Исследовательский проект. Часть 7 (профиль Промышленная разработка программного обеспечения) / ДО 2019 (09.03.04), электронный курс
| المؤلف الرئيسي: | |
|---|---|
| مؤلف مشترك: | |
| الملخص: | Заглавие с экрана Курс направлен на получение теоретических знаний и практических навыков в такой междисциплинарной области как анализ временных рядов, в частности, аддитивному факторному анализу. Факторный анализ используется в тех случаях, когда исследуемый результативный показатель представляет собой алгебраическую сумму факторных показателей. В частности, каждый уровень временного ряда может формироваться из трендового, циклического или сезонного компонентов, а также случайного компонента. Таким образом, модели, где временной ряд представлен в виде суммы перечисленных компонентов называют аддитивными. Так как параметрами временного ряда могут быть такие показатели как цены на нефть валюту и т.д., то временные ряды применяются как в математике, так и в экономике. Например, построенными моделями можно описать будущие объемы потребления ресурсов или товаров. Именно получение практических навыков прогнозирования временных рядов на основе аддитивной модели с использованием языков программирования R и Python и является основной целью семестрового исследовательского проекта. При практическом исследовании инструментария построения моделей упор делается на прогнозирование именно научных данных. В первую очередь данных с различных серверов, регистрирующих геомагнитные и гидрометеорологические параметры планеты Земля. В связи с этим, необходимо обратить внимание на формат представления данных систем и серверов регистрации данных. Если в выбранных системах регистрации не предусмотрен API для экспорта данных или конвертация стандартными средствами невозможна, то необходимо воспользоваться другими серверами хранения научных данных. Например, воспользоваться массивами данных по основным метеорологическим элементам ВНИИГМИ-МЦД (<http://meteo.ru/data>). Доступ по логину и паролю |
| اللغة: | الروسية |
| منشور في: |
Томск, TPU Moodle, 2023
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://design.lms.tpu.ru/course/view.php?id=4516 |
| التنسيق: | الكتروني كتاب |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=669393 |
MARC
| LEADER | 00000nlm0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 669393 | ||
| 005 | 20240123155329.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\40633 | ||
| 035 | |a RU\TPU\network\40349 | ||
| 090 | |a 669393 | ||
| 100 | |a 20230427d2023 m y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 105 | |a a j 000zy | ||
| 135 | |a jrcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Исследовательский проект. Часть 7 (профиль Промышленная разработка программного обеспечения) / ДО 2019 (09.03.04) |e электронный курс |f И. А. Ботыгин |g Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа информационных технологий и робототехники, Отделение информационных технологий | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 210 | |a Томск |c TPU Moodle |d 2023 | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 330 | |a Курс направлен на получение теоретических знаний и практических навыков в такой междисциплинарной области как анализ временных рядов, в частности, аддитивному факторному анализу. Факторный анализ используется в тех случаях, когда исследуемый результативный показатель представляет собой алгебраическую сумму факторных показателей. В частности, каждый уровень временного ряда может формироваться из трендового, циклического или сезонного компонентов, а также случайного компонента. Таким образом, модели, где временной ряд представлен в виде суммы перечисленных компонентов называют аддитивными. Так как параметрами временного ряда могут быть такие показатели как цены на нефть валюту и т.д., то временные ряды применяются как в математике, так и в экономике. Например, построенными моделями можно описать будущие объемы потребления ресурсов или товаров. Именно получение практических навыков прогнозирования временных рядов на основе аддитивной модели с использованием языков программирования R и Python и является основной целью семестрового исследовательского проекта. При практическом исследовании инструментария построения моделей упор делается на прогнозирование именно научных данных. В первую очередь данных с различных серверов, регистрирующих геомагнитные и гидрометеорологические параметры планеты Земля. В связи с этим, необходимо обратить внимание на формат представления данных систем и серверов регистрации данных. Если в выбранных системах регистрации не предусмотрен API для экспорта данных или конвертация стандартными средствами невозможна, то необходимо воспользоваться другими серверами хранения научных данных. Например, воспользоваться массивами данных по основным метеорологическим элементам ВНИИГМИ-МЦД (<http://meteo.ru/data>). | ||
| 333 | |a Доступ по логину и паролю | ||
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a электронные учебные пособия | |
| 610 | 1 | |a Moodle | |
| 610 | 1 | |a e-learning | |
| 610 | 1 | |a электронное обучение | |
| 610 | 1 | |a электронные курсы ТПУ | |
| 610 | 1 | |a электронные образовательные ресурсы | |
| 610 | 1 | |a дистанционное образование | |
| 610 | 1 | |a дистанционное обучение | |
| 610 | 1 | |a язык R | |
| 610 | 1 | |a прогнозирование | |
| 610 | 1 | |a временные ряды | |
| 610 | 1 | |a аддитивные модели | |
| 610 | 1 | |a Python | |
| 700 | 1 | |a Ботыгин |b И. А. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1947- |g Игорь Александрович |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\25190 |9 11270 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Инженерная школа информационных технологий и робототехники |b Отделение информационных технологий |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23515 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20230427 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u https://design.lms.tpu.ru/course/view.php?id=4516 | |
| 942 | |c CF | ||