Методы обработки экспериментальных данных

Общая характеристика

Целью изучения дисциплины «Методы обработки экспериментальных данных» является получение компетенций, необходимых для обработки реальных данных возникающих в процессе работы ученого, инженера, экономиста и т.п.

Объектом изучения являются объекты различной природы и их модели, для которых возможно получение информации путем проведения экспериментов или иного способа сбора исходной информации.

Предметом изучения являются алгоритмы, математические модели, параметрические и непараметрические методы обработки и анализа экспериментальных данных.
В качестве перечня дидактических единиц, обусловленным задачами дисциплины, можно представить следующие положения:
• Этапы обработки экспериментальных данных;
• Классификация наборов данных;
• Распознавание образов;
• Планирование эксперимента;
• Дисперсионный анализ;
• Анализ временных рядов;
• Идентификация статических моделей объектов;
• Идентификация и адаптивное управление динамическими объектами.

Дисциплина «Методы обработки экспериментальных данных» играет важную роль в качественной подготовке специалиста в области обработки больших объемов разнородных данных.
Изучив дисциплину «Методы обработки экспериментальных данных» магистрант получит представление о разнообразных аспектах обработки данных, овладеет несколькими базовыми методами обработки и анализа данных, а выполнение лабораторных работ позволит закрепить полученные теоретические сведения.