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

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 10 з 48

Статистичний аналіз даних
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гардер, Сергій Євгенійович; Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна; Іглін, Сергій Петрович
Навчально-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».
Позиціонування математичної мови в контексті дистанційного навчання майбутніх ІТ-фахівців
(CPN Publishing Group, 2021) Дубініна, Оксана Миколаївна; Тоніца, Олег Володимирович
Сучасному навчальному процесу притаманне збільшення обсягу дистанційної освіти. До того ж при підготовці ІТ-фахівців вища інженерна школа постає перед необхідністю подолання протиріччя між професійно затребуваним широким спектром математичних знань і умінь для вище названих фахівців і обмеженістю у часі отримання вищої професійної освіти. Актуальність роботи детермінується тим, що здатність сучасних фахівців, які беруть участь в індустріальному виробництві програмної продукції, до синтезу та компетентного використання у своїй професійній діяльності математичного апарату, залежить від опанування ними математичної мови, як універсального інформаційно-зберігаючого, комунікативного, трансляційного, інтегруючого наукове знання інструменту загальнопланетарного застосування. Поглиблене вивчення математичної мови та розвиток математичного мовлення здобувачів вищої освіти у галузі інформаційно-комунікаційних технологій сприяє продуктивному використанню потенціалу математики задля інтенсифікації навчального процесу по підготовці цих фахівців.
Дослідження нестаціонарних кривих в гільбертовому просторі
(2024) Боєва, Анна Анатоліївна; Решетнікова, Світлана Миколаївна; Мезерна, Марія Віталіївна
Побудова методів класифікації зображень на основі архітектури нейромереж
(2023) Решетнікова, Світлана Миколаївна; Боєва, Анна Анатоліївна; Решетнікова, Катерина Сергіївна
МГД-ударні хвилі в неоднорідному плазмовому середовищі: рівняння і розв'язок
(2023) Боєва, Анна Анатоліївна
Нестаціонарні криві в гільбертовому просторі
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Боєва, Анна Анатоліївна; Решетнікова, Світлана Миколаївна; Мезерна, Марія Віталіївна
Статистичний аналіз даних
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гардер, Сергій Євгенійович; Корніль, Тетяна Леонівна; Голотайстрова, Галина Олександрівна
Навчально-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".
Методичні вказівки до виконання індивідуальних завдань з навчальної дисципліни "Вища математика"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Олексенко, Вячеслав Михайлович; Решетнікова, Світлана Миколаївна
Курс вищої математики відіграє важливу роль у підготовці майбутніх фахівців за спеціальністю 101 – «Технології захисту довкілля». Значне місце посідає самостійна робота студентів – діяльність студентів у процесі навчання, яка здійснюється під керівництвом викладача, але без його безпосередньої участі. Вона розглядається в контексті самоосвіти, самовдосконалення, самоствердження, а тому розвиває спостережливість, ініціативність, стимулює творчий підхід до розв’язання задач. Одним з елементів самостійної роботи є виконання індивідуальних завдань студентами. Розроблені завдання систематизовані за основними темами навчальної програми. Для успішного їх розв’язання студентам радимо: 1). Ознайомитися з програмою курсу, списком рекомендованої літератури. 2). Вивчити матеріал за темами, запропонований у навчальних посібниках зі списку літератури. 3). Перейти до розв’язання задач. Запропоновані завдання можна з успіхом використовувати для контрольних робіт. Вони упорядковані так, щоб викладач міг застосувати їх за різних форм організації самостійної роботи студентів: індивідуальною, фронтальною, колективною, груповою. Номер варіанта визначається викладачем. Для студентів денної форми навчання варіант зручно встановити за числом, яке стоїть біля прізвища студента в журналі групи на момент видачі завдання.
Неперервні випадкові величини. Модуль 3
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Боєва, Анна Анатоліївна; Решетнікова, Світлана Миколаївна; Мезерна, Марія Віталіївна
Навчально-методичний посібник містить короткі теоретичні відомості з трьох тем курсу теорії ймовірностей: «Неперервні випадкові величини», «Числові характеристики неперервних випадкових величин», «Найбільш поширені розподіли неперервних випадкових величин». Розібрані приклади задач, надані завдання для аудиторних занять і самостійної роботи студентів, а також 30 варіантів індивідуальних розрахункових завдань. Призначено для студентів економічних спеціальностей усіх форм навчання.
Моделирование сети передачи данных
(Scientific Publishing Center "Sci-conf.com.ua", 2022) Тоница, Олег Владимирович; Процай, Наталья Тимофеевна; Геляровская, Оксана Анатольевна