Нумерички методи за податочни науки

Нумерички методи за податочни науки

1.

Наслов на наставниот предмет

Нумерички методи за податочни науки

Numerical Methods for Data Sciences

2.

Код

m23_s_001

3.

Студиска програма

Пресметување во облак, Управување во информатички технологии, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Едукација со ИКТ, Еко-информатика, Интелигентни системи, Интернет технологии и сајбер безбедност, Компјутерски науки, Статистика и аналитика на податоци, Софтвер за вградливи системи, Софтверско инженерство, Пресметување во облак, Управување во информатички технологии, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Статистика и аналитика на податоци, Софтверско инженерство, Data science in computer science and engineering,

4.

Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел)

Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство

5.

Степен (прв, втор, трет циклус)

Втор циклус

6.

Академска година / семестар

5 / Летен

7. Број на ЕКТС кредити

6.0

8.

Наставник

проф. д-р Весна Димитриевска Ристовска

9.

Предуслови за запишување на предметот

10.

Цели на предметната програма (компетенции):


1) Формулирање на аналитички модели базирани на податоци за оптимално донесување одлуки во различни апликации; 2) способност за анализирање на таквите модели врз основа на разбирање на нивните својства; 3) изучување на техники за добивање нумерички решенија за такви модели преку компјутерски софтвер; 4) интерпретирање на нумерички решенија добиени во однос на оптимални одлуки.

11.

Содржина на предметната програма:


1. Линеарни модели за оптимизација. 1.1. Вовед: оптимизација на одлуки, аналитички и оперативни истражувања; формулации; графичко и софтверско-базирано решение. 1.2. Дуалност; економска интерпретација; услови на оптималност; анализа на чувствителност; робусност. 1.3. Апликации. 2. Дискретни модели за оптимизација. 2.1. Формулации; графички решение; линеарни релаксации; оптимален јаз. 2.2. Методи со ограничувања; валидни неравенства; апликации. 3. Динамички модели за оптимизација. 3.1. Формулации; равенки на оптималност; нумеричко решение; апликации.

12.

Методи на учење:


Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации).

13.

Вкупен расположив фонд на време

6.0 ЕКТС x 30 часа = 180 часа

14.

Распределба на расположивото време

60 + 0 + 45 + 45 + 30 = 180 часа

15.

Форми на наставните активности

15.1.

Предавања- теоретска настава

60 часови

15.2.

Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа

0 часови

16.

Други форми на активности

16.1.

Проектни задачи

45 часови

16.2.

Самостојни задачи

45 часови

16.3.

Домашно учење

30 часови

17.

Начин на оценување

17.1.

Тестови

30 бодови

17.2.

Семинарска работа/ проект ( презентација: писмена и усна)

45 бодови

17.3.

Активности и учење

0 бодови

17.4.

Завршен испит

10 бодови

18.

Критериуми за оценување (бодови/ оценка)

до 50 бода

5 (пет) (F)

од 51 до 60 бода

6 (шест) (E)

од 61 до 70 бода

7 (седум) (D)

од 71 до 80 бода

8 (осум) (C)

од 81 до 90 бода

9 (девет) (B)

од 91 до 100 бода

10 (десет) (A)

19.

Услов за потпис и полагање на завршен испит

NULL

20.

Јазик на кој се изведува наставата

македонски

21.

Метод на следење на квалитетот на наставата

механизам на интерна евалуација и анкети

22.

Литература

22.1.

Задолжителна литература

Ред.бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година

6579

F.S. Hillier, G.J. Lieberman.

Introduction to Operations Research.

McGraw-Hill

2015

6580

H.A. Taha.

Operations Research: An Introduction

Pearson / Prentice Hall

2007

22.2.

Дополнителна литература

Ред.бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година