Metode Statistice de Analiză a Datelor

Prezentarea generală a cursului

Într-o lume profund influențată de date, capacitatea de a înțelege, interpreta și modela informația statistică devine esențială în majoritatea domeniilor științifice, economice și tehnologice. Cursul Metode Statistice de Analiză a Datelor oferă studenților o bază solidă în conceptele fundamentale și tehnicile aplicate ale statisticii moderne, cu accent pe aplicabilitatea practică în analiza seturilor de date reale.

Cursul explorează un spectru larg de metode statistice, de la descrierea și vizualizarea datelor, estimarea parametrilor și testarea ipotezelor, până la regresie liniară și logistică, analiza componentelor principale (PCA) și algoritmi de clustering. Studenții vor învăța să aplice aceste metode utilizând limbaje de programare precum Python sau R, dobândind astfel competențe relevante pentru cercetare științifică, știința datelor și domeniul industrial. Activitățile practice vor include lucrul cu seturi de date reale, dezvoltarea de proiecte aplicate și interpretarea critică a rezultatelor statistice generate automat.

Locul și rolul cursului în formarea rezultatelor învățării ale specialității și misiunea curriculumului în formarea profesională

Cursul ocupă un rol central în curriculumul specializărilor de tip informatică, matematică aplicată și știința datelor, fiind complementar disciplinelor precum Statistica matematică, Programare și Algebra liniară. El urmărește să transforme fundamentele teoretice în abilități aplicate, capabile să susțină decizii bazate pe date și să fundamenteze modelarea fenomenelor reale.

Prin acest curs, studenții dobândesc competențe precum:

·        Prelucrarea și descrierea statistică a datelor;

·        Formularea și testarea ipotezelor statistice;

·        Aplicarea modelelor de regresie și clasificare;

·        Implementarea algoritmilor de reducere a dimensiunii și segmentare a datelor;

·        Utilizarea unor medii de analiză precum Python (pandas, scikit-learn, statsmodels), Wolfram sau R (dplyr, ggplot2, caret).

Aceste competențe sunt esențiale pentru specialiștii care vor activa în cercetare, inginerie software, analiza datelor economice, sănătate publică sau inteligență artificială. Cursul contribuie la dezvoltarea gândirii analitice și a autonomiei intelectuale în interpretarea datelor, valori esențiale în formarea profesională modernă.

Limba de predare a cursului

Cursul este predat în limbile română și rusă, pentru a asigura accesibilitatea și incluziunea lingvistică a tuturor studenților în cadrul Universității de Stat din Moldova. Materialele de curs, exercițiile și proiectele sunt disponibile bilingv, dar, neapărat, și în limba engleză. Asistența pedagogică se adaptează în mod flexibil la necesitățile grupului.

Beneficiarii

Beneficiarii principali ai cursului sunt:

·        Studenții programelor de licență din domeniile: 0613.4 Informatică, 0114.2 Științe ale Educației (Informatică), 0613.5 Informatică aplicată;

·        Studenții interesați de domeniile: știința datelor, învățare automată și modelare statistică aplicată;

·        Profesioniști din domeniul IT sau economic care doresc să își consolideze competențele de analiză statistică și să adopte o gândire bazată pe date în procesele de decizie.