Комп’ютерне оброблення даних

Код модуля: 
ОМП_6026_С01
Тип модуля: 
обов’язковий
Семестр: 
Третій
Обсяг модуля: 
загальна кількість годин — 120 (кредитів ЄКТС — 4) аудиторні години — 52 (лекції — 16, лаб. роб. — 32)
Лектори: 
к.ф.-м.н., доцент Білущак Галина Іванівна
Результати навчання: 
В результаті вивчення дисципліни cтудент повинен знати:
  • прикладне програмне забезпечення: редактори текстів, електронні таблиці, системи керування базами даних, програми для математичних обчислень, засоби комунікацій;
  • основні методи математичної статистики
  • методи аналізу інформації та алгоритми їх розв'язання з використання ЕОМ,
Студент повинен вміти:
  • користуватися персональним комп’ютером і працювати в мережі;
  • використовувати сучасне програмне забезпечення для розв’язування типових інженерних задач;
  • уміти формалізувати задачі соціального, економічного та політичного характеру у сфері зовнішніх відносин,
  • здійснювати професійну обробку та аналіз інформації в галузі міжнародних відносин.
  • проводити дослідження даних, знаходити залежності, будувати прогнози, обробляти результати масових досліджень, моніторингу, контролю якості продукції, вибіркового контролю та планувати експеримент.
Спосіб навчання (аудиторне, дистанційне навчання): 
аудиторне
Необхідні обов’язкові попередні та супутні модулі: 
  • Пререквізит: лінійна алгебра, математичний аналіз, теорія ймовірностей;
  • Кореквізити: «Теорія прийняття рішень», «Міжнародні інформаційні системи і технології», «Системний аналіз», «Математичне моделювання і прогнозування в міжнародних відносинах».
Зміст навчального модуля: 
  • Генеральні сукупності та вибірки, їх характеристики.
  • Статистична оцінка параметрів розподілу генеральної сукупності.
  • Гіпотези про розподіл генеральної сукупності.
  • Перевірка гіпотез про параметри нормального розподілу.
  • Регресійний і кореляційний аналіз.
Рекомендована література: 
  1. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.:ЮНИТИ, 2000.
  2. Мангейм Д., Рич Р. Политология и методы исследований. — М.: Весь мир, 1997
  3. Татарова Т.Г. Методология анализа данных в социологии. — М.:NOTA BENE, 1999.
  4. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. /Под ред. В.Э.Фигурнова. — М.:ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1995.
  5. Білушак Г.І..ЧабанюкЯ.М. Теорія ймовірностей і математична статистика. Лекції. Львів: В-во «Львівський ЦНТЕІ», 2002.
  6. Білушак Г.І..ЧабанюкЯ.М. Теорія ймовірностей і математична статистика. Практикум. Львів: В-во «Край», 2002.
Форми та методи навчання: 
лекції, лабораторні заняття, самостійна робота
Методи і критерії оцінювання: 
  • Поточний контроль (30%): письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування, розрахункова робота,
  • Підсумковий контроль (70 %, іспит): тестування.
Мова навчання: 
українська