Рабочая программа дисциплины «Компьютерная обработка экспериментальных данных»
Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине
жүктеу/скачать 230 Kb.
|
Компьют. обраб. эксперим. данных(последний вар)
- Бұл бет үшін навигация:
- Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине, соотнесенных с планируемыми результатами освоения ОП
| Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине
Цели преподавания дисциплины Цель преподавания дисциплины - дать возможность наглядно иллюстрировать основные теоретические концепции этого курса и уже изученного курса теории вероятностей; представить студентам возможность проверить на практике свои вероятностно-статистические воззрения; повысить уровень фундаментальной математической подготовки, усилить прикладную направленность курса теории вероятностей, ориентировать студентов на использование математических методов при решении прикладных задач. Представить математические методы, необходимые для анализа и моделирования устройств, процессов и явлений при поиске оптимальных решений научно-технических проблем и выбора наилучших способов реализации этих методов; научить разбираться в многообразии современных средств математического описания. Выбирать и разрабатывать алгоритмы решения задач, связанных с числовой обработкой информации; эффективно использовать вычислительные средства для решения задач по общеинженерным и профилирующим дисциплинам; использовать вычислительные средства при курсовых проектированиях; применять некоторые конкретные методы статистического анализа данных. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине, соотнесенных с планируемыми результатами освоения ОП В результате освоения дисциплины обучающийся расширяет следующие компетенции: ПК-1 «способность собирать, обрабатывать и интерпретировать данные современных научных исследований, необходимые для формирования выводов по соответствующим научным исследованиям»: знать основные сведения из теории распределений; общие принципы метода Монте-Карло; некоторые конкретные методы статистического анализа данных; знать основные сведения из теории погрешностей; области применения изученных методов; уметь строить математические модели инженерных задач и анализировать производственные процессы на основе их математических моделей; владеть навыками практических выводов из результатов численных и натурных экспериментов; иметь опыт работы со стандартными пакетами прикладных программ. ПК-2 «способность понимать, совершенствовать и применять современный математический аппарат»: знать - основные законы теории вероятностей, построение схем алгоритмов, вычисляющих параметры вероятностных законов; уметь - формализовывать логические формулы, выполнять доказательства и выводы в логических исчислениях, строить и исследовать схемы алгоритмов; владеть - владеть алгоритмами построения решения вероятностных задач; иметь - иметь представление о современной структуре математики, связи математической прикладной статистики с другими разделами математики и прикладными дисциплинами по специальности. жүктеу/скачать 230 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|