Перечень профессиональных баз данных и информационных справочных систем

Наименование	Электронный адрес ресурса
«Российское образование» - федеральный портал	http://www.edu.ru/index.php
Научная электронная библиотека	http://elibrary.ru/defaultx.asp?
Электронная библиотечная система IPRbooks	http://www.iprbookshop.ru/
Федеральная университетская компьютерная сеть России	http://www.runnet.ru/
Информационная система "Единое окно доступа к образовательным ресурсам"	http://window.edu.ru/
Научно-технический журнал по строительству и архитектуре «Вестник МГСУ»	http://www.vestnikmgsu.ru/
Научно-техническая библиотека НИУ МГСУ	http://www.mgsu.ru/resources/Biblioteka/

Приложение 4 к рабочей программе

Шифр	Наименование дисциплины
Б1.В.ДВ.02.02	Математические методы обработки данных

Код направления подготовки / специальности	08.04.01
Направление подготовки / специальность	Строительство
Наименование ОПОП (направленность / профиль)	Промышленное и гражданское строительство
Год начала реализации ОПОП	2019
Уровень образования	Магистратура
Форма обучения	Очная, заочная
Год разработки/обновления	2019

 

Материально-техническое и программное обеспечение дисциплины

Наименование специальных помещений и помещений для самостоятельной работы	Оснащенность специальных помещений и помещений для самостоятельной работы	Перечень лицензионного программного обеспечения. Реквизиты подтверждающего документа

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

Шифр	Наименование дисциплины
Б1.В.ДВ.02.02	Математические методы обработки данных

Код направления подготовки / специальности	08.04.01
Направление подготовки / специальность	Строительство
Наименование ОПОП (направленность / профиль)	Технологии и организация строительства
Год начала реализации ОПОП	2018
Уровень образования	Магистратура
Форма обучения	Очная, заочная
Год разработки/обновления	2019

 

Разработчики:

должность	ученая степень, ученое звание	ФИО
Доцент	Доктор. физ.-мат. наук, доцент	Орлов Виктор Николаевич
Доцент	Канд. физ.-мат. наук, доцент	Осипов Юрий Викторович
Профессор	Доктор техн. наук, профессор	Титаренко Борис Петрович

 

Рабочая программа дисциплины разработана и одобрена кафедрой (структурным подразделением) «Прикладная математика».

 

Заведующий кафедрой (руководитель структурного подразделения)	_______________/ Мацеевич Т.А. /
	Подпись, ФИО

 

Рабочая программа утверждена методической комиссией по УГСН, протокол № 9 от «29» апреля 2019 г.

 

Председатель МК/ответственный за ОПОП	______________/ Большакова П.В. /
	Подпись, ФИО

Согласовано:

 

ЦОСП		_______________/_____________/
		Подпись, ФИО

 

7. Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины «Математические методы обработки данных» является углубление уровня освоения компетенций обучающегося в области математических методов обработки данных систем и процессов профессиональной области. В том числе:

- знакомство с современным состоянием проблем математических методов обработки данных, основными способами решения задач обработки данных математическими и компьютерными методами;

- знакомство с основными статистическими методами, применяемыми при анализе данных в экономике, строительстве и других областях, а также с основными принципами планирования, проведения и оформления результатов научных исследований;

- приобретение навыков эффективного применения принципов и методов математической обработки данных при решении задач планирования строительного производства и выбора методов и форм организации строительства и строительного производства;

- формирование общих принципов применения и анализа математических методов обработки данных в сфере профессиональной деятельности.

Программа составлена в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению подготовки 08.04.01 Строительство.

Дисциплина относится к части, формируемой участниками образовательных отношений, Блока 1 «Дисциплины (модули)» основной профессиональной образовательной программы «Технологии и организация строительства». Дисциплина является дисциплиной по выбору обучающегося.

8. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине, соотнесенных с планируемыми результатами освоения образовательной программы

 

Код и наименование компетенции (результат освоения)	Код и наименование индикатора достижения компетенции
ПКР-1. Способность выполнять и организовывать научные исследования в сфере технологии и организации строительства	ПКр-1.1 Формулирование целей, постановка задач исследования в сфере технологии и организации строительства
	ПКр-1.2 Выбор метода и/или методики проведения исследований в сфере технологии и организации строительства
	ПКр-1.3 Составление технического задания, плана исследований в сфере технологии и организации строительства
	ПКр-1.4 Определение перечня ресурсов, необходимых для проведения исследования
	ПКр-1.5 Составление аналитического обзора научно-технической информации в сфере технологии и организации строительства
	ПКр-1.6 Разработка физических и/или математических моделей исследуемых объектов
	ПКр-1.7 Проведение математического моделирования организационных и технологических процессов при строительстве и реконструкции зданий и сооружений
	ПКр-1.8 Обработка и систематизация результатов исследования и получение экспериментально-статистических моделей, описывающих поведение исследуемого объекта
	ПКр-1.9 Оформление аналитических научно-технических отчетов по результатам исследования

 

Код и наименование индикатора достижения компетенции	Наименование показателя оценивания (результата обучения по дисциплине)
ПКр-1.1 Формулирование целей, постановка задач исследования в сфере технологии и организации строительства	Имеет навыки (основного уровня) в постановке задачи исследования в сфере технологии и организации строительства, относящейся к построению математических методов обработки данных
ПКр-1.2 Выбор метода и/или методики проведения исследований в сфере технологии и организации строительства	Имеет навыки (основного уровня) выбора метода или методики математической обработки данных в сфере технологии и организации строительства
ПКр-1.3 Составление технического задания, плана исследований в сфере технологии и организации строительства	Имеет навыки (основного уровня) построения плана исследования в сфере технологии и организации строительства
ПКр-1.4 Определение перечня ресурсов, необходимых для проведения исследования	Имеет навыки (основного уровня) в составлении перечня ресурсов, необходимых для проведения исследования
ПКр-1.5 Составление аналитического обзора научно-технической информации в сфере технологии и организации строительства	Имеет навыки (основного уровня) составления аналитического обзора, относящегося к математическим методам обработки данных
ПКр-1.6 Разработка физических и/или математических моделей исследуемых объектов	Имеет навыки (основного уровня) разработки математических моделей исследуемых объектов
ПКр-1.7 Проведение математического моделирования организационных и технологических процессов при строительстве и реконструкции зданий и сооружений	Имеет навыки (основного уровня) решения профессиональных задач методами математического моделирования
ПКр-1.8 Обработка и систематизация результатов исследования и получение экспериментально-статистических моделей, описывающих поведение исследуемого объекта	Имеет навыки (основного уровня) выполнения обработки результатов исследований статистическими методами
ПКр-1.9 Оформление аналитических научно-технических отчетов по результатам исследования	Имеет навыки (основного уровня) использования информационных технологий для оформления документации и представления информации

 

Информация о формировании и контроле результатов обучения представлена в Фонде оценочных средств (Приложение 1).

 

 

9. Трудоёмкость дисциплины и видов учебных занятий по дисциплине

Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачётных единиц (180 академических часов).

(1 зачетная единица соответствует 36 академическим часам)

Видами учебных занятий и работы обучающегося по дисциплине могут являться:

 

Обозначение	Виды учебных занятий и работы обучающегося
Л	Лекции
ЛР	Лабораторные работы
ПЗ	Практические занятия
КоП	Компьютерный практикум
КРП	Групповые и индивидуальные консультации по курсовым работам (курсовым проектам)
СР	Самостоятельная работа обучающегося в период теоретического обучения
К	Самостоятельная работа обучающегося и контактная работа обучающегося с преподавателем в период промежуточной аттестации

Структура дисциплины

Форма обучения - очная

№	Наименование раздела дисциплины	Семестр	Количество часов по видам учебных занятий и работы обучающегося							Формы промежуточной аттестации, текущего контроля успеваемости
			Л	ЛР	ПЗ	КоП	КРП	СР	К
1	Классификация математических методов обработки данных, области применения, проблема верификации	3	2		2	2	16	89	27	Контрольная работа, р. 1- 3. Контрольное задание по КоП, р. 1- 3.
2	Статистические методы обработки данных	3	4		2	4
3	Математические основы теории принятия решений	3	10		12	10
	Итого:	3	16	-	16	16	16	89	27	Дифференциро-ванный зачет, курсовая работа

Форма обучения - заочная

№	Наименование раздела дисциплины	Семестр	Количество часов по видам учебных занятий и работы обучающегося							Формы промежуточной аттестации, текущего контроля успеваемости
			Л	ЛР	ПЗ	КоП	КРП	СР	К
1	Классификация математических методов обработки данных, области применения, проблема верификации	4	2	-	2	2	2	164	8	Контрольная работа, р. 1-3. Контрольное задание по КоП, р. 1- 3.
2	Статистические методы обработки данных	4
3	Математические основы теории принятия решений	4
	Итого:	4	2	-	2	2	2	164	8	Дифференциро-ванный зачет, курсовая работа

10. Содержание дисциплины, структурированное по видам учебных занятий и разделам

При проведении аудиторных учебных занятий предусмотрено проведение текущего контроля успеваемости:

· В рамках практических занятий предусмотрено выполнение обучающимися контрольной работы;

· В рамках компьютерного практикума предусмотрено контрольное задание компьютерного практикума.

 

4.7 Лекции

Форма обучения - очная

№ п/п	Наименование раз-дела дисциплины	Тема и содержание занятия
1	Классификация математических методов обработки данных, области применения, проб-лема верификации	Основные понятия и определения. Классификация математических методов обработки данных и их назначение. Методы построения математических моделей обработки данных. Технология прогнозирования и качество прогноза.
2	Статистические методы обработки данных	Распределение оценок коэффициентов линейной регрессии. Доверительные интервалы коэффициентов линейной регрессии. Применение метода наименьших квадратов. Применение методов многофакторного регрессионного анализа в задачах строительства. Дисперсионный анализ многофакторной линейной и полиномиальной регрессии. Обоснование структуры регрессионной модели.
3	Математические основы теории принятия решений	Экспертные методы в принятии управленческих решений. Подготовка, подбор экспертов, организация работы экспертов. Метод анализа иерархий. Применение аппарата нечетких множеств. Применение теории игр в процедурах принятия решений. Антагонистические игры. Кооперативные игры. Применение теории рисков при принятии решений. Идентификация рисков, планирование мер по управлению рисками. Имитационное моделирование в задачах организации строительства. Имитационное моделирование в планировании территорий и других градостроительных задачах.

Форма обучения - заочная

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Тема и содержание занятия
1	Классификация математических методов обработки данных, области применения, проблема верификации	Основные понятия и определения. Классификация математических методов обработки данных и их назначение. Понятие о многофакторной регрессии. Экспертные методы в принятии управленческих решений.
2	Статистические методы обработки данных
3	Математические основы теории принятия решений

4.8 Лабораторные работы

 

Не предусмотрено учебным планом.

4.9 Практические занятия

Форма обучения - очная:

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Тема и содержание занятия
1	Классификация математических методов обработки данных, области применения, проблема верификации	Практическая работа № 1 Примеры построения математических моделей обработки данных. Математический аппарат, необходимый для проведения расчетов.
2	Статистические методы обработки данных	Практическая работа № 2 Оценивание коэффициентов многофакторной линейной и полиномиальной регрессии методом наименьших квадратов.
3	Математические основы теории принятия решений	Практическая работа № 3 Метод анализа иерархий (МАИ). Практическая работа № 4 Применение теории игр при выработке оптимальной стратегии. Практическая работа № 5 Применение теории рисков в строительном проекте. Практическая работа № 6 Имитационное моделирование задачи выбора проектного решения.

Форма обучения - заочная:

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Тема и содержание занятия
1	Классификация математических методов обработки данных, области применения, проблема верификации	Математические модели обработки данных. Многофакторная регрессия. Экспертные методы в теории принятия решений. Разбор заданий практических занятий и контрольной работы.
2	Статистические методы обработки данных
3	Математические основы теории принятия решений

 

4.10 Компьютерные практикумы

Форма обучения - очная:

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Тема и содержание занятия
1	Классификация математических методов обработки данных, области применения, проблема верификации	Компьютерный практикум № 1 Технология прогнозирования. Программное обеспечение ПК для оптимизации проведения расчетов.
2	Статистические методы обработки данных	Компьютерный практикум № 2 Оценивание коэффициентов многофакторной линейной и полиномиальной регрессии методом наименьших квадратов.
3	Математические основы теории принятия решений	Компьютерный практикум № 3 Метод анализа иерархий (МАИ). Компьютерный практикум № 4 Применение теории игр при выработке оптимальной стратегии. Компьютерный практикум № 5 Применение теории рисков в строительном проекте. Компьютерный практикум № 6 Имитационное моделирование задачи выбора проектного решения.

Форма обучения - заочная:

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Тема и содержание занятия
1	Классификация математических методов обработки данных, области применения, проблема верификации	Программное обеспечение ПК для математических методов обработки данных. Разбор контрольного задания компьютерного практикума.
2	Статистические методы обработки данных
3	Математические основы теории принятия решений

 

4.11 Групповые и индивидуальные консультации по курсовым работам (курсовым проектам)

На групповых и индивидуальных консультациях по курсовым работам осуществляется контактная работа обучающегося по вопросам выполнения курсовой работы. Консультации проводятся в аудиториях и/или через электронную информационную образовательную среду. При проведении консультаций преподаватель осуществляет контроль хода выполнения обучающимся курсовой работы.

4.12 Самостоятельная работа обучающегося в период теоретического обучения

Самостоятельная работа обучающегося в период теоретического обучения включает в себя:

· самостоятельную подготовку к учебным занятиям, включая подготовку к аудиторным формам текущего контроля успеваемости;

· выполнение курсовой работы;

· самостоятельную подготовку к промежуточной аттестации.

В таблице указаны темы для самостоятельного изучения обучающимся:

Форма обучения - очная:

№	Наименование раздела дисциплины	Темы для самостоятельного изучения
1	Классификация математических методов обработки данных, области применения, проблема верификации	Темы для самостоятельного изучения соответствуют темам аудиторных учебных занятий
2	Статистические методы обработки данных	Темы для самостоятельного изучения соответ-ствуют темам аудиторных учебных занятий
3	Математические основы теории принятия решений	Темы для самостоятельного изучения соответ-ствуют темам аудиторных учебных занятий

Форма обучения - заочная:

№	Наименование раздела дисциплины	Темы для самостоятельного изучения
1	Классификация математических методов обработки данных, области применения, проблема верификации	Определение математической модели. Классификация математических методов обработки данных. Методы построения математических моделей обработки данных. Технология прогнозирования и качество прогноза. Основа математической модели и технология расчетов. Показатель качества математической модели и его связь с характером самой модели. Основные математические методы обработки данных.
2	Статистические методы обработки данных	Распределение оценок коэффициентов линейной регрессии. Доверительные интервалы коэффициентов линейной регрессии. Применение метода наименьших квадратов. Многофакторная регрессия. Дисперсионный анализ многофакторной линейной и полиномиальной регрессии. Обоснование структуры регрессионной модели.
3	Математические основы теории принятия решений	Подготовка, подбор экспертов, организация работы экспертов. Метод анализа иерархий. Применение аппарата нечетких множеств.  Применение теории игр в процедурах принятия решений. Антагонистические игры. Кооперативные игры. Применение теории рисков при принятии решений. Идентификация рисков, планирование мер по управлению рисками. Имитационное моделирование в задачах организации строительства. Имитационное моделирование в планировании территорий и других градостроительных задачах.

4.7. Самостоятельная работа обучающегося и контактная работа обучающегося с преподавателем в период промежуточной аттестации

Работа обучающегося в период промежуточной аттестации включает в себя подготовку к формам промежуточной аттестации (к дифференцированному зачету (зачету с оценкой) и к защите курсовой работы), а также саму промежуточную аттестацию.

 

 

11. Оценочные материалы по дисциплине

Фонд оценочных средств по дисциплине приведён в Приложении 1 к рабочей программе дисциплины.

Оценочные средства для проведения промежуточной аттестации, а также текущего контроля по дисциплине хранятся на кафедре (структурном подразделении), ответственной за преподавание данной дисциплины.

12. Учебно-методическое и материально-техническое обеспечение дисциплины

Основные принципы осуществления учебной работы обучающихся изложены в локальных нормативных актах, определяющих порядок организации контактной работы и порядок самостоятельной работы обучающихся. Организация учебной работы обучающихся на аудиторных учебных занятиях осуществляется в соответствии с п. 3.

 

6.1 Перечень учебных изданий и учебно-методических материалов для освоения дисциплины

Для освоения дисциплины обучающийся может использовать учебные издания и учебно-методические материалы, имеющиеся в научно-технической библиотеке НИУ МГСУ и/или размещённые в Электронных библиотечных системах.

Актуальный перечень учебных изданий и учебно-методических материалов представлен в Приложении 2 к рабочей программе дисциплины.

 

6.2 Перечень профессиональных баз данных и информационных справочных систем

При осуществлении образовательного процесса по дисциплине используются профессиональные базы данных и информационных справочных систем, перечень которых указан в Приложении 3 к рабочей программе дисциплины.

 

6.3 Перечень материально-технического, программного обеспечения освоения дисциплины

Учебные занятия по дисциплине проводятся в помещениях, оснащенных соответствующим оборудованием и программным обеспечением.

Перечень материально-технического и программного обеспечения дисциплины приведен в Приложении 4 к рабочей программе дисциплины.

 

Приложение 1 к рабочей программе

Шифр	Наименование дисциплины
Б1.В.ДВ.02.02	Математические методы обработки данных

Код направления подготовки / специальности	08.04.01
Направление подготовки / специальность	Строительство
Наименование ОПОП (направленность / профиль)	Технологии и организация строительства
Год начала реализации ОПОП	2018
Уровень образования	Магистратура
Форма обучения	Очная, заочная
Год разработки/обновления	2019

 

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ