ღონისძიებები

მოკლე სადოქტორო კურსი „სტატისტიკა და მონაცემების ანალიზი“ – 9-10 ივლისი

აღწერა:

კურსის მიზანია მონაცემთა მეცნიერების სხვადასხვა ასპექტთან გაცნობა, დაწყებული მონაცემთა ვიზუალიზაციიდან და კარგად დამკვიდრებული სტატისტიკური მეთოდებიდან (ერთგანზომილებიანი ანალიზი, მრავალგანზომილებიანი მეთოდები) დამთავრებული მონაცემთა მოპოვებით და მათი მანქანებზე შესწავლით. სტუდენტები თითოეულ თემაზე გაეცნობიან ძირითად ცნებებს, ნაჩვენები იქნება სხვადასხვა ინსტრუმენტის მეშვეობით ანალიზის ჩატარების მაგალითები, ასევე მიეწოდებათ ინფორმაცია დამატებითი სასწავლო მასალების შესახებ.

კურსი მოიცავს ოთხ ინდივიდუალურ ნაწილს, რომლებიც ერთმანეთისგან დამოუკიდებელია. შესაბამისად შესაძლებელია მხოლოდ არჩეულ ნაწილ(ებ)ზე რეგისტრაცია და მათზე დასწრება.

მოკლე კურსის გავლის შემდეგ სტუდენტებს (ა) ექნებათ ცოდნა აღნიშნული თემების ძირითად საფუძვლებში, (ბ) შეძლებენ მარტივი ანალიზის დამოუკიდებლად განხორციელებასა და, (გ)  სურვილის შემთხვევაში, მიღებული ცოდნის გაღრმავებას დამატებითი მასალების მეშვეობით.

შინაარსი:

1) მონაცემთა ვიზუალიზაცია

→ ივლისი 9, 10:00 - 13:00, H104

A კურსის შესავალი და მიზნები (15 წუთი)

B ცხრილის მონაცემებთან მუშაობა: Excel და Comma Separate Values (CSV) ფაილები (15 წუთი)

C პირველი მაგალითი: მონაცემთა წერტილოვანი გრაფიკი (scatter plots) (1 საათი და 30 წუთი)

- ამოცანის გაცნობა: დიფერენციალური გამოსახულებები გენებში (ბიოლოგია)

- ცხრილის მონაცემებიდან გრაფიკებამდე: როგორ მოვათავსოთ სხვადასხვა ინფორმაცია ერთ გრაფიკში

- მონაცემთა წერტილოვანი გრაფიკების აგება

D მეორე მაგალითი: სწორხაზოვანი გრაფიკები (30 minutes)  – ამოცანის გაცნობა: Apples გაყიდველი წლის განმავლობაში (ვაჭრობა)

- სწორხაზოვანი გრაფიკების აგება

E პროგრამული საშუალებები, დამატებითი მასალა, კითხვები (30 წუთი)

2) ერთგანზომილებიანი ანალიზი

→ ივლისი 9, 14:00 - 17:00, H104

A სტატისტიკური მნიშვნელობა (30 წუთი)

B T-ტესტი: დაშვებები და მნიშვნელობები (30 წუთი)

C მაგალითი: ერთჯერადი t-ტესტი (30 წუთი)

D მრავალჯერადი t-ტესტი და p-მნიშვნელობის შესწორება (1 საათი)

- წინა მაგალითის განზოგადება მრავალჯერადი ტესტებისთვის – მრავალჯერად ტესტირებასთან დაკავშირებული პრობლემა: ცრუ დადებითი შედეგები

- ბონფერონის შესწორება

- შეცდომის პოვნის სისწრაფე

E პროგრამული საშუალებები, დამატებითი მასალა, კითხვები (30 წუთი)

3) მრავალჯერადი ანალიზი

→ ივლისი 10, 10:00 - 13:00, H104

A წრფივი რეგრესია, ერთგანზომილებიანი (30 წუთი)

B წრფივი რეგრესია, მრავალგანზომილებიანი (30 წუთი)

C მაგალითის ანალიზი (30 წუთი)

D განზოგადება: განზოგადებული წრფივი მოდელი (1 საათი)  – ლოგისტიკის რეგრესია

E პროგრამული საშუალებები, დამატებითი მასალა, კითხვები (30 წუთი)

4) მონაცემთა მოპოვება და მანქანებზე შესწავლა

→ ივლისი 10, 14:00 - 17:00, H104

A შესავალი: სტატისტიკიდან მანქანებზე შესწავლამდე და ხელოვნური ინტელექტი (30 წუთი)

B მანქანებზე შესწავლის მეთოდის პირველი მაგალითი: გადაწყვეტილების ხეები (45 წუთი)

C მანქანებზე შესწავლის მეთოდის მეორე მაგალითი: ნეიტრალური ქსელები (45 წუთი)

D პრაქტიკული მაგალითი: Iris და ციფრულ მონაცემთა კრებული

E პროგრამული საშუალებები, დამატებითი მასალა, კითხვები (30 წუთი)

ლექტორები: პროფ. ვინჩენცო ლაგანი (საბუნებისმეტყველო მეცნიერებისა და მედიცინის ფაკულტეტი, ბიოინფორმატიკის მიმართულება), პროფ. ერეკლე მაღრაძე (ბიზნესის, ტექნოლოგიისა და განათლების ფაკულტეტი, კომპიუტერული ინჟინერიის მიმართულება)

სამუშაო ენა: ინგლისური

თარიღები და დროები:

ნაწილი 1 – 9 ივლისი, 10:00-დან 13:00 საათამდე ნაწილი 2 – 9 ივლისი, 14:00-დან 17:00 საათამდე ნაწილი 3 – 10 ივლისი, 10:00-დან 13:00 საათამდე ნაწილი 4 –10 ივლისი, 14:00-დან 17:00 საათამდე

ადგილი: ილიას სახელმწიფო უნივერსიტეტი, H კორპუსი, აუდიტორია H104

რეგისტრაცია: კურსის თითოეული ნაწილის მონაწილეების მაქსიმალური რაოდენობაა 18. წინასწარი რეგისტრაცია სავალდებულოა და მოქმედებს პრიორიტეტის პრინციპი. სარეგისტრაციო ვადის ბოლო დღეა 5 ივლისი 2019, 18:00. გთხოვთ დარეგისტრირდეთ ონლაინ სარეგისტრაციო ფორმის მეშვეობით: https://forms.gle/ucbovssJHprCznKp6