Bayesian data analysis
1. |
Subject title |
Bayesian data analysis Бајесова анализа на податоци |
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2. |
Code |
m23_w_009 |
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3. |
Study program |
Statistics and Data Analytics, Cloud Computing, Statistics and Data Analytics, IT management, Bioinformatics, Security, Cryptography and Coding, Еducation with ICT, Software Engineering, Eco-informatics, Inteligent Systems, Internet Technologies and cyber security, Computer Science, Software for embedded systems, Cloud Computing, IT management, Bioinformatics, Security, Cryptography and Coding, Software Engineering, Data science in computer science and engineering, |
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4. |
Organizer of the study program (unit, institute, department, division) |
Faculty of Information Sciences and Computer Engineering |
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5. |
Study cycle (first, second, third) |
Втор циклус |
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6. |
Academic year / semester 5 / Зимски |
7. Number of ECTS credits 6.0 |
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8. |
Instructor |
проф. д-р Билјана Тојтовска Рибарски доц. д-р Бојан Илијоски |
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9. |
Prerequisites for enrollment |
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10. |
Subject goals and competencies: The purpose of this region is to get acquainted with concepts from Bajes statistics and learn to apply them to real problems and different data sets. The student will get acquainted with simulation methods and will learn to interpret the results of Baes`s analysis. Data analysis is done in R and/or Python
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11. |
Subject content: Beyesian rule, prior, reliability, posterior distribution. Models for discrete/continuous data types. Conjugated families (Beta, Gamma-Poisson, Normal-Normal). Predicting future events. Beyes`s regression. Loss fuzzy. Decision -making theory. Monte Carlo approximations. Appletory approximation with GIBBS Sampler. MCMC (Monte Carlo Markov Chain). Bajes algorithms in machine learning and their application of different data sets. Introduction to hierarchical modeling. |
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12. |
Learning methods: Предавања, проекти, дискусии, работилници |
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13. |
Total available time fund |
6.0 ECTS x 30 hours = 180 hours |
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14. |
Time distribution |
60 + 0 + 60 + 45 + 75 = 180 hours
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15. |
Forms of teaching activities |
15.1. |
Lectures - theoretical teaching |
60 hours |
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15.2. |
Exercises (laboratory, classroom), seminars, team work |
0 hours |
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16. |
Other forms of activities |
16.1. |
Project tasks |
45 hours
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16.2. |
Independent tasks |
60 hours |
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16.3. |
Homework |
75 hours |
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17. |
Grading method |
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17.1. |
Tests |
60 points |
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17.2. |
Seminar work / project (presentation: written and oral) |
45 points |
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17.3. |
Activities and learning |
10 points |
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17.4. |
Final exam |
0 points |
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18. |
Grading criteria (points / grade) |
up to 50 points |
5 (five) (F) |
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from 51 to 60 points |
6 (six) (E) |
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from 61 to 70 points |
7 (seven) (D) |
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from 71 to 80 points |
8 (eight) (C) |
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from 81 to 90 points |
9 (nine) (B) |
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from 91 to 100 points |
10 (ten) (A) |
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19. |
Condition for signature and taking final exam |
реализирани активности 15 и 16 |
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20. |
Language of instruction |
македонски и англиски |
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21. |
Quality assurance method |
механизам на интерна евалуација и анкети
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22. |
Literature |
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22.1. |
Mandatory literature |
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22.2. |
Additional literature |
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