Напиши РПД для ПО

2 
 Рабочая программа дисциплины (модуля)  
 
1. Наименование дисциплины  
АНАЛИТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ SAS 
 
2. Уровень высшего образования  
Подготовка научно -педагогических кадров в аспирантуре . 
 
3. Направление подготовки , направленность (профиль) подготовки  
Направление подготовки: 09.06.01 «Информатика и вычислительная техника» ; 
Направленность (профиль) :«Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей» 
(05.13.11).  
 
4. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы  
Дисциплина относится к специальным курсам по выбору вариативной части образовательной программы.  
 
5. Перечень планируемых результатов обучения  
Дисциплина участвует в формирован ии следующих компетенций образовательной программы:  
 
Формируемые компетенции  
(код компетенции)  Планируемые результаты обучения по дисциплине 
(модулю)  
Владение методологией теоретических и экспериментальных 
исследований в области профессиональной деятельности  
(ОПК -1) ЗНАТЬ: классические математические методы, 
применяющиеся для решения задач в области естественных 
наук, экономики, социологии и информационно -
коммуникационных технологий;  
УМЕТЬ: применять классические методы построения и 
анализа матем атических моделей;  
ВЛАДЕТЬ: базовыми навыками выбора методов и средств 3 
 построения и анализа математических моделей  
Владение современными методами построения и анализа математических 
моделей, возникающих при решении естественнонаучных задач, а также 
методами разработки и реализации алгоритмов их решения на основе 
фундаментальных знаний в области математики и информатики  
(ПК-1) ЗНАТЬ: классические методы построения и анализа 
математических моделей, возникающих при решении 
естественнонаучных задач, а та кже базовые методы 
разработки и реализации алгоритмов их решения;  
УМЕТЬ: применять классические методы построения и 
анализа математических моделей, возникающих при 
решении естественнонаучных задач, а также базовые методы 
разработки и реализации алгоритмов  их решения;  
ВЛАДЕТЬ: базовыми навыками выбора методов построения 
и анализа математических моделей, возникающих при 
решении естественнонаучных задач, а также методов 
разработки и реализации алгоритмов их решения.  
 
Владение современными алгоритмами  разраб отки программного 
обеспечения вычислительных комплексов  
(ПК-3) ЗНАТЬ: современные алгоритмы  разработки программного 
обеспечения вычислительных комплексов;  
УМЕТЬ: применять современные алгоритмы  разработки 
программного обеспечения вычислительных комплексов;  
ВЛАДЕТЬ: базовыми навыками выбора современных 
алгоритмов  разработки программного обеспечения 
вычислительных комплексов.  
Владение современными методами интеллектуального анализа данных  
(ПК-5) ЗНАТЬ: современные методы интеллектуального анализа  
данных ; 
УМЕТЬ: применять современные методы интеллектуального 
анализа данных;  
ВЛАДЕТЬ: базовыми навыками выбора  методов 
интеллектуального анализа данных.  4 
  
Оценочные средства для промежуточной аттестации приведены в Приложении.  
 
6. Объем дисциплины  
Объем дисциплины составляет 3зачетных единицы, всего 108 часов . 
72 часа составляет контактная работа с преподавателем ( 40 часов занятий лекционного типа, 30 часов занятий семинарского типа (семинары, 
научно -практические занятия, лабораторные работы и т.п.) , 0 часов  групповых консультаций, 0 часов индивидуальных консультаций, 0часов  
мероприятий текущего контроля успеваемости, 2 часа мероприятий промежуточной аттестации).  
36 часов составляетсамостоятельная работа учащихся . 
 
7.  Входные требования для освоения дисциплины  
Учащиеся должны владеть знаниями  по базам данным и  языкам программирования , а также по математической статистике и методам 
оптимизации в объеме, соответствующем основным образовательным программам бакалавриата и магистратуры по укрупненн ым группам 
направлений и специальностей 01.00.00 «Математика и механика», 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки».  
 
8. Образов ательные технологии  
В процессе обучения используется бесплатная облачная аналитическая платформа интеллектуального анализа данных 
SASEnterpriseMinerOnDemandforAcademics , включающая интерактивные средства  разработки аналитических моделей для решения задач 
поиска ассоциативных правил, тематического моделирования, кластеризации, классификации и прогнозир ования, а также библиотеку 
современных методов прикладной статистики и машинного обучения для решения данных задач . Учебный курс состоит из двух основных 
блоков . Первый блок посвящен изучению алгоритмов, задач и методов, относящихся к типу обучения без учи теля, предназначенных в 
основном для построения описательных моделей интеллектуального анализа данных, а также выявления скрытых структур и 
закономерностей в данных. Второй блог посвящен изучению алгоритмов, задач и методов, относящихся к типу обучения с у чителем, 
предназначенных в основном для построения прогнозных моделей интеллектуального анализа данных. В рамках курса читаются лекции, и 
проводятся практические занятия, включая выполнение самостоятельных практических заданий по разработке моделей для 
интеллектуального  анализа данных.  
 5 
 9. Содержание дисциплины  
В курсе рассматриваются современные алгоритмы иметоды интеллектуального анализа данных для решения поиска ассоциативных правил, 
тематического моделирования, кластеризации, классификации и прогнозирования. В первой части курса, посвященной  изучению методов 
обучения без учителя , рассматриваются: задача п оиск а ассоциативных правил  и основные применяемые дл я этого алгоритмы -  apriori и fp -
tree; задача выявления скрытых  структур в данных  на основе тематического моделирования, в частностим етод главных компонент, 
кластеризация переменных,  самоорганизующиеся отображения, неотрицательная матричная факторизация ; задача кластеризации данных на 
основе иерархических, метрических и вероятностных методов . Также обсуждаются методы предобработки  данных для эффективного 
решения данных задач.  Вторая часть курса посвящена изучению методов прогнозирования, используемых в сис темах интеллектуального 
анализа данных, связанные с этим проблемы, алгоритмы и терминология. Рассматриваются следующие вопросы: понятие проклятия  
размерности  и проблема переобучения ; вопросы и критерии для оценки  и выбор а моделей с использованием валидации  и кросс -валидации ; 
алгоритмы и методы необходимой предобработки  данных для решения задачи прогнозирования. Далее рассматриваются наиболее 
популярные и современные алгоритмы и модели машинного обучения и прикладной статистики для решения задач прогнозирова ния в 
системах интеллектуального анализа данных, в частности: линейные регрессионные модели ; пошаговые методы отбора переменных, 
регуляризация, преобразование пространства признаков  для решения задач прогнозирования ; нелинейные регрессионные модели, сплайны,  
локальная взвешенная регрессия ; нейронные сети, их  типовые архитектуры RBF и MLP, алгоритмы ранней остановки  обучения, методы  
оптимизаци и для обучения нейронных сетей ; метод опорных векторов для бинарной классификации , виды ядерных функций, а лгори тмы 
оптимизации  для обучения модели на основе опорных векторов ; деревья решений, а лгоритмы и критерии поиска разбиения  при их 
построении, вопросы у правление процессом роста и обрубания ветвей деревьев  для борьбы с переобучением ; ансамбли моделей  на основе 
бустинг а и бэгинг а, случайный лес  и градиентный бустинг .Демонстрация примеров использования изучаемых методов и процедур  
проводится преподавателями на каждой лекции  и каждом семинаре . Также данная дисциплина под держивается практическими задани ями 
(практиче скими самостоятельными работами) , позволяющими аспирант ам овладеть навыками построения прогнозных и описательных 
моделей интеллектуального анализа данных , а также навыками анали за результатов и оценки работы реализованных моделей . Обсуждение 
практических самостоятельных работ, а также их защита, проводятся на семинарах. Дополнительно, на семинарах аспирант ы выполняют 
небольшие практические задания по тематике последней на момент данного семинара лекции. Темы семинаров соответствуют т емам лекций. 
Семинары направлены на укрепление знаний, полученных на лекциях.  
  6 
 Наименование и краткое 
содержание разделов и тем 
дисциплины (модуля),  
 
форма промежуточной 
аттестации по дисциплине 
(модулю)  Всего  
(часы ) В том числе  
Контактная работа (работа во взаимодействии с 
преподавателем), часы  
из них  Самостоятельная работа 
обучающегося, часы  
из них  Занятия лекционного  
типа  
Занятия 
семинарского типа  
Групповые 
консультации  
Индивидуальные 
консультации  Учебные занятия, 
направленные на 
проведение 
текущего контроля 
успеваемости 
коллоквиумы, 
практические 
контрольные 
занятия и др)*  Всего  Выполне ние 
домашних 
заданий  Подготов ка 
рефератови
т.п.. Всего  
Тема 1. Введение в методы 
интеллектуального анализа 
данных  4 2 2 – – – 4 0 0 0 
Тема 2. Выявление структур в 
данных. Поиск 
ассоциативных прави л. 
Алгоритмы apriori и fp -tree. 8 3 3 – – – 6 2 0 2 
Тема 3. Выявление структур в 
данных.  Тематическое 
моделирование. Метод 
главных компонент, 
кластеризация переменных, 
самоорганизующиеся 
отображения.  8 3 3 – – – 6 2 0 2 7 
 Тема 4. Выявление структур в 
данных. Кластеризация: 
иерархическая, метрическая, 
вероятностная. 
Предобработка данных для 
кластеризации.  8 3 3 – – – 6 2 0 2 
Тема 5. Задача 
прогнозирования. Проклятие 
размерности, переобучение, 
оценка и выбор моделей, 
валидация и кросс -валидация.  
 6 3 3 – – – 6 0 0 0 
Тема 6. Задача 
прогнозирования. 
Предобработка данных для 
задачи прогнозирования.  
Метод kближайших соседей.  8 3 3 – – – 6 2 0 2 
Тема 7.  Задача 
прогнозирования. 
Регрессионные 
модели.Пошаговые методы 
отбора переменных, 
регуляризация, 
преобразование пространства 
признаков.  8 3 3 – – – 6 2 0 2 
Тема 8. Задача 
прогнозирования. 
Нелинейные регрессионные 6 3 3 – – – 6 0 0 0 8 
 модели, сплайны, локальная 
взвешенная регрессия.  
Тема 9. Задача 
прогнозирования. Нейронные 
сети: типовые архитектуры 
RBF и MLP, ранняя остановка  
обучения, алгоритмы 
оптимизации для обучения 
нейронных сетей.  8 3 3 – – – 6 2 0 2 
Тема 10. Задача 
прогнозирования. Метод 
опорных векторов для 
бинарной классификации. 
Виды ядерных функций. 
Алгоритмы оптимизации.  8 3 3 – – – 6 2 0 2 
Тема 11. Задача 
прогнозирования. Деревья 
решений. Алгоритмы и 
критерии поиска разбиения. 
Управление процессом роста 
и обрубания ветвей деревьев.  8 3 3 – – – 6 2 0 2 
Тема 12. Задача 
прогнозирования. Ансамбли 
моделей. Бустинг и бэгинг 
ансамбли. Случайный лес.  8 3 3 – – – 6 2 0 2 
Промежуточная 20 2 18 9 
 аттестация – ЭКЗАМЕН  
Итого  108 72 36 
 
10. Учебно -методические материалы для с амостоятельной работ ы учащихся  
Самостоятельная работа учащихся  проводится в виде выполнения практических самостоятельных работ (ПСР).  
Текущий контроль осуществляется путем проверки ПСР преподавателями , а также индивидуального обсуждения (защиты) с 
преп одавателями  выполненной ПСР  на семинарах . За каждую ПСР аспирант у проставляется определенное количество  баллов. Итоговая 
сумма баллов влияет на итоговую оценку учащегося по данной дисциплине.  
Также семинарах аспирант ы выполняют небольшие практические задания по тематике последней на момент данного семинара лекции . 
Качество выполнения  заданий также влияет на итоговую оценку.  
 
Методика выставления оценки по данной дисциплине (с учетом ПСР , а также практических заданий на семинарах ) приведена в 
разделе «Методические материалы для проведения процедур оценивания результатов обучения»  Приложения.  
 
Типовые задания для ПСР и методическ ие рекомендации к их выполнению  
Домашнее задание № 1 (ПСР № 1) 
Целью Домашнего задания №1 является освоение алгоритмов и методов прогнозирования для решения учебной задачи анализа данных в 
условиях, близких к реальным условиям, возникающим при решении прикладных задач анализа данных.  
Формулировка задания:  
Дано:  
Тренировочный набор adult _train.sas7bat лежит в директории "/ courses /u_cmc.msu.ru1/i_889205/ c_6043".  10 
 Файл содержит более 30 тысяч записей о людях с 14 атрибутами:  
 age: continuous.  
 workclass : Private, Self -emp-not-inc, Self -emp-inc, Federal -gov, Local -gov, State -gov, Without -pay, Never -worked.   
 fnlwgt : continuous.   
 education : Bachelors, Some -college, 11th, HS -grad, Prof -school, Assoc -acdm, Assoc -voc, 9th, 7th -8th, 12th, Masters, 1st -4th, 10th, 
Doctorate, 5th -6th, Preschool.   
 education -num : continuous.   
 marital -status : Married -civ-spouse, Divorced, Never -married, Separated, Widowed, Married -spouse -absent, Married -AF-spouse.   
 occup ation : Tech -support, Craft -repair, Other -service, Sales, Exec -managerial, Prof -specialty, Handlers -cleaners, Machine -op-inspct, Adm -
clerical, Farming -fishing, Transport -moving, Priv -house -serv, Protective -serv, Armed -Forces.   
 relationship : Wife, Own -child,  Husband, Not -in-family, Other -relative, Unmarried.   
 race: White, Asian -Pac-Islander, Amer -Indian -Eskimo, Other, Black.   
 sex: Female, Male.   
 capital -gain: continuous.   
 capital -loss: continuous.   
 hours -per-week : continuous.   
 native -country : United -States, C ambodia, England, Puerto -Rico, Canada, Germany, Outlying -US(Guam -USVI -etc), India, Japan, Greece, 
South, China, Cuba, Iran, Honduras, Philippines, Italy, Poland, Jamaica, Vietnam, Mexico, Portugal, Ireland, France, Dominica n-Republic, 
Laos, Ecuador, Taiwan , Haiti, Columbia, Hungary, Guatemala, Nicaragua, Scotland, Thailand, Yugoslavia, El -Salvador, Trinadad&Tobago, 
Peru, Hong, Holand -Netherlands.  
Задача заключается в том, чтобы построить модель, которая по атрибутам человека будет предсказывать богатый он и ли нет, т.е. атрибут 
target _rich. 
Требуется:  
1) Создать библиотеку, привязав ее к "/courses/u_cmc.msu.ru1/i_889205/c_6043"  
2) Подключить источник данных и правильно задать типы и роли переменных ( target _rich – отклик, ID - нет) 
3) Провести предобработку данных:  
a. балансировку (если нужно)  11 
 b. фильтрацию (если нужно)  
c.  разбиение на тренировочный и валидационный наборы (если нужно)  
d. подстановку пропущенных значений (если нужно)  
e. удаления корреляций (если нужно)  
f. группировку категориальных (если нужно) и дискретизацию непрерывных (если нужно)  
4) Построить модель прогнозирования:  
a. Если ваша фамилия начинается на гласную, то с помощью деревьев решений и их ансамблей (если нужно)  
b. Если ваша фамилия начинается на согласную и имя на согласную, то с помощью нейросетей и их ансамбл ей (если нужно)  
c. Если ваша фамилия начинается на согласную, а имя на гласную, то с помощью регрессий и их ансамблей (если нужно)  
5) Качество модели:  
a. Индекс Джини должен быть выше 0.8 на ТЕСТОВОМ наборе данных, который не выдается аспирант ам (подбирайте 
правиль но валидационный и получайте наивысший ROC  индекс или индекс Джини)  
b. Top 5 лучших моделей на тестовом наборе получают автомат за экзамен по разделу EnterpriseMiner . 
c. Выберите порог отсечения по максимуму значения статистики Колмогорова -Смирнова  
Результат:  
Запишите диаграмму в формате xml (нажав на диаграмму в дереве проекта и выбрав Save as) и отправьте на проверку преподавателям.  
Домашнее задание № 2 (ПСР № 2) 
Целью Домашнего задания № 2 является освоение алгоритмов и методов прогнозирования для решения учебной задачи анализа данных в 
условиях, близких к реальным условиям, возникающим при решении прикладных задач анализа данных.  
Формулировка задания:  
Дан набор данных, в котором описана история предложений клиентам банка застраховать свои вклады. Целевая бинарная переменная INS, 
содержит признак, согласился ли клиент приобрести такую услугу или нет. Каждый клиент имеет свой уникальный ID. Остальные 
пере менные – входные. Информацию о них можно посмотреть, включив опции «label» при добавлении переменных.  
Определите метаданные для источника указано в таблице ниже:  12 
  Variable Name  Role  Measurement Level  Label  
1  ACCTAGE  INPUT  INTERVAL  Age of Oldest Ac count  
2  AGE  INPUT  INTERVAL  Age  
3  ATM  INPUT  BINARY  ATM  
4  ATMAMT  INPUT  INTERVAL  ATM Withdrawal Amount  
5  BRANCH  INPUT  NOMINAL  Branch of Bank  
6  CASHBK  INPUT  INTERVAL  Number Cash Back  
7  CC  INPUT  BINARY  Credit Card  
8  CCBAL  INPUT  INTERVAL  Credit Card Balance  
9  CCPURC  INPUT  INTERVAL  Credit Card Purchases  
10  CD  INPUT  BINARY  Certificate of Deposit  
11  CDBAL  INPUT  INTERVAL  CD Balance  
12  CHECKS  INPUT  INTERVAL  Number of Checks  
13  CRSCORE  INPUT  INTERVAL  Credit Scor e  
14  DDA  INPUT  BINARY  Checking Account  
15  DDABAL  INPUT  INTERVAL  Checking Balance  13 
 16  DEP  INPUT  INTERVAL  Checking Deposits  
17  DEPAMT  INPUT  INTERVAL  Amount Deposited  
18  DIRDEP  INPUT  BINARY  Direct Deposit  
19  HMOWN  INPUT  BINARY  Owns Home  
20  HMVAL  INPUT  INTERVAL  Home Value  
21  id  ID  NOMINAL   
22  ILS  INPUT  BINARY  Installment Loan  
23  ILSBAL  INPUT  INTERVAL  Loan Balance  
24  INAREA  INPUT  BINARY  Local Address  
25  INCOME  INPUT  INTERVAL  Income  
26  INS  TARGET  BINARY  Insurance Product  
27  INV  INPUT  BINARY  Investment  
28  INVBAL  INPUT  INTERVAL  Investment Balance  
29  IRA  INPUT  BINARY  Retirement Account  
30  IRABAL  INPUT  INTERVAL  IRA Balance  
31  LOC  INPUT  BINARY  Line of Credit  14 
 32  LOCBAL  INPUT  INTERVAL  Line of Credit Balance  
33  LORES  INPUT  INTERVAL  Length of Residence  
34  MM  INPUT  BINARY  Money Market  
35  MMBAL  INPUT  INTERVAL  Money Market Balance  
36  MMCRED  INPUT  INTERVAL  Money Market Credits  
37  MOVED  INPUT  BINARY  Recent Address Change  
38  MTG  INPUT  BINARY  Mortgage  
39  MTGBAL  INPUT  INTERVAL  Mortgage Balance  
40  NSF  INPUT  BINARY  Number Insufficient Fund  
41  NSFAMT  INPUT  INTERVAL  Amount NSF  
42  PHONE  INPUT  NOMINAL  Number Telephone Banking  
43  POS  INPUT  INTERVAL  Number Point of Sale  
44  POSAMT  INPUT  INTERVAL  Amount Point of Sale  
45  RES  INPUT  NOMINAL  Area Classification  
46  SAV  INPUT  BINARY  Saving Account  
47  SAVBAL  INPUT  INTERVAL  Saving Balance  15 
 48  SDB  INPUT  BINARY  Safety Deposit Box  
49  TELLER  INPUT  INTERVAL  Teller Visits  
50  _dataobs_  REJECTED  INTERVAL  Observation Number  
Необходимо построить модель прогнозирования для бинарного отклика, которая будет наилучшим образом его предсказывать. Можно 
использовать л юбые методы, которые реализованы в SAS Enterprise Miner.  
Оцениваться качество модели будет:  
1) По критерию ROC Index (площадь под ROC кривой).  
2) На тестовом наборе, где реальный отклик не будет известен аналитику (вам), но будет известен проверяющему (мн е). 
3) Будет проверяться не только результат для тестового набора, но и что предоставленная модель действительно генерирует 
представленный тестовый набор.  
4) Для зачет по заданию необходимо получить ROC на тестовом наборе больший или равный 0.777 (заметьте , что оценки на тестовом 
и валидационном наборах могут сильно отличаться).  
Входные данные:  
1) Закачены на сервер и состоят из тренировочного набора train и тестового набора test.  
2) Чтобы получить к ним доступ нужно в вашем проекте добавить библиотеку (с л юбым именем), привязав ее к директории. Для этого 
в вашем проекте выбираете File ->New ->Library и в запушенном визарде создаете библиотеку (например, с именем Task4) и путем 
/courses/d2db66e5ba27fe300  
3) После этого можно добавлять в проект наборы файлов та кже как из обычных библиотек.  
В качестве базового примера предоставлена диаграмма sample, которая реализует простую пошаговую регрессию и дерево решений. 16 
 Среди этих моделей выбирается лучшая (в узле Model Comparison), она применяется к тестовому набору дан ных (в узле Score).  
Для сдачи этого задания необходимо прислать:  
1) Проэкспортированную диаграмму в формате xml (как обычно)  
2) Скопированный код из результатов узла Score из раздела “SAS Code”  
3) ROC Index должен быть больше 0.777 (у модели в примере он м еньше 0.75).  
 
Данные ПСР соответствуют изучаемым  темам  следующим образом : 
№ Изучаемая тема  Соответствующая ПСР  
1 Темы1-12 ПСР №1  
2 Темы 1-12 ПСР №2  
 
11.  Ресурсное обеспечение  
Основная литература  
1. Айвазян С.А., Бухтштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. /Прикладная стат истика:  Классификации и снижение 
размерности .Справочное издание. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 607с.  
2. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. – Springer, 2001.    
3. Kattamuri S. Sarma Predictive Modeling with SAS® Enterprise Miner™: Practical Solutions for Business Applications, Third Edit ion - SAS 
Institute, 2017  
 
Ресурс ы информационно -телекоммуникационной сети «Интернет»  
1. SASEnterpriseMinerOnDemandforAcademics , руководство по установке и использованию . https://www.sas.com/ru_ru/software/on -
demand -for-academics.html  
 17 
 Информационные технологии, используемые в процессе обучения  
1. Бесплатная облачная аналитическаяплатформа SASEnterprise Miner OnDemand for Academics  
 
Активные и интерактивные формы проведения занятия  
Каждое занятие (лекция и семинар) сопровождается демонстрацией преподавателями изучаемых на данном занятии техно логи й. В рамках 
данных демонстраций аспирант ы проделывают необходимые действия по настройке программного обеспечения , написанию и запуск у 
программ на своих компьютерах, задают вопросы. Дополнительно, н а семинаре аспирант ы выполняют небольшие практические задания (как 
индивидуально, так и в группах) по тематике последней на момент данного семинара лекции. Также на каждом занятии проводится 
обсуждение домашних заданий, а также все аспирант ы имеют возможность задать преподавателям свои вопросы по изучаемой теме.  
 
Материально -техническая база  
1. Для преподавания дисциплины требуется класс, оборудованный маркерной или меловой доской и проектором (и компьютером с 
разъемом VGA  / HDMI  для подключения к проектору);  
2. Для демонстрации современных технологий аналитики больших данных требуется компьютерный класс с доступом в Интернет со 
следующим  установленным графическим клиентом SASEnterpriseMinerOnDemandforAcademics . 
 
12. Язык преподавания  
Русский.  
 
13. Разработчики программы, Преподаватели  
Доцент  кафедры Интеллектуальных Информационных Технологий, Петровский Михаил Игоревич ( michael @cs.msu.su)  
  18 
 Приложение  
 
Оценочные средства для промежу точной аттестации по дисциплине  
«АНАЛИТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ SAS» 
Средства для оценивания планируемых результатов обучения, критерии и показатели оценивания приведены ниже . 
РЕЗУЛЬТАТ 
ОБУЧЕНИЯ  
 по дисциплине 
(модулю)  КРИТЕРИИ и ПОКАЗАТЕЛИ ОЦЕНИВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТА ОБУЧЕНИЯ  
по дисциплине (модулю)  
 ОЦЕНОЧНЫЕ 
СРЕДСТВА  
 1 2 3 4 5  
ЗНАТЬ:  
современные математические 
методы, применяющиеся для 
решения задач в области 
естественных наук, 
экономики, социологии и 
информационно -
коммуникационных 
технологий  
Код З1 (ОПК -1) Отсутствие 
знаний  Фрагментарные 
представления о  
современных 
математических 
методах, 
применяющихся 
для решения 
задач в области 
естественных 
наук, экономики, 
социологии и 
информационно -
коммуникацион
ных технологий  
 В целом 
сформированные, 
но неполные 
знания о  
современных 
математических 
методах, 
применяющи хся 
для решения задач 
в области 
естественных 
наук, экономики, 
социологии и 
информационно -
коммуника -
ционных 
технологий  Сформированные, 
но содержащие 
отдельные 
пробелы знания о  
современных 
математических 
методах, 
применяющихся 
для решения задач 
в области 
естественных 
наук, экономики, 
социологии и 
информационно -
коммуника -
ционных 
технологий  Сформированные 
систематические  
знания о  
современных 
математических 
методах, 
применяющихся 
для решения задач 
в области 
естественных 
наук, экономики, 
социологии и 
информационн о-
коммуникационн
ых технологий  Устный экзамен  
УМЕТЬ:  
применять современные 
методы постановки и анализа 
задач в области математики и 
информатики  Отсутствие 
умений  
 
 
 Фрагментарные 
умения  
применять 
современные 
методы В целом 
успешное, но не 
систематическое 
умение  применять 
современные Успешное, но 
содержащее 
отдельные 
пробелы умение  
применя ть Сформированное 
умение применять 
современные 
методы 
постановки и отчет  19 
 Код У1 (ОПК -1)  
 
 постановки и 
анализа задач в 
области 
математики и 
информатики  методы 
постановки и 
анализа задач в 
области 
математики и 
информатики  современные 
методы 
постановки и 
анализа задач в 
области 
математики и 
информатики  анализа задач в 
области 
математики и 
информатики  
ВЛАДЕТЬ:  
навыками оптимального 
выбора современных методов 
и средств постановки и 
анализа задач в области 
математики и информатики  
Код В1 (ОПК -1) Отсутствие 
навыков  
 
 
 
 
 
 Фрагментарное 
владение 
навыками  
оптимального 
выбора 
современных 
методов и 
средств 
постановки и 
анализа задач в 
области 
математики и 
информатики  В целом 
успешное, но не 
полное владение 
навыками 
оптимального 
выбора 
современных 
методов и средств 
постановки и 
анализа задач в 
области 
математ ики и 
информатики  Успешное, но 
содержащее 
отдельные 
пробелывладение 
навыками 
оптимального 
выбора 
современных 
методов и средств 
постановки и 
анализа задач в 
области 
математики и 
информатики  Сформированное 
владение 
навыками 
оптимального 
выбора 
современных 
методов и средств 
постановки и 
анализа задач в 
области 
математики и 
информатики  отчет  
ЗНАТЬ:  
современные метод ы 
построения и анализа 
математических моделей, 
возникающих при решении 
естественнонаучных задач, а 
также современныеметод ы 
разработки и реализации 
алгоритмов их решения  
Код З1 (ПК -1) Отсутствие 
знаний  Фрагментарные 
представления о  
современных 
методах 
построения и 
анализа 
математических 
моделей, 
возникающих 
при решении 
естественнонауч
ных задач, а 
также 
современн ых В целом 
сформированные, 
но неполные 
знания о  
современных 
методах 
построения и 
анализа 
математических 
моделей, 
возникающих при 
решении 
естественнонаучн
ых задач, а также Сформированные, 
но содержащие 
отдельные 
пробелы знания о  
современных 
методах 
построения и 
анализа 
математических 
моделей, 
возникающих при 
решении 
естественнонаучн
ых задач, а также Сформированные 
систематические  
знания о  
современных 
методах 
построения и 
анализа 
математических 
моделей, 
возникающих при 
решении 
естественнонаучн
ых задач, а также 
современн ых Устный экзамен  20 
 методах 
разработки и 
реализации 
алгоритмов их 
решения  
 современн ых 
методах 
разработки и 
реализации 
алгоритмов их 
решения  современн ых 
методах 
разработки и 
реализации 
алгоритмов их 
решения  методах 
разработки и 
реализации 
алгоритмов их 
решения  
УМЕТЬ:  
применять современные 
метод ы построения и 
анализа математических 
моделей, возникающих при 
решении 
естественнонаучных задач, 
а также 
современныеметод ы 
разработки и реализации 
алгоритмов их решения  
Код У1 (ПК -1) Отсутствие 
умений  
 
 
 
 
 
 Фрагментарные 
умения  
применять 
современные 
метод ы 
построения и 
анализа 
математически
х моделей, 
возникающих 
при решении 
естественнонау
чных задач, а 
также 
современныеме
тоды 
разработки и 
реализации 
алгоритмов их 
решения  В целом 
успешное, но не 
систематическое 
умение  примен ять 
современные 
метод ы 
построения и 
анализа 
математических 
моделей, 
возникающих 
при решении 
естественнонауч
ных задач, а 
также 
современныемет
оды разработки 
и реализации 
алгоритмов их 
решения  Успешное, но 
содержащее 
отдельные 
пробелы умение  
применять 
совреме нные 
метод ы 
построения и 
анализа 
математических 
моделей, 
возникающих 
при решении 
естественнонауч
ных задач, а 
также 
современныемет
оды разработки 
и реализации 
алгоритмов их 
решения  Сформированное 
умение применять 
современные 
метод ы 
построения и 
анализа 
матем атических 
моделей, 
возникающих 
при решении 
естественнонауч
ных задач, а 
также 
современныемет
оды разработки 
и реализации 
алгоритмов их 
решения  отчет  
ВЛАДЕТЬ:  
навыками оптимального 
выбора современных метод ов 
построения и анализа 
математических моделей, 
возникающих при решении Отсутствие 
навыков  
 
 
 
 Фрагментарное 
владение 
навыками 
оптимального 
выбора 
современных В целом 
успешное, но не 
полное владение 
навыками 
оптимального 
выбора Успешное, но 
содержащее 
отдельные 
пробелывладение 
навыками 
оптимального Сформированное 
владение 
навыками 
оптимального 
выбора 
современных отчет  21 
 естественнонаучных задач, 
а также современных 
метод ов разработки и 
реализации алгоритмов их 
решения  
Код В1 (ПК -1)  
 методов  
построения и 
анализа 
математически
х моделей, 
возникающих 
при решении 
естественнонау
чных задач, а 
также 
современных 
методов  
разработки и 
реализации 
алгоритмов их 
решения  современных 
методов  
построения и 
анализа 
математических 
моделей, 
возникающих 
при решении 
естественнонауч
ных задач, а 
также 
современных 
методов  
разработки и 
реализации 
алгоритмов их 
решени я выбора 
современных 
методов  
построения и 
анализа 
математических 
моделей, 
возникающих 
при решении 
естественнонауч
ных задач, а 
также 
современных 
методов  
разработки и 
реализации 
алгоритм ов их 
решения  методов  
построения и 
анализа 
математических 
моделей, 
возникающих 
при решении 
естественнонауч
ных задач, а 
также 
современных 
методов  
разработки и 
реализации 
алгоритмов их 
решения  
 
ЗНАТЬ:  
современные алгоритмы  
разработки программного 
обеспечения вычислительных 
комплексов;  
Код З1 (ПК -3) Отсутствие 
знаний  Фрагментарные 
представления  о 
современных 
алгоритмах  
разработки 
программного 
обеспечения 
вычислительных 
комплексов  В целом 
сформированные, 
но неполные 
знания о  
современных 
алгоритмах 
компьютерной 
математики, о 
математической 
теории, лежащей в 
их основе  Сформированные, 
но содержащие 
отдельные 
пробелы знания о  
современных 
алгоритмах 
компьютерной 
математики, о 
математической 
теории, лежащей в 
их основе  Сформированные 
систематические  
знания о  
современных 
алгоритмах 
компьютерной 
математики, о 
математической 
теории, лежащей в 
их основе  Устный экзамен  
УМЕТЬ:  
применять современные 
алгоритмы  разработки 
программного обеспечения Отсутствие 
умений  
 
 Фрагментарные 
умения применят
ь современные 
алгоритмы  В целом 
успешное, но не 
систематическое 
умение применять Успешное, но 
содержащее 
отдельные 
пробелы Сформированное 
умение применять 
современные 
алгоритмы  отчет  22 
 вычислительных комплексов  
Код У1 (ПК -3)  разработки 
программного 
обеспечения 
вычислительных 
комплексов  
 современные 
алгоритмы  
разработки 
программного 
обеспечения 
вычислительных 
комплексов  умение применять 
современные 
алгоритмы  
разработки 
программного 
обеспечения 
вычисл ительных 
комплексов  разработки 
программного 
обеспечения 
вычислительных 
комплексов  
ВЛАДЕТЬ:  
базовыми навыками выбора 
современных алгоритмов  
разработки программного 
обеспечения вычислительных 
комплексов  
Код В1 (ПК -3) Отсутствие 
навыков  
 
 
 
 
 
 Фрагментарн ое 
владени е 
базовыми 
навыками 
выбора 
современных 
алгоритмов  
разработки 
программного 
обеспечения 
вычислительных 
комплексов  
 В целом 
успешное, но не 
полное владение 
базовыми 
навыками выбора 
современных 
алгоритмов  
разработки 
программного 
обеспечения 
вычислительных 
комплексов  Успешное, но 
содержащее 
отдельные 
пробелывладени е 
базовыми 
навыками выбора 
современных 
алгоритмов  
разработки 
программного 
обеспечения 
вычислительных 
комплексов  
 Сформиро ванное 
владение базовым
и навыками 
выбора 
современных 
алгоритмов  
разработки 
программного 
обеспечения 
вычислительных 
комплексов  
 отчет  
ЗНАТЬ:  
современные методы 
интеллектуального анализа 
данных ; 
Код З1 (ПК -5) Отсутствие 
знаний  Фрагментарные 
представления о  
современных 
методах 
интеллектуально
го анализа 
данных  
 
 В целом 
сформированные, 
но неполные 
знания о  
современных 
методах 
интеллектуальног
о анализа данных  Сформированные, 
но содержащие 
отдельные 
пробелы знания 
осовременных 
методах 
интеллектуальног
о анализа данных  Сформированные 
систематические  
знания 
осовременных 
методах 
интеллектуальног
о анализа данных  Устный экзамен  
УМЕТЬ:  
применять современные 
методы интеллектуального 
анализа данных  Отсутствие 
умений  
 
 Фрагментарные 
умения применят
ь современные 
методы В целом 
успешное, но не 
систематическое 
умение применять Успешное, но 
содержащее 
отдельные 
пробелы Сформированное 
умение применять 
современные 
методы отчет  23 
 Код У1 (ПК -5)  интеллектуально
го анализа 
данных  современные 
методы 
интеллектуальног
о анализа данных  умение применять 
современные 
методы 
интеллект уальног
о анализа данных  интеллектуальног
о анализа данных  
ВЛАДЕТЬ:  
базовыми навыками выбора  
методов интеллектуального 
анализа данных  
Код В1 (ПК -5) Отсутствие 
навыков  
 
 
 
 
 
 Фрагментарн ое 
владени е 
базовыми 
навыками 
выбора  методов 
интеллектуально
го анализа 
данных  В целом 
успешное, но не 
полное владение 
базовыми 
навыками выбора  
методов 
интеллектуальног
о анализа данных  Успешное, но 
содержащее 
отдельные 
пробелывладени е 
базовыми 
навыками выбора  
методов 
интеллектуальног
о анализа данных  Сформированное 
владение базовым
и навыками 
выбора  методов 
интеллектуальног
о анализа данных  
 отчет  
 
 
Фонды оценочных средств, необходимые для оценки результатов обучения  
Список вопросов для устной части экзамена  
1. Понятие процесса  интеллектуального анализа данных , основные типы решаемых задач, исходных данных и приложений.  
2. Поиск ассоциативных правил. Алгоритмы apriori и fp -tree. 
3. Тематическое моделирование. Метод главных компонент, кластеризация переменных, самоорган изующиеся отображения.  
4. Кластеризация: иерархическая, метрическая, вероятностная. Предобработка данных для кластеризации.  
5. Задача прогнозирования. Проклятие размерности, переобучение, оценка и выбор моделей, валидация и кросс -валидация.  
6. Предобработка данных  для задачи прогнозирования. Метод kближайших соседей.  
7. Регрессионные модели.Пошаговые методы отбора переменных, регуляризация, преобразование пространства признаков.  
8. Нелинейные регрессионные модели, сплайны, локальная взвешенная регрессия.  
9. Нейронные сети: типовые архитектуры RBF и MLP, ранняя остановка обучения, алгоритмы оптимизации для обучения нейронных 
сетей.  
10. Метод опорных векторов для бинарной классификации. Виды ядерных функций. Алгоритмы оптимизации.  
11. Деревья решений. Алгоритмы и критерии поиска разби ения. Управление процессом роста и обрубания ветвей деревьев.  24 
 12. Ансамбли моделей. Бустинг и бэгинг ансамбли. Случайный лес. Процедуры и инструменты для поиска выбросов.  
 
Примеры вопросов для письменной  части экзамена  
Письменная  часть экзамена охватывает материал всего курса и состоит из заданий следующего типа:  
1. Тестовые вопросы с выбором одного варианта ответа из списка предложенных;  
2. Тестовые в опросы на выб ор нескольких верных утверждений из списка предложенных;  
3. Расчетные задачи без выбора вариантов ответа;  
4. Задачи на написание программы . 25 
 Регрессионные модели:  
Ниже даны утверждения относительно некоторых процедур построения регрессионных моделей. Какие из перечисленных ниже утвержден ий истины относительно 
алгоритма LARS , использующего метод LASSO , а какие относительно регрессии частичных квадратов PLS. Некоторые утверждения справедливы для обоих алгоритмов, 
некоторые ни для одного.  
a. Может применяться для выбора важных переменных  
b. Может применяться для прогнозирования бинарного отклика  
c. Может при меняться для прогнозирования категориального отклика  
d. Использует линейное преобразование пространства признаков  
e. Использует нелинейное преобразование пространства признаков  
f. Использует регуляризацию L2 в пространстве коэффициентов регрессионной модели  
g. Испо льзует регуляризацию L1 в пространстве коэффициентов регрессионной модели  
h. Использует пошаговые методы выбора важных переменных  
i. Может обрабатывать пропущенные значения  
j. Корректно оценивает важность категориальных предикторов  
k. Может строить нелинейные модели  
l. Может строить обобщенные линейные модели  
m. Максимально сложная модель, построенная таким методом, всегда совпадает с регрессией, построенной методом наименьших квадрато в на всем 
наборе входных переменных.  
 
LARS +LASSO :  _______________________________________ ____________________________  
 
PLS:  ___________________________________________________________________  
Поиск ассоциативных правил:  
Дан набор из 50 транзакций (чеки из магазина): {bourbon},{baguette},{artichok avocado},{bourbon},{avocado apples},{apples bourbon},{baguette bourbon},{baguette 
bourbon},{bordeaux bourbon},{avocado apples baguette},{apples artichok avocado baguette},{apples},{avocado apples baguette},{ apples},{artichok bourbon},{artichok avocado 
baguette},{apples},{baguette bourbon},{bourbon}, {baguette apples},{bourbon artichok avocado baguette},{artichok bourbon},{bourbon},{baguette apples},{baguette apples 
bourbon},{avocado bourbon},{artichok bourbon},{bourbon},{bourbon},{bourbon},{avocado apples baguette},{bordeaux bourbon},{bor deaux articho k avocado 
baguette},{baguette},{artichok avocado},{apples bourbon},{artichok avocado baguette},{artichok},{artichok bourbon},{baguette 
apples},{bourbon},{bourbon},{bourbon},{avocado apples baguette},{artichok baguette},{bourbon},{artichok avocado}  
Найдите методом FP-tree (или априори) частые наборы и достоверные правила при заданных ограничениях: Minsupport  = 10%. Minconfidence  = 60%. Распишите 26 
 процедуру поиска частых эпизодов и правил по шагам с учетом выбранного алгоритма. У какого правила самый высокий lift? Дайте словесную интерпретацию этому 
правилу и всем его числовым характеристикам.  
_______________________________ ______________ФИО ________ группа  
Кластерный анализ:  
Дано множество точек:  
A B C D E F G H I J 
(2,10)  (2,5)  (8,4)  (5,8)   (7,5)   (6,4)  (1,2)  (4,9)  (7,6)  (1,0)  
 
Проведите иерархическую кластеризацию по методу Single -link, выпишите последовательно полученные кластеры после каждого шага или нарисуйте дендрограмму. 
Везде указывать межкластерное расстояние для каждого шага. Для удобства рекомендуется сначала выписать матрицу попарных квадратов расстояний.  
Деревья решений:  
Дана информация о распределении значений переменной JOB ( с тремя значениями) в срезе отклика BAD : 27 
  
Среди всех возможных бинарных вариантов разбиения по переменной JOB найдите лучший по критерию Xi2. Выпишите таблицы сопряженности для каждого 
варианта (т.к. число степеней свободы одинаковое, то p-value  можно не рассчитывать). Сравните по Джини (или энтропии) победивший по Xi2 вариант с вариантом 
разбиения, когда для кажд ого значения атрибута JOB будет выделена своя ветвь.  
_______________________________ ______________ФИО ________ группа  
Предобработка данных:  
Ниже даны утверждения относительно некоторых процедур предобработки данных. Укажите, какие из них справедливы для процедуры семплирования (в частности 
для узла обработки данных Sample  в SASEnterpriseMiner ), а какие для процедуры фильтрации выбросов (в частности для узла обработки данных Filter  в 
SASEnterpriseMiner )? Некоторые пункты справедливы для обоих процедур, нек оторые ни для одной.  
a. Может добавлять новые переменные в обрабатываемый набор данных  
28 
 b. Может удалять переменные в обрабатываемом наборе данных  
c. Может добавлять новые записи в обрабатываемый набор данных  
d. Может удалять записи в обрабатываемом наборе данных  
e. Может  использоваться для балансировки классов  
f. Может находить и удалять артефакты и выбросы  
g. Может находить и исправлять артефакты и выбросы  
h. Может использовать информацию о распределении категориальной переменной при формировании выходных наборов данных  
i. Может ис пользовать информацию о распределении числовой переменной при формировании выходных наборов данных  
j. Производит кластеризацию для последующей обработки с сохранением пропорций размеров кластеров  
k. Определяет важность входных переменных для последующей обработк и с фильтрацией незначимых предикторов  
l. Позволяет объединять несколько наборов данных в один  
m. Позволяет разбивать один набор данных на несколько  
 
Sample: ___________________________________________________________________  
 
Filter :  ___________________________________________________________________  
 
Примеры ПСРприведены выше . 
 
  29 
 Методические материалы для проведения процедур оценивания результатов обучения  
В течение семестра аспирант ы выполняют небольшие практические задания на семинарах (по тематике последней на момент данного 
семинара лекции), а также две ПСР дома (которые обсуждаются с преподавателями на семинарах и «защищаются »). 
За работу на семин арах аспирант ы могут получить 0 –40 баллов.  
За каждую ПСР аспирант ы могут получить 0 –30 баллов (таким образом, всего за ПСР можно получить 0 –60 баллов).  
Таким образом, за семестр аспирант ы мо гут набрать 0 –100 баллов.  
По результатам работы в семестре, всем аспирант ам ставится предварител ьная оценка по следующей схеме : 
Количество баллов, набранных в семестре  Предварительная оценка  
Не менее 80 баллов  «ОТЛ»  
Не менее 60 баллов и не более 79 баллов  «ХОР»  
Не менее 40 баллов и не более 59 баллов  «УДОВЛ»  
Не более 39 баллов  «НЕУД»  
 
Далее, на экзамене аспирант ы пишут письменную работу, за которую также получают оценку (вся работа оценивается в 100 баллов, оценка 
за письменную работу ставится аналогично оценке за работу в семестре).  
Итоговая оценка за дисциплину вычисляется как среднее арифметическое между оценкой за работу в семестре и оценкой за письменн ую на 
экзамене работу. В случае возникновения спорной ситуации, преподаватели устно задают аспирант у любые три вопроса из списка во просов 
для устной части экзамена. По результатам ответа аспирант а на вопросы, ставится итоговая оценка.  
_________