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.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.