ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 09.11.2023
Просмотров: 21
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
области методологии научных исследований; формирование умения применять в практической деятельности современные методы исследования, ориентироваться в постановке задач и искать средства их решения; формирование умения по написанию и оформлению научных работ.
В результате обучения должен:
- демонстрация знаний и понимания формы и методы научного познания, развития науки и смену типов научной рациональности; - основные понятия научных исследований и их методологий; - этапы проведения научных исследований; - методы рационального планирования экспериментальных исследований; - иметь представление об особенностях научного познания, его уровнях и формах; - правила оформления научно-технических отчётов, диссертаций, статей.
- применение знаний и понимания выбирать и реализовывать методы ведения научных исследований; анализировать и обобщать результаты исследований, доводить их до практической реализации; формулировать цель и постановку задачи исследования.
- осуществление сбора и интерпретации информации работать с научно-технической информацией; осуществлять научный поиск по сайтам; рационально планировать экспериментальные исследования; выполнять статистическую обработку результатов экспериментов.
- применение теоретических и практических знаний умение написание научных публикаций и оформление научных трудов.
- навыки обучения навыками работы с научно-технической информацией; навыками презентации результатов научных исследований.
- знание методов научных исследований и академического письма проведение научного исследования и офомление результата
- применять знания и понимание фактов, явлений, теорий и сложных зависимостей между ними проведение экспериментального наблюдения и апробации
- понимание значения принципов и культуры академической честности при написания научных статей и диссертаций
Пререквезиты
История и философия науки
Постреквизиты
Магистерская диссертация
Содержание дисциплины
№ п/п
Наименование темы и содержание
Кол-во часов
№ недели
Вид занятия
(очно, on-line, off-line)
Литература
Лекции:
1
Введение. Примеры задач.
Логические методы: решающие деревья и решающие леса.
2 1 on-line / off- line
[1], стр. 8-35 2
Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент.
4 2, 3 3
Метод опорных векторов
(SVM). Логистическая
4 4, 5
В результате обучения должен:
- демонстрация знаний и понимания формы и методы научного познания, развития науки и смену типов научной рациональности; - основные понятия научных исследований и их методологий; - этапы проведения научных исследований; - методы рационального планирования экспериментальных исследований; - иметь представление об особенностях научного познания, его уровнях и формах; - правила оформления научно-технических отчётов, диссертаций, статей.
- применение знаний и понимания выбирать и реализовывать методы ведения научных исследований; анализировать и обобщать результаты исследований, доводить их до практической реализации; формулировать цель и постановку задачи исследования.
- осуществление сбора и интерпретации информации работать с научно-технической информацией; осуществлять научный поиск по сайтам; рационально планировать экспериментальные исследования; выполнять статистическую обработку результатов экспериментов.
- применение теоретических и практических знаний умение написание научных публикаций и оформление научных трудов.
- навыки обучения навыками работы с научно-технической информацией; навыками презентации результатов научных исследований.
- знание методов научных исследований и академического письма проведение научного исследования и офомление результата
- применять знания и понимание фактов, явлений, теорий и сложных зависимостей между ними проведение экспериментального наблюдения и апробации
- понимание значения принципов и культуры академической честности при написания научных статей и диссертаций
Пререквезиты
История и философия науки
Постреквизиты
Магистерская диссертация
Содержание дисциплины
№ п/п
Наименование темы и содержание
Кол-во часов
№ недели
Вид занятия
(очно, on-line, off-line)
Литература
Лекции:
1
Введение. Примеры задач.
Логические методы: решающие деревья и решающие леса.
2 1 on-line / off- line
[1], стр. 8-35 2
Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент.
4 2, 3 3
Метод опорных векторов
(SVM). Логистическая
4 4, 5
регрессия. Метрики качества классификации.
4
Линейная регрессия.
Понижение размерности, метод главных компонент.
6 6, 7, 8 5
Композиции алгоритмов, градиентный бустинг.
Нейронные сети.
6 9, 10, 11 6
Кластеризация и визуализация.
Частичное обучение.
6 12, 13, 14 7
Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения.
2 15
Всего
30
Практические/ лабораторные/ семинарские:
1
Введение. Примеры задач.
Логические методы: решающие деревья и решающие леса.
1 1 on-line / очно / off-line
[2], стр. хх-хх
2
Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент.
2 2, 3 3
Метод опорных векторов
(SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации.
2 4, 5 4
Линейная регрессия.
Понижение размерности, метод главных компонент.
2 6, 7 5
Композиции алгоритмов, градиентный бустинг.
Нейронные сети.
2 8, 9 6
Кластеризация и визуализация.
Частичное обучение.
2 10, 11 7
Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения.
4 12, 13,
14, 15
Всего
15
Самостоятельная работа
(СРСП/СРС):
1
Введение. Примеры задач.
Логические методы: решающие деревья и решающие леса.
7 1 off-line / on- line
[3], стр. хх-хх
2
Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент.
14 2, 3
[4], стр. хх-хх
3
Метод опорных векторов
(SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации.
14 4, 5
4
Линейная регрессия.
Понижение размерности, метод главных компонент.
6 6, 7, 8 5
Композиции алгоритмов, градиентный бустинг.
Нейронные сети.
6 9, 10, 11 6
Кластеризация и визуализация.
Частичное обучение.
6 12, 13, 14 7
Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения.
2 15
Всего
30
Практические/ лабораторные/ семинарские:
1
Введение. Примеры задач.
Логические методы: решающие деревья и решающие леса.
1 1 on-line / очно / off-line
[2], стр. хх-хх
2
Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент.
2 2, 3 3
Метод опорных векторов
(SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации.
2 4, 5 4
Линейная регрессия.
Понижение размерности, метод главных компонент.
2 6, 7 5
Композиции алгоритмов, градиентный бустинг.
Нейронные сети.
2 8, 9 6
Кластеризация и визуализация.
Частичное обучение.
2 10, 11 7
Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения.
4 12, 13,
14, 15
Всего
15
Самостоятельная работа
(СРСП/СРС):
1
Введение. Примеры задач.
Логические методы: решающие деревья и решающие леса.
7 1 off-line / on- line
[3], стр. хх-хх
2
Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент.
14 2, 3
[4], стр. хх-хх
3
Метод опорных векторов
(SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации.
14 4, 5
4
Линейная регрессия.
Понижение размерности, метод главных компонент.
14 6, 7 5
Композиции алгоритмов, градиентный бустинг.
Нейронные сети.
14 8, 9 6
Кластеризация и визуализация.
Частичное обучение.
21 10, 11, 12 7
Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения.
21 13, 14, 15
Всего:
105
Контроль знаний
1 неделя
2 неделя
3 неделя
4 неделя
5 неделя
6 неделя
7 неделя
8 неделя
ТУ1
Текущая успеваемость
- тест (срс);
- тест (срс);
- тест (срс) / задача (практ);
- тест (срс);
- тест (срс);
- тест (срс) / задача (практ);
- тест (срс);
- тест (срс);
7-8 неделя
РК1
Рубежный контроль 1
- отчет по выполнению семестровой работы (50 % выполнения).
8 неделя
Р1
Рейтинг допуска 1
Р1=(ТУ1+РК1) / 2 9 неделя
10 неделя
11 неделя
12 неделя
13 неделя
14 неделя
15 неделя
ТУ2
Текущая успеваемость
- тест (срс) / задача (практ);
- тест (срс);
- тест (срс);
- тест (срс) / задача (практ);
- тест (срс);
- тест (срс);
- тест (срс) / задача (практ);
14-15 неделя
РК2
Рубежный контроль 2
- отчет по выполнению семестровой работы (100
% выполнения).
15 неделя
КП/КР
Курсовая работа/проект
Публичная защита семестровой работы (с презентацией)
15 неделя
Р2
Рейтинг допуска 2
Р2=(ТУ2+РК2) / 2
При наличии КП/КР: Р2=(ТУ2+КП/КР+РК2) / 3
15 неделя
РД
∑ рейтинг допуска
РД=(Р1+Р2) / 2
Экз. сессия
Экзамен
(Э)
И=РД*0,6+Э*0,4
Форма приема экзамена:
-
письменный;
тестирование;
творческий
(защита проекта и т.п.);
Примечание: все достижения оцениваются по 100-балльной шкале
Академическая честность
Академическая политика в НАО «Торайгыров университет» подразумевают обязательное соблюдение принципов Академической честности (подробно изложены в
Кодексе академической честности) обучающимися, профессорско-преподавательским составом, другими сотрудниками вуза и включаетв себя систему ценностей и принципов, которые развивают личную честность в обучении и выполнении письменных работ,
экзаменов, контрольных работ, исследований, презентаций и оценивании всех участников академического процесса.
Академическая политика университета направлена на систематическую борьбу с академической нечестностью, академической непорядочностью и академическим обманом
(плагиатом, фальсификациями, ложью, списыванием, подкупом, саботажем, профессорско-преподавательскими проступками).
Нарушение принципов академической честности разбирается на дисциплинарном академическом совете, который имеет право принять решение об отчислении из университета. Ознакомиться с Академической политикой и Кодексом академической честности (в обязательном порядке) необходимо на сайте университета :
(
https://tou.edu.kz/ru/?option=com_content&view=article&id=7835
).
Политика курса
Посещение обучающимися всех очных аудиторных занятий без опозданий является обязательным. В случае пропуска занятия, они отрабатываются в порядке, установленном деканатом. Максимальное допустимое количество пропусков очных занятий – 2 (два). В случае более двух пропусков преподаватель имеет право в дальнейшем студента не допускать к занятиям до административного решения вопроса.
Изучение материалов Электронного УМКД (видеоуроки, текстовые и иные материалы) для дистанционных занятий (off-line и on-line занятия) является обязательным.
Каждой контрольное мероприятие оценивается в 100 баллов. Работы следует сдавать в указанные сроки. При несоблюдении сроков сдачи заданий оценка за задание снижается на 50 %. Крайний срок сдачи всех заданий – за 3 дня до начала экзаменационной сессии.
Студенты, не сдавшие все задания не допускаются к экзамену.
Повторение темы и отработка пройденных материалов по каждому учебному занятию обязательны. Степень освоения учебных материалов проверяется устным опросом на лекциях, тестами или письменными работами. Устный опрос и тестирование студентов может проводиться без предупреждения.
Преподаватель не несет ответственности за осведомление студенту его посещаемости и успеваемости, а также дальнейшие последствия в результате этого
(платный семестр, отчисление).
Форма приема экзамена указана в таблице «Контроль знаний». С целью максимальной объективности для экзаменов, проводимых в on-line формате, будет использоваться on-line прокторинг и видеозапись. Экзамен проводится комиссионно
(минимум 2 экзаменатора (преподаватель, ведущий дисциплину и сотрудник университета, отвечающий за соблюдением порядка проведения экзамена), также к проведению экзамена (в рамках проекта «ВУЗ-Регион») привлекаются внешние стейкхолдеры в лице представителей предприятий-партнеров, Государственных учреждений и офиса Антикоррупционного проекта «Ертыс Адалдык Аланы».
Итоговая оценка
Итоговая оценка в баллах (И)
Цифровой эквивалент баллов (Ц)
Оценка в буквенной системе (Б)
Оценка по традиционной системе (Т)
95-100 4
А
Отлично
90-94 3,76
А-
85-89 3,33
В+
Хорошо
80-84 3,0
В
75-79 2,67
В-
70-74 2,33
С+
65-69 2,0
С
Удовлетворительно
Академическая политика университета направлена на систематическую борьбу с академической нечестностью, академической непорядочностью и академическим обманом
(плагиатом, фальсификациями, ложью, списыванием, подкупом, саботажем, профессорско-преподавательскими проступками).
Нарушение принципов академической честности разбирается на дисциплинарном академическом совете, который имеет право принять решение об отчислении из университета. Ознакомиться с Академической политикой и Кодексом академической честности (в обязательном порядке) необходимо на сайте университета :
(
https://tou.edu.kz/ru/?option=com_content&view=article&id=7835
).
Политика курса
Посещение обучающимися всех очных аудиторных занятий без опозданий является обязательным. В случае пропуска занятия, они отрабатываются в порядке, установленном деканатом. Максимальное допустимое количество пропусков очных занятий – 2 (два). В случае более двух пропусков преподаватель имеет право в дальнейшем студента не допускать к занятиям до административного решения вопроса.
Изучение материалов Электронного УМКД (видеоуроки, текстовые и иные материалы) для дистанционных занятий (off-line и on-line занятия) является обязательным.
Каждой контрольное мероприятие оценивается в 100 баллов. Работы следует сдавать в указанные сроки. При несоблюдении сроков сдачи заданий оценка за задание снижается на 50 %. Крайний срок сдачи всех заданий – за 3 дня до начала экзаменационной сессии.
Студенты, не сдавшие все задания не допускаются к экзамену.
Повторение темы и отработка пройденных материалов по каждому учебному занятию обязательны. Степень освоения учебных материалов проверяется устным опросом на лекциях, тестами или письменными работами. Устный опрос и тестирование студентов может проводиться без предупреждения.
Преподаватель не несет ответственности за осведомление студенту его посещаемости и успеваемости, а также дальнейшие последствия в результате этого
(платный семестр, отчисление).
Форма приема экзамена указана в таблице «Контроль знаний». С целью максимальной объективности для экзаменов, проводимых в on-line формате, будет использоваться on-line прокторинг и видеозапись. Экзамен проводится комиссионно
(минимум 2 экзаменатора (преподаватель, ведущий дисциплину и сотрудник университета, отвечающий за соблюдением порядка проведения экзамена), также к проведению экзамена (в рамках проекта «ВУЗ-Регион») привлекаются внешние стейкхолдеры в лице представителей предприятий-партнеров, Государственных учреждений и офиса Антикоррупционного проекта «Ертыс Адалдык Аланы».
Итоговая оценка
Итоговая оценка в баллах (И)
Цифровой эквивалент баллов (Ц)
Оценка в буквенной системе (Б)
Оценка по традиционной системе (Т)
95-100 4
А
Отлично
90-94 3,76
А-
85-89 3,33
В+
Хорошо
80-84 3,0
В
75-79 2,67
В-
70-74 2,33
С+
65-69 2,0
С
Удовлетворительно
60-64 1,67
С-
55-59 1,33
D+
50-54 1,0
D
25-49 0,5
FX
Не удовлетворительно
0-24 0
F
Литература
№
Название
Год
Основная
1
Пономарев А.Б., Пикулева Э.А. Методология научных исследований. – Пермь: Изд-во Перм.нац,исслед.поли- техн. Ун-та, 2014. – 186 с.
2014 2
Дрещинский В.А. Методология научных исследований: учебник для бакалавриата и магистратуры. – 2-ое изд. перераб. и доп. – М.: Изд-во
Юрайт, 2017. – Серия: Бакалавр и магистр.
Академический курс.
2017
Дополнительная
3
Закон «О науке»
4
Электронные и интернет ресурсы
Интернет ссылка
5 6
Лист ознакомления
№
Ф.И.О.
Подпись
1 2
3 4
5 6