Преподавание анализа данных и машинного обучения в вузе

обобщение опыта и перспективы

Аннотация

В работе обосновывается вывод об актуальности подготовки профессиональных кадров, которые могут быть вовлечены в выполнение национального проекта "Цифровые технологии", в частности, как специалисты в области технологий, связанных с анализом данных, обработкой больших данных и машинным обучением. Очевидно, что особенно важным является изучение технологий, связанных с анализом данных, обработкой больших данных и машинным обучением, для студентов физико-математических и ИТ-направлений подготовки. Однако знакомство с задачами, которые возникают в анализе данных, приводит к мысли, что этот раздел информатики может быть особенно полезен и студентам естественно-научных, медицинских направлений подготовки, а также социологам, историкам, психологам и пр. Это определяется накоплением значительного объема информации по различным прикладным задачам в области медицины, социологии, психологии, где появляется возможность обрабатывать и исследовать данные для исследования и прогнозирования развития различных ситуаций. С учетом междисциплинарной направленности рассматриваемых прикладных задач, становится очевидным, что при освоении соответствующих компетенций студентам придется столкнутся с серьезными проблемами изучения абсолютно новых для них разделов науки. В статье предпринята попытка систематизации опыта работы по обучению студентов ФГБОУ ВО "Орловский государственный университет имени И.С.Тургенева" технологиям анализа данных и машинного обучения, который был получен в течении последних четырех лет в рамках обучения по основным и дополнительным образовательным программам. Целью проводимого исследования является обощение полученного опыта и поиск решений по преодолению трудностей, связанных с разработкой и модификацией дисциплин, направленных на изучение технологий анализа данных и машинного обучения. Демонстрируются разработанные дисциплины (модули) по изучению анализа данных и машинного обучения для студентов различных направлений подготовки. Отмечается, что для выполнения современных задач в области информационных технологий, подготовленным специалистам необходимо иметь навыки не только в программировании, но и в быть успешными в анализе междисциплинарных проблем, что требует от обучающихся развития широкого кругозора и стремления к получению современной информации.

Сведения об авторах

Victoria Ivanovna Dorofeeva, Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева

заведующий кафедрой информатики физико-математического факультета, кандидат физико-математических наук, доцент

Sergey Pavlovich Stroev, Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева

заведующий кафедрой алгебры и математических методов в экономике физико-математического факультета, кандидат экономических наук

Dmitrii Yuryevich Dorofeev, Национальный исследовательский технологический университет "МИСИС"

студент Института новых материалов

Опубликована
2024-03-31
Как цитировать
DOROFEEVA, Victoria Ivanovna; STROEV, Sergey Pavlovich; DOROFEEV, Dmitrii Yuryevich. Преподавание анализа данных и машинного обучения в вузе. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 20, n. 1, mar. 2024. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/1071>. Дата доступа: 21 nov. 2024
Раздел
Образовательные ресурсы и лучшая практика ИТ-образования