Основи математичного моделювання (112-Статистика, магістратура)
Тип: Нормативний
Кафедра: математичної статистики і диференціальних рівнянь
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 3 | 3 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 3 | 16 | професор Головатий Ю. Д. | МТСМ-21 |
Практичні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 3 | 8 | МТСМ-21 | професор Головатий Ю. Д. |
Опис курсу
Мета дисципліни: ознайомити студентів з основними етапами математичного і статистичного моделювання, типами моделей, парадигмами сучасного програмування для аналізу інформаційних моделей, методами реалізації алгоритмів і структур даних.
Цілі дисципліни: дати студентам широкий спектр сучасних алгоритмів і структур для ефективного збереження та швидкої обробки великих стати-стичних даних, навчити критично підходити до вибору структур даних та алгоритмів при реалізації конкретних інформаційних проектів.
Рекомендована література
Методичні матеріали
1. Головатий Ю. Д. Електронний навчальний курс “Алгоритми і структури даних” (атестований Організаційно-методичним центром електронного навчання ЛНУ імені Івана Франка, червень 2022 р.).
Рекомендована література
2. Bender, E. A. (2000). An introduction to mathematical modeling. Courier
Corporation.
3. Lawson, D. (2023). 2008-Lawson-Marion-An Introduction to Mathematical
Modelling.
4. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Рівест Р., Стайн К. Вступ до алгоритмів.
К.І.С., 2019.
5. Roughgarden T. Algorithms Illuminated. Part 1: The Basics. Cambridge
University Press, 2017.
6. Roughgarden T. Algorithms Illuminated. Part 2: Graph algorithms data
structures. Cambridge University Press, 2018.
Додаткова література та інтернет-ресурси
7. Онлайн-курс «Розробка та аналіз алгоритмів» на Prometheus.
8. Онлайн-курс «Основи програмування CS50 2019» на Prometheus.