Кафедра "Комп'ютерна математика і аналіз даних"
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7570
Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/kmmm
Кафедра "Комп'ютерна математика і аналіз даних" заснована в 2002 році.
Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут", забезпечує підготовку бакалаврів і магістрів за проектно-орієнтованою освітньою програмою за напрямом науки про дані "DataScience".
У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 3 доктора наук: 1 – технічних, 1 – фізико-математичних, 1 – педагогічних; 15 кандидатів наук: 10 – технічних, 4 – фізико-математичних, 1 – педагогічних; 3 співробітників мають звання професора, 9 – доцента.
Переглянути
9 результатів
Результати пошуку
Документ Статистичний аналіз даних(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гардер, Сергій Євгенійович; Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Іглін, Сергій ПетровичНавчально-методичний посібник призначено для використання в навчальному процесі при виконанні лабораторних робіт із курсу «Статистичний аналіз даних». Кожна лабораторна робота містить теоретичні відомості за темою відповідної роботи, опис виконання роботи, розібрані приклади виконання задач. Призначено для студентів спеціальностей 113 «Прикладна математика» та 122 «Комп’ютерні науки».Документ Статистичний аналіз даних(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гардер, Сергій Євгенійович; Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина ОлександрівнаНавчально-методичний посібник призначено для використання в навчальному процесі при виконанні лабораторних робіт із курсу "Статистичний аналіз даних". Кожна лабораторна робота містить теоретичні відомості за темою відповідної роботи, опис виконання роботи, розібрані приклади виконання задач. Призначено для студентів спеціальностей 113 "Прикладна математика" та 122 "Комп’ютерні науки".Документ Практикум з курсу "Математичний аналіз". Диференціальне числення(ТОВ "Друкарня Мадрид", 2022) Костюк, Ольга Василівна; Процай, Наталія Тимофіївна; Галуза, Олексій Анатолійович; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Тоніца, Олег Володимирович; Асландуков, Микола Олексійович; Гомозов, Євген Павлович; Мезерна, Марія Віталіївна; Колбасін, Владислав ОлександровичНавчально-методичний посібник містить короткі теоретичні відомості, питання для самоперевірки, велику кількість розібраних зразків, а також прикладів для самостійного розв’язання, призначених для практичних занять, як аудиторних, так і домашніх. Наведено обов’язкові домашні завдання, зразки тематичних контрольних робіт. Окремий розділ містить довідник з елементарної математики. Призначено для студентів технічних спеціальностей.Документ Вища математика у прикладах і задачах. Частина 2. Теорія границь. Диференціальне та інтегральне числення(ТОВ "Друкарня Мадрид", 2022) Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Гардер, Сергій Євгенійович; Зайцев, Юрій Іванович; Тевяшева, Ольга АндріївнаНавчальний посібник є другою частиною збірника «Вища математика у прикладах і задачах» і складається з розділів «Границі і неперервність функцій», «Диференціальне числення функцій однієї та багатьох змінних» та «Інтегральне числення функцій однієї змінної». Посібник містить теоретичні відомості, докладно розібрану велику кількість прикладів, задачі з економічним змістом та список рекомендованої літератури. Призначено для студентів вищих навчальних закладів, а також може бути корисний для викладачів і фахівців економічних спеціальностей.Документ Генерація реалістичної моделі поверхні для задачі синтезу зображень інтерференційних картин(ТОВ "Планета-Прінт", 2021) Галуза, Олексій Анатолійович; Савченко, Алла Олександрівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Пісклова, М. В.; Сергійчук, М. В.Документ Синтез реалістичного зображення інтерференційної картини, що формується в полі зору мікроінтерферометра Лінника(ТОВ "Планета-Прінт", 2021) Галуза, А. А.; Савченко, Алла Олександрівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Гладких, Д. Д.; Попов, І. В.Документ Вища математика у прикладах і задачах. Частина 1. Елементи лінійної алгебри. Аналітична геометрія на площині(ТОВ "Друкарня Мадрид", 2020) Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Гардер, Сергій ЄвгенійовичПосібник містить теоретичний довідковий матеріал, докладно розібрану велику кількість прикладів, задачі та набір типових завдань для виконання індивідуальних домашніх завдань та список рекомендованої літератури. Призначено для студентів вищих навчальних закладів, а також може бути корисний для викладачів і фахівців економічних спеціальностей.Документ Теорія ймовірностей у прикладах і задачах(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2017) Корніль, Тетяна Леонівна; Тимченко, Ліля Сергіївна; Голотайстрова, Галина ОлександрівнаПосібник містить теоретичний довідковий матеріал, докладно розібрану велику кількість прикладів, задачі та набір типових завдань для виконання індивідуальних домашніх завдань, а також довідковий додаток та список рекомендованої літератури. Призначено для студентів вищих навчальних закладів, а також може бути корисний для викладачів і фахівців економічних спеціальностей.Документ Математична статистика(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018) Корніль, Тетяна Леонівна; Тимченко, Валентина Кузьмівна; Голотайстрова, Галина ОлександрівнаМатематична статистика – розділ математики, що вивчає математичні методи збору, систематизації, обробки та інтерпретації результатів спостережень з метою виявлення статистичних закономірностей. Математична статистика спирається на теорію ймовірностей. Якщо теорія ймовірностей вивчає закономірності випадкових явищ на основі абстрактного опису дійсності (теоретичної ймовірнісної моделі), то математична статистика оперує безпосередньо результатами спостережень над випадковими явищами, що становлять вибірку з деякої кінцевої або гіпотетично нескінченної сукупності. Використовуючи результати, отримані теорією ймовірностей, математична статистика дозволяє не тільки оцінити значення шуканих характеристик, але й виявити ступінь точності отриманих при обробці даних висновків. Математична статистика за спостережуваними значеннями оцінює ймовірності подій або здійснює перевірку припущень щодо їх ймовірностей. Вивчення ймовірнісних моделей дає можливість зрозуміти різні властивості випадкових явищ на абстрактному і узагальненому рівні не вдаючись до експерименту. У математичній статистиці, навпаки, дослідження пов'язане з конкретними даними і йдуть від практики (спостереження) до гіпотези та її перевірки. В методичних вказівках приведені основні задачі математичної статистики. Для зручності використання методичних вказівок на початку кожного розділу розміщена теоретична частина у вигляді довідок. Детально розібрані типові задачі. Приведені варіанти індивідуальних домашніх робіт. Данні методичні вказівки спрямовані на набуття практичних навичок використання методів математичної статистики.