Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление подготовки (специальность) 230700. 62 «Прикладная информатика»

Скачать 1.83 Mb.

Название	Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление подготовки (специальность) 230700. 62 «Прикладная информатика»
страница	7/17
Дата публикации	22.10.2014
Размер	1.83 Mb.
Тип	Основная образовательная программа

100-bal.ru > Военное дело > Основная образовательная программа

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 17

5. Общая трудоемкость дисциплины

3 зачетных единицы, 108 часов: 54 аудиторных, из них 20 часов лекционных, 26 – практических занятий, 8 – лабораторных и 54 часа самостоятельной работы студентов.

6. Формы контроля

Промежуточная аттестация: зачет в 4 семестре.
Аннотация к рабочей программе дисциплины «Эконометрика»

Место дисциплины в структуре ООП.

Курс «Эконометрика» входит «Математический и естественнонаучный цикл (вариативная часть)» (Б2.ДВ1) для направления 230700.62 – Прикладная информатика, профиль экономика, федерального государственного стандарта высшего профессионального образования. Использует знания, полученные обучающимися в курсах «Математика», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Информатика и программирование». Курс «Эконометрика» читается в шестом, седьмом семестрах.

2. Цели изучения дисциплины.

Цель дисциплины: овладение методами построения эконометрических моделей экономических процессов и явлений.

Задачи дисциплины:

– ознакомить обучающихся с базовыми эконометрическими моделями и методами;

– содействовать фундаментализации образования, формированию научного мировоззрения;

– добиться освоения обучающимися базовых эконометрических моделей и методов для применения в исследовательской и прикладной деятельности;

– сформировать навыки проведения эконометрического исследования экономических процессов и явлений.

3. Структура дисциплины.

Введение в эконометрику. Классическая модель множественной регрессии. Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Регрессионные модели с автокоррелированными остатками. Введение в анализ временных рядов. Авторегрессионные модели. Адаптивные модели временных рядов.

4. Требования к результатам освоения дисциплины.

В результате изучения дисциплины студент должен обладать следующими компетенциями:

общекультурными компетенциями (ОК):

способностью логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь, владеть навыками ведения дискуссии и полемики (ОК-2);
способностью самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения, стремится к саморазвитию (ОК-5);
способностью работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-8);

профессиональными компетенциями (ПК):

способностью использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности и эксплуатировать современное электронное оборудование и информационно-коммуникационные технологии в соответствии с целями образовательной программы бакалавра (ПК-3);
способностью применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях (ПК–17);
способностью анализировать рынок программно-технических средств, информационных продуктов и услуг для решения прикладных задач и создания информационных систем (ПК-19);
способностью применять системный подход и математические методы в формализации решения прикладных задач (ПК–21).

Место дисциплины в структуре ООП.

Курс «Прикладная статистика и основы эконометрики» является дисциплиной по выбору студентов вариативной части Математического и естественнонаучного цикла (Б2.В.ДВ.1) учебного плана направления подготовки 230700.62 Прикладная информатика, профиль Экономика. Читается в шестом и седьмом семестрах. Использует знания, полученные обучающимися в курсах «Математика», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Информатика и программирование».

2. Цели изучения дисциплины.

Цель дисциплины: овладение методами прикладной статистики и эконометрики для построения моделей экономических процессов и явлений.

3. Структура дисциплины.

Введение в эконометрику. Классическая модель множественной регрессии. Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Регрессионные модели с автокоррелированными остатками. Введение в анализ временных рядов. Факторный анализ. Кластерный анализ.

4. Требования к результатам освоения дисциплины.

В результате изучения дисциплины студент должен обладать следующими компетенциями:

общекультурными компетенциями (ОК):

способностью логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь, владеть навыками ведения дискуссии и полемики (ОК-2);
способностью самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения, стремится к саморазвитию (ОК-5);
способностью работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-8);

профессиональными компетенциями (ПК):

способностью использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности и эксплуатировать современное электронное оборудование и информационно-коммуникационные технологии в соответствии с целями образовательной программы бакалавра (ПК-3);
способностью применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях (ПК–17);
способностью анализировать рынок программно-технических средств, информационных продуктов и услуг для решения прикладных задач и создания информационных систем (ПК-19);
способностью применять системный подход и математические методы в формализации решения прикладных задач (ПК–21).

5. Общая трудоемкость дисциплины.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 9 зачетных единиц: 108 аудиторных часов и 216 часов самостоятельной работы студентов. Из 108 аудиторных – 52 лекционных часа и 56 часов лабораторных занятий.

Распределение аудиторных часов и форма аттестации по семестрам следующее:

6 семестр: 20 лекционных часов и 16 часов лабораторных занятий.

7 семестр: 32 лекционных часов и 40 часов лабораторных занятий.

6. Формы контроля.

Промежуточная аттестация: зачет в 6 семестре, экзамен в 7 семестре.
Аннотация к рабочей программе дисциплины

«Программное обеспечение статистического анализа»
1. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы, в модульной структуре ООП

Курс «Программное обеспечение статистического анализа» (Б2.В.ДВ.2) является дисциплиной по выбору студентов вариативной части Математического и естественнонаучного цикла для направления 230700.62 Прикладная информатика, профиль Экономика. Использует знания, полученные обучающимися в курсах «Теория вероятностей», «Математическая статистика», «Информатика и программирование». Курс «Программное обеспечение статистического анализа» читается в пятом семестре, параллельно с курсом «Математическая статистика». Приобретенные в ходе изучения знания необходимы для освоения студентами курсов «Эконометрика», «Прикладная статистика и основы эконометрики», «Рынок ценных бумаг и компьютерные технологии технического анализа», «Теория нейронных сетей», «Имитационное моделирование экономических процессов».

2. Цель изучения дисциплины

Целью курса «Программное обеспечение статистического анализа» является ознакомление студентов с прикладными программными пакетами статистического анализа и формирование навыков статистической компьютерной обработки информации.

3. Структура дисциплины

Применение MS Excel и EViews для статистического анализа данных. Сортировка и упорядочение данных. Графический анализ статданных. Построение точечных и интервальных оценок случайных величин. Проверка статистических гипотез. Корреляционно анализ.

4. Требования к результатам освоения дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций

общекультурных:

способен самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения, стремится к саморазвитию (ОК-5);

профессиональных:

способен при решении профессиональных задач анализировать социально-экономические проблемы и процессы с применением методов системного анализа и математического моделирования (ПК-2);
способен использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности и эксплуатировать современное электронное оборудование и информационно-коммуникационные технологии в соответствии с целями образовательной программы бакалавра (ПК-3);
способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях (ПК-17);
способен применять системный подход и математические методы в формализации решения прикладных задач (ПК-21).

В результате изучения дисциплины студент должен

знать:

задачи компьютерного статистического анализа;
возможности использования информационных технологий при обработке статистической информации;

уметь

строить эмпирические функции распределения, графики распределения;
вычислять выборочные характеристики вариационного ряда;
делать оценки генеральных параметров распределения;
проверять статистические гипотезы;
строить доверительные интервалы при заданном уровне надежности;
строить модели регрессии и получать прогнозные значения;
выполнять корреляционные анализ количественных, порядковых и категоризованных переменных;
давать интерпретацию полученных результатов;
применять компьютерные технологии для расчетов и визуализации данных.

владеть:

методами обработки и анализа статистической информации с помощью специализированных программных продуктов.

5. Общая трудоемкость дисциплины

3 зачетных единицы (108 часов): 54 аудиторных часа, из них 6 часов лекций и 48 часов лаборатрных работ и 54 часа самотоятельной работы студентов.

6. Формы контроля

Промежуточная аттестация: зачет.
Аннотация к рабочей программе дисциплины

«Практикум по математической статистике»
1. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы, в модульной структуре ООП

Курс «Практикум по математической статистике» (Б2.В.ДВ.2) является дисциплиной по выбору студентов вариативной части Математического и естественнонаучного цикла для направления 230700.62 Прикладная информатика, профиль Экономика. Использует знания, полученные обучающимися в курсах «Теория вероятностей», «Математическая статистика», «Информатика и программирование». Курс «Программное обеспечение статистического анализа» читается в пятом семестре, параллельно с курсом «Математическая статистика». Приобретенные в ходе изучения знания необходимы для освоения студентами курсов «Эконометрика», «Прикладная статистика и основы эконометрики», «Рынок ценных бумаг и компьютерные технологии технического анализа», «Теория нейронных сетей», «Имитационное моделирование экономических процессов».

2. Цель изучения дисциплины

Целью курса «Практикум по математической статистике» является ознакомление студентов с прикладными программными пакетами статистического анализа и формирование навыков статистической компьютерной обработки информации.

3. Структура дисциплины

Компьютерный практикум по следующим разделам математической статистики: выборочный метод, статистические оценки параметров распределения, статистическая проверка статистических гипотез, корреляционный анализ, регрессионный анализ.

4. Требования к результатам освоения дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций

общекультурных:

способен самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения, стремится к саморазвитию (ОК-5);