уменьшения дисперсии для метода Монте-Карло.

Ознакомление с основными принципами и законами функционирования рыночной экономики, помочь в изучении рыночных процессов. Основные темы включают спрос и предложение, эластичность, затраты и доходы, рыночные структуры, поведение потребителей и фирм в различных условиях, сбои рынка и факторы производства. Курс является вводным, и готовит студентов к углубленным курсам экономики.

Обработка данных — это процесс преобразования и сопоставления данных из одной «сырой» формы данных в другой формат с целью сделать их более подходящими и ценными для различных целей, таких как аналитика. Это включает в себя визуализацию данных, агрегацию данных, обучение статистической модели и другие потенциальные возможности использования.

В этом курсе обсуждаются оценка, тестирование и прогнозирование в контексте моделей полиномиальной и множественной регрессии. Дополнительные вопросы, такие как метод взвешенных наименьших квадратов, выбор переменных и также обсуждается мультиколлинеарность.

Анализ данных относится к методам, используемым для анализа данных для повышения производительности и выгоды для бизнеса. Данные извлекаются из различных источников, очищаются и классифицируются для анализа различных моделей поведения. В соответствии с этим различаются используемые методы и инструменты.

Спектральная теория играет ключевую роль в исследовании дифференциальных уравнений в частных производных в различных областях. Центральными темами являются свойства спектра, изучение собственных значений и собственных векторов, разложение основного пространства на инвариантные подпространства и т.п.

Этот курс знакомит и обсуждает основы исследовательских инструментов, подходов и методов, относящихся к исследованиям в математической науке. Он рассматривает историю математики и направляет студентов к общим процедурам научного исследования, чтению исследовательских статей, диссертации, а также написанию исследовательских статей.

Этот курс посвящен статистическим процедурам для проверки гипотез, для принятия решения о том, подтверждается ли данными определенная гипотеза относительно истинного значения неизвестного параметра. Курс изучает среднее значение населения, медиану, дисперсию и пропорцию, а также параметры регрессии в простой модели линейной регрессии.

Прикладная статистика включает планирование сбора данных, управление данными, анализ, интерпретацию и получение выводов из данных, а также выявление проблем, решений и возможностей с использованием анализа.

Математическая модель экономики представляет собой формальное описание определенных отношений между величинами, такими как цены, производство, занятость, сбережения, инвестиции и т. д., с целью анализа их логических следствий.

Во время курса студенты будут изучать модели жизни в будущем. Также в рамках курса изучаются темы как страховые и аннуитетные функции; таблицы жизни и их использование; случайная величина будущих потерь для контракта; расчеты премий и резервов; стандартные международные актуарные обозначения.

Криптография является незаменимым инструментом для защиты информации в компьютерных системах. В этом курсе студенты узнают о внутренней работе криптографических систем и о том, как правильно их использовать. В курсе рассматриваются развернутые протоколы, анализируются ошибки в существующих системах и обсуждаются методы использования открытых ключей, которые позволяют двум сторонам генерировать общий секретный ключ.

Цель этого курса - предоставить студентам методы численного анализа, которые часто используются в вычислительном моделировании и полезны для численных алгоритмов, для решения типичных инженерных и прикладных математических задач.

Понимать современный ландшафт науки о данных и техническую терминологию для мира, управляемого данными. Распознавать основные концепции и инструменты в области науки о данных и определять, где их можно надлежащим образом применять. Прогнозировать последствия использования и неправильного использования данных и знать, когда может потребоваться больше данных или когда следует изменить подходы.

Теория игр — это математическое моделирование стратегического взаимодействия между рациональными (и иррациональными) агентами. Курс предоставит основы: представление игр и стратегий, расширенную форму, байесовские игры, повторяющиеся и стохастические игры и многое другое. Рассматриваются множество примеров, включая классические игры и несколько приложений.

Введение в машинное обучение знакомит учащихся с самыми современными методами и современными инструментами программирования для анализа данных. Курс представляет собой широкое введение в машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и распознавание статистических закономерностей. Студенты узнают, как применять алгоритмы обучения для понимания текста, компьютерного зрения, медицинской информатики, анализа баз данных и других областей.

Понимание принципов и практики формальной грамматики естественных языков, включая модель преобразователей с конечным числом состояний морфологии слова, модели и методы маркировки частей речи и синтаксического анализа, семантику и унифицирующие грамматики, предварительную обработку текста, определение стемминга и лемматизацию, а также классификация текста с помощью алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей.

Курс посвящен основным вопросам теории моделей. Вводятся понятия языка первого порядка, понятие структуры, истинности формулы о структуре, понятие элементарной теории структуры и др. В курсе приведены примеры полных теорий.

Применять фундаментальные знания в различных областях математики и статистики, чтобы уметь решать и анализировать современные прикладные задачи.

Формулировать логические навыки к программированию на Python, создавая компьютерные программы.

Синтезировать наборы данных, разработать базы данных и готовить статистический анализ собранных данных с помощью построения компьютерных программ.

Применять статистические методы для решения научных и прикладных задач с использованием профессионального программного обеспечения, компьютерной графики, визуализации и других соответствующих инструментов.

Разрабатывать и тестировать модели множественной линейной регрессии, изучая курсы регрессионного анализа и множественного регрессионного анализа, и развивать стратегии построения статистических моделей.

Изучать основы финансового анализа с помощью курсов как математические финансы и теория процентной ставки.

Сформулировать понимание о функционировании правительства, рынков и институтов, об отношениях в обществе, об основных этических теориях и проблемах, и продемонстрировать свободное владение несколькими языками посредством обучения непрофильных предметов (например, экономика, социология, философия, русский/казахский язык, турецкий язык и др.)

Прогнозировать различные процессы и явления с помощью математических моделей, построенных на основе статистических данных.

Применять основные классические разделы фундаментальной математики, основные идеи и методы прикладной математики, системы основных математических структур и аксиом при решении профессиональных задач

Строить логические аргументы и строгие доказательства, формулировать гипотезы, абстрагируя общие принципы от примеров

Коммуницировать в устной и письменной форме на казахском, русском и иностранном языках для решения задач межличностного, межкультурного и профессионального взаимодействия