Subject
Бајесова анализа на податоци
| 1. | Наслов на наставниот предмет |
Бајесова анализа на податоци Bayesian data analysis |
||||||||||||
| 2. | Код | m23_w_009 | ||||||||||||
| 3. | Студиска програма | Статистика и аналитика на податоци | ||||||||||||
| 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 | 9 / Зимски | ||||||||||||
| 7. | Број на ЕКТС кредити | 6 | ||||||||||||
| 8. | Наставник | Билјана Тојтовска Рибарски, Бојан Илијоски | ||||||||||||
| 9. | Предуслови за запишување на предметот | — | ||||||||||||
| 10. | Цели на предметната програма (компетенции) | Целта на овој предет е студентите да се запознаат со концепти од Бајесова статистика и да научат да ги применуваат на реални проблеми и различни податочни множества. Студентот ќе се запознае со методи на симулација и ќе научи да ги толкува резултатите од Бајесовата анализа. Анализата на податоците се прави во R и/или Python | ||||||||||||
| 11. | Содржина на предметната програма | Бејесово правило, prior, веродостојност, posterior дистрибуција. Модели за дискретни/непрекинати типови на податоци. Коњугирани фамилии (beta, gamma-Poisson, normal-normal). Предвидување на идни настани. Бејесова регресија. Loss фукција. Теорија на одлучување. Monte Carlo апроксимации. Апостериории апроксимации со Gibbs семплер. MCMC (Monte Carlo Markov chain). Бајесови алгоритми во Машинско учење и нивна примена на различни податочни множества. Вовед во хиерархиско моделирање. |
||||||||||||
| 12. | Методи на учење | Предавања, проекти, дискусии, работилници | ||||||||||||
| 13. | Вкупен расположив фонд на време | 6 ЕКТС x 30 часа = 180 часа | ||||||||||||
| 14. | Распределба на расположивото време | 60 + 0 + 60 + 45 + 75 = 180 часа | ||||||||||||
| 15. | Форми на наставните активности |
|
||||||||||||
| 16. | Други форми на активности |
|
||||||||||||
| 17. | Начин на оценување |
|
||||||||||||
| 18. | Критериуми за оценување (бодови/ оценка) |
|
||||||||||||
| 19. | Услов за потпис и полагање на завршен испит | реализирани активности 15 и 16 | ||||||||||||
| 20. | Јазик на кој се изведува наставата | македонски и англиски | ||||||||||||
| 21. | Метод на следење на квалитетот на наставата | механизам на интерна евалуација и анкети | ||||||||||||
| 22. | Литература |
|
