[Оставьте этот титульный лист для дисциплины, закрепленной за одной кафедрой]

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины аспирант должен
- Знать отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, типы закономерностей и сферы применения Data Mining.
- Уметь квалифицировать задачи Data Mining, применять методы интеллектуального анализа данных.
- Иметь представление о тенденциях технологий интеллектуального анализа данных, стандартах и инструментах.

В результате освоения дисциплины аспирант осваивает следующие компетенции:

Компетенция	Код по ОС ВШЭ	Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата)	Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции	Форма контроля уровня сформированности компетенции
способность выбирать и применять методы исследования, адекватные предмету и задачам исследования	УК-3	Способен формулировать и определять задачи для решения с использованием различных методов анализа данных, осознанно выбирать методы и инструментальные средства	Лекции, практические занятия, самостоятельная работа при подготовке к практическим занятиям	Аудиторная работа, самостоятельная работа, самостоятельная работа, реферат
способность собирать, анализировать, обрабатывать и хранить данные в соответствии с общепринятыми научными и этическими стандартами	УК-4	Владеет навыками написания программ для автоматизированного сбора и анализа информации из различных источников в глобальных компьютерных сетях; осуществляет оценку качестве полученных решений и результатов	Лекции, практические занятия, самостоятельная работа при подготовке к практическим занятиям, консультации преподавателей, самостоятельная работа с литературой	Аудиторная работа, активность при обсуждении вопросов и заданий, предложенных преподавателем, Устный экзамен
способность осуществлять комплексные исследования, в том числе междисциплинарные, на основе целостного системного научного мировоззрения	УК-5	Умеет на основе комбинированного применения методов анализа данных строить принципиально новые модели	Лекции, практические занятия, самостоятельная работа при подготовке к практическим занятиям, консультации преподавателей	Аудиторная работа, самостоятельная работа

4.