Наименование компетенции ФГОС ВО	Индикаторы достижения компетенций
Способен принимать решения, осуществлять стратегическое планирование и прогнозирование в профессиональной деятельности с использованием современных методов и программного инструментария сбора, обработки и анализа данных, интеллектуального оборудования и систем искусственного интеллекта (ОПК-3)	Знаний: методы принятия решений для стратегического планирования и прогнозирования в профессиональной деятельности особенности стратегического управления ИТ современные методы и программный инструментарий сбора, обработки и анализа данных, интеллектуального оборудования и систем искусственного интеллекта Умений: применять современный программный инструментарий сбора, обработки и анализа данных, технологии искусственного интеллекта для решения Data Mining использовать современные методы и программный инструментарий сбора, обработки и анализа данных, интеллектуального оборудования и систем искусственного интеллекта Навыков: способностью принимать решения, осуществлять стратегическое планирование и прогнозирование в профессиональной деятельности с использованием современных методов и программного инструментария сбора, обработки и анализа данных, интеллектуального оборудования и систем искусственного интеллекта
Способен проводить исследования, организовывать самостоятельную и коллективную научно-исследовательскую, проектную и учебно-профессиональную деятельность для поиска, выработки и применения новых решений в области информационно-коммуникационных технологий (ОПК-5)	Знаний: методы прикладных научных ислледований для поиска, выработки и применения новых решений в области информационно-коммуникационных технологий технологии организации самостоятельной и коллективной научно-исследовательской, проектной и учебно-профессиональной деятельности современные решения в области информационно-коммуникационных технологий Умений: самостоятельно изучать новые методики и методы исследований, в том числе в новых видах профессиональной деятельности в области информационно-коммуникационных технологий выдвигать самостоятельные гипотезы, оформлять результаты исследований в форме аналитических записок, докладов и научных статей организовывать самостоятельную и коллективную научно-исследовательскую, проектную и учебно-профессиональную деятельность Навыков: способностью проводить исследования, организовывать самостоятельную и коллективную научно-исследовательскую, проектную и учебно-профессиональную деятельность для поиска, выработки и применения новых решений в области информационно-коммуникационных технологий
Способен применять методы системного анализа и моделирования для анализа и автоматизации бизнес-процессов предприятия (ПК-4.2)	Знаний: методики описания и моделирования бизнес-процессов средства моделирования бизнес-процессов основы реинжиниринга и автоматизации бизнес-процессов предприятия Умений: выбирать инструменты и методы моделирования и автоматизации бизнес-процессов Навыков: владеет навыками бизнес-аналитики эффективности процессов предприятия

Вид учебной работы	Часов (по видам работ)	Семестры
1
Контактная работа (всего)	40	40
Лабораторные занятия	20	20
Практические занятия	20	20
Самостоятельная работа	104	104
Всего, часов/зачетных единиц	144 / 4	144 / 4

Показаны записи 1-5 из 5.

Наименование раздела дисциплины	Содержание раздела	Всего, час (без контроля и консультаций)	ПР	Лаб	СР
Введение в машинное обучение и анализ данных	Введение. История анализа данных. Постановки задач в машинном обучении: классификация, регрессия, ранжирование, кластеризация, латентные модели. Примеры задач. Виды данных: структурированные таблицы, тексты, изображения, звук. Признаки.	28	4	4	20
Линейные модели	Аналитическое и численное решение задачи МНК. Градиентный спуск, методы оценивания градиента. Функции потерь. Регуляризация. Квантильная регрессия (постановка задачи и примеры использования). Методы оценивания обобщающей способности, кросс-валидация. Метрики качества регрессии.	28	4	4	20
Линейные модели	Аппроксимация эмпирического риска. Персептрон. Метод опорных векторов, его двойственная задача (без ядер). Задача оценивания вероятностей, логистическая регрессия. Идея калибровки вероятностей. Оптимизация второго порядка (идея и предпосылки для использования). Обобщённые линейные модели. Метрики качества в задачах классификации. Multiclass- и multilabel-классификация. Особенности многоклассовых задач. Метрики качества. Методы решения multilabel-задач, основанные на матричных разложениях.	30	4	4	22
Решающие деревья	Общий алгоритм построения, критерии информативности. Конкретные критерии для классификации и регрессии. Тонкости решающих деревьев: обработка пропущенных значений, стрижка, регуляризация.	28	4	4	20
Композиции моделей	Общая идея bias-variance decomposition. Бэггинг и метод случайных подпространств. Случайные леса и extra random trees. Бустинг. Градиентный бустинг над решающими деревьями. Имплементации: xgboost, lightgbm, catboost.	30	4	4	22

1) Гасанов, Эльяр Эльдарович. Интеллектуальные системы. Теория хранения и поиска информации [Электронный ресурс] : учеб. для вузов / Э. Э. Гасанов, В. Б. Кудрявцев. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 19.04.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-08684-3. - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-teoriya-hraneniya-i-poiska-informacii-537938.
2) Бессмертный, Игорь Александрович. Интеллектуальные системы [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / И. А. Бессмертный, А. Б. Нугуманова, А. В. Платонов. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 06.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-01042-8. - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-537001.
3) Платонов, Алексей Владимирович. Машинное обучение [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов / А. В. Платонов. – Москва : Юрайт, 2023. – (Высшее образование). – Добавлено: 20.10.2023. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-15561-7. - URL: https://urait.ru/bcode/520544.

1) Загорулько, Юрий Алексеевич. Искусственный интеллект. Инженерия знаний [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов / Ю. А. Загорулько, Г. Б. Загорулько. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 15.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-07198-6. - URL: https://urait.ru/book/iskusstvennyy-intellekt-inzheneriya-znaniy-540987.
2) Одинцов, Борис Ефимович. Модели и проблемы интеллектуальных систем [Электронный ресурс] : монография / Б. Е. Одинцов. – Москва : ИНФРА-М, 2024. – (Научная мысль). – Добавлено: 21.05.2025. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Znanium по паролю. – DOI 10.12737/1060845. – ISBN 978-5-16-015839-6. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=432181.
3) Теофили, Томмазо. Глубокое обучение для поисковых систем [Электронный ресурс] / Т. Теофили. – Москва : ДМК Пресс, 2020. – Добавлено: 30.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Лань по паролю. – ISBN 978-5-97060-776-3. - URL: https://e.lanbook.com/book/140574.
4) Сахнюк, Павел Анатольевич. Платформы бизнес-аналитики : учеб. пособие / П. А. Сахнюк, Т. И. Сахнюк ; Департамент образования и науки г. Москвы, Гос. автоном. образоват. учреждение высш. образования г. Москвы "Моск. гор. пед. ун-т" (ГАОУ ВО МГПУ), Ин-т цифрового образования, Департамент информатики, упр. и технологий ; рец. К. Г. Шумкова. – Москва : МГПУ, 2022. – 283 с. : ил., табл. – Библиогр.: с. 281–283. – ISBN 978-5-243-00713-9. - URL: https://resources.mgpu.ru/showlibraryurl.php?docid=558535&foldername=fulltexts&filename=558535.pdf.

Показаны записи 1-3 из 3.

Учебная аудитория	Материально-техническое обеспечение
Аудитория для практической работы	Компьютер, проектор с экраном, колонки, доска, ноутбук, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.
Аудитория для лабораторной работы	Компьютер, проектор с экраном, колонки, доска, ноутбук, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.
Помещение для самостоятельной работы	Компьютер, проектор с экраном, колонки, доска, ноутбук, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.

Место в структуре образовательной программы

Промежуточная аттестация