Duomen懦 mokslas ir statistika
- Stojantiesiems
- Moksleiviams ir mokykloms
- Klausk k奴r臈jo
- Kolegin臈s studijos
- Bakalauro ir vientisosios studijos
- Magistrant奴ros studijos
- Kolegij懦 absolventams
- Doktorant奴ros studijos
- Studijos auk拧tesniuose kursuose
- Nuotolin臈s ir i拧t臋stin臈s studijos
- Dvigubo diplomo ir jungtin臈s studijos
- Dalin臈s studijos
- 漠gijusiems i拧silavinim膮 u啪sienyje
- Studij懦 aplinka
- Projektai
-
PadalinysFundamentini懦 moksl懦 fakultetas
-
Programos kodas6211AX009
-
Studij懦 kryptisMatematikos mokslai
-
Kvalifikacinis laipsnisMatematikos moksl懦 magistras
-
罢谤耻办尘臈2
Apie
Oficialiosios statistikos 寞staigos, 寞vairios valstyb臈s tarnybos, medicinos 寞staigos, mobiliojo ry拧io operatoriai, bankai, transporto ir kit懦 verslo sri膷i懦 寞mon臈s, socialiniai tinklai, 啪aidim懦 portalai ir did啪iul臈 寞vairov臈 kit懦 internete veikian膷i懦 ir paslaugas teikian膷i懦 svetaini懦 sukaupia mil啪ini拧kus kiekius duomen懦.
Be to, atsiranda vis daugiau i拧mani懦j懦 寞rengini懦, kurie taip pat generuoja did啪iulius kiekius 寞vairios prigimties duomen懦. J懦 analiz臈 tampa didele problema. Norint i拧 turim懦 duomen懦 gauti prasmingos ir naudingos informacijos verslui, reikia naujos kartos analitik懦, geban膷i懦 taikyti 拧iuolaikinius analiz臈s ir prognozavimo metodus, technologijas ir analitikos programines priemones.
Tai 鈥� duomen懦 analitiko darbas, kuris 拧iuolaikiniame pasaulyje vis reikalingesnis.
漠 Duomen懦 mokslo ir statistikos magistro studij懦 program膮 gali stoti statistikos, matematikos arba informatikos bakalauro kvalifikacin寞 laipsn寞 turintys studentai.
Baigus studijas suteikiamas matematikos moksl懦 magistro laipsnis.
Programa Duomen懦 mokslas ir statistika orientuota 寞 duomen懦 analiz臈s specialist懦 rengim膮. Analizuojant ypa膷 didelius duomen懦 kiekius susiduriama su specifin臈mis problemomis, koki懦 tradicin臈je statistikoje i拧 esm臈s n臈ra. Pirmiausia, tai 寞vairios problemos, kylan膷ios d臈l fizin臈s duomen懦 apimties. D臈l tos pa膷ios prie啪asties smarkiai i拧auga duomen懦 apdorojimo laikas. Kita aktuali problema yra ta, kad labai da啪nai duomenys yra nestrukt奴rizuoti, tod臈l tradicini懦 statistin臈s analiz臈s metod懦 tiesiogiai pritaikyti negalima. Be to, atsiranda toki懦 u啪davini懦, kuriems reikia nauj懦 duomen懦 analiz臈s metod懦. Tai paskatino naujos tarpdisciplinin臈s mokslo srities 鈥� duomen懦 mokslo (ang. Data Science) 鈥� vystym膮si.
Kvalifikuotai didel臈s apimties duomen懦 analizei reikalingi tokie specialistai, kurie mok臈t懦 programuoti, tur臈t懦 啪ini懦 apie duomen懦 bazes ir kitas su duomen懦 apdorojimu susijusias informacines technologijas. Be to, 啪inot懦 ir mok臈t懦 taikyti statistin臈s analiz臈s, statistinio modeliavimo bei prognozavimo metodus.
Programos tikslas 鈥� rengti specialistus, turin膷ius matematin臈s statistikos ir informatikos 啪ini懦, susijusi懦 su did啪i懦j懦 duomen懦 analize, 啪inan膷ius duomen懦 analiz臈s sistem懦 programini懦 priemoni懦 galimybes, geban膷ius taikyti statistin臈s analiz臈s, statistinio modeliavimo bei prognozavimo metodus moksliniuose tyrimuose bei praktikoje kylantiems u啪daviniams spr臋sti.
Baigiam懦j懦 darb懦 tematika (problematika):
- tiesiniai ir netiesiniai modeliavimo metodai ekonomikoje;
- genetini懦 duomen懦 statistin臈 analiz臈;
- kryptini懦 duomen懦 statistin臈 analiz臈;
- nehomogeniniai rizikos atstatymo modeliai.
-
K膮 geb臈siu?
鈥� Parinkti duomen懦 analiz臈je naudojamus matematinius modelius, j懦 parametr懦 vertinimo ir modeli懦 kokyb臈s vertinimo metodus
鈥� Paruo拧ti duomenis analizei, programuoti R ir Python kalbomis, parengti statistini懦 tyrim懦 rezultatus tolimesnei analizei;
鈥� Kurti tiek ma啪os, tiek ir didel臈s apimties duomen懦 matematinius ir statistinius modelius, vertinti j懦 parametrus, patikrinti modelio tinkamum膮 turimiems duomenims;
鈥� Dirbti tarpdalykin臈je ir tarptautin臈je komandoje, dalyvauti profesiniuose tinkluose. -
Kokios b奴t懦 mano karjeros galimyb臈s?
鈥� Dirbti duomen懦 analitikais, verslo sistem懦 analitikais, rizikos vertinimo specialistais;
鈥� Dirbti projekt懦 vadovais verslo ir valstybin臈se 寞mon臈se bei bendrov臈se Lietuvoje ir u啪sienyje;
鈥� Studijuoti fizini懦 moksl懦 srities matematikos mokslo krypties doktorant奴roje Lietuvoje ir u啪sienyje.
Konkursinis balas
漠 magistrant奴ros studijas priimama be stojam懦j懦 egzamin懦, pagal konkursin寞 bal膮. Stojantieji turi atitikti programos pasirengimo reikalavimus. Stojantysis pasinaudoj臋s galimybi懦 apra拧u gali su啪inoti studij懦 programas, kuri懦 pasirengimo reikalavimus tenkina.
Pasirengimo reikalavimai stojantiesiems 寞 duomen懦 mokslo ir statistikos studij懦 program膮:
1) Priimami 拧i懦 studij懦 kryp膷i懦 bakalaurai:
- ekonomikos,
- informatikos,
- informatikos in啪inerijos,
- matematikos,
- statistikos.
2) Privalomieji bakalauro programos dalykai ir minimalios j懦 apimtys:
studij懦 pagrind懦 dalykai:
- informacin臈s technologijos (12 kr.),
- matematika (12 kr.).
special奴s programos dalykai (18 kr.):
- atsitiktiniai procesai,
- ekonometrija,
- matematin臈 statistika,
- regresin臈 analiz臈,
- statistikos programin臈 寞ranga,
- tikimybi懦 teorija.
Studij懦 dalykai
1 Semestras
-
FMSAM25155 9 kreditai
Oficialiosios statistikos rodikli懦 analiz臈 ir prognoz臈 (su kursiniu darbu)
Studij懦 dalyko tikslas
Dalyko tikslas – suteikti studentams 啪ini懦 apie oficiali膮j膮 statistik膮, statistini懦 rodikli懦 analiz臈s ir modeliavimo metodus, ugdyti geb臈jimus taikyti statistinius metodus daugiama膷iams duomenims ir laiko eilut臈ms, vertinti rodikli懦 kokyb臋, atlikti j懦 prognozes bei kriti拧kai interpretuoti gautus rezultatus.
Studij懦 dalyko apra拧as
Oficialiosios statistikos rodikliai gali b奴ti analizuojami erdviniame pj奴vyje ir laike, tod臈l taikomi statistiniai metodai skirstomi 寞 nepriklausom懦 daugiama膷i懦 statistini懦 duomen懦 ir laiko eilu膷i懦 analiz臈s metodus. Studentai supa啪indinami su tiesiniais bei netiesiniais rodikli懦 modeliavimo metodais. Kurso metu aptariami rodikli懦 laiko eilu膷i懦 pirminio koregavimo bei nestebim懦 komponen膷i懦 vertinimo praktiniai aspektai. Teorin臈s 啪inios 寞sisavinamos atliekant praktines u啪duotis, naudojant R, ir kitas taikom膮sias statistines programas.
-
FMSAM25144 6 kreditai
Duomen懦 vaizdin臈 komunikacija
Studij懦 dalyko tikslas
Susipa啪inti su Bajeso i拧vad懦 darymo statistikoje principais ir pritaikyti 拧ias 啪inias prakti拧kai.
Studij懦 dalyko apra拧as
Prie拧ingai negu klasikin臈je statistikoje, Bajeso analiz臈je turimi duomenys laikomi fiksuotais, o duomen懦 skirstinio parametrai laikomi ne啪inomais. I拧vados apie parametrus ir kitus ne啪inomuosius atnaujinamos, pritaikant i拧 duomen懦 gaunam膮 informacij膮. Remiantis Bajeso teorema sudaromi statistiniai modeliai. Tam nagrin臈jami aprioriniai skirstiniai, duomen懦 tik臈tinumas, aposteriorinio skirstinio radimas ir jo skaitinis aproksimavimas. Bajeso metodai taikomi klasikin臈s statistikos modeliams, lyginami klasikini懦 ir Bajeso metod懦 privalumai ir tr奴kumai; susipa啪寞stama su Bajeso metod懦 ypatumais vertinant hierarchinius modelius. Sudarant statistinius modelius, j懦 tinkamumas tiriamas informaciniais kriterijais. Praktiniam Bajeso metod懦 taikymui naudojama R programa.
-
FMSAM24170 6 kreditai
Funkcinis programavimas su R
Studij懦 dalyko tikslas
艩io kurso tikslas – supa啪indinti studentus su funkciniu programavimu, i拧d臈styti pagrindinius programavimo su R principus, 寞tvirtinti programavimo su R 寞g奴d啪ius ir pasiruo拧ti R kalbos naudojimui statistin臈je duomen懦 analiz臈je.
Studij懦 dalyko apra拧as
Statistin臈 duomen懦 analiz臈 turi kelet膮 pagrindini懦 etap懦: tai duomen懦 rinkimas ir j懦 pertvarkymas, vizualizavimas, statistinis modeliavimas. 艩ie etapai didele dalimi priklauso nuo programin臈s 寞rangos galimybi懦 ir, 啪inoma, nuo tos 寞rangos panaudojimo 寞g奴d啪i懦. Duomen懦 analiz臈je naudojam膮 programin臋 寞rang膮 galima suskirstyti 寞 kelet膮 grupi懦, atskir膮 grup臋 sudaro specializuotos ogramavimo
kalbos. R yra specialiai statistinei duomen懦 analizei ir duomen懦 vizualizavimui skirta funkcinio programavimo kalba. Naudojant papildomas bibliotekas, kuri懦 skai膷ius nuolat did臈ja, bazines kalbos galimybes galima lengvai i拧pl臈sti ir tokiu b奴du naudoti naujausius statistinio modeliavimo, vizualizavimo ir kitus duomen懦 analiz臈s metodus. Pagal TIOBE indeks膮 R patenka tarp 20 populiariausi懦 programavimo kalb懦 ir jos vieta reitinge pastaraisiais metais did臈ja. 艩is kursas skirtas 寞tvirtinti bazinius programavimo su R 寞g奴d啪ius, didel寞 d臈mes寞 skiriant funkcinio programavimo stiliui. Be to, R kalba naudojama kituose duomen懦 mokslo specializacijos kursuose, tod臈l 拧is kursas paruo拧 studentus tolimesn臈ms studijoms. -
FMSAM17106 3 kreditai
Magistro tiriamasis darbas 1
Studij懦 dalyko tikslas
Suformuluoti baigiamojo darbo tem膮. I拧nagrin臈ti reikiam膮 mokslin臋 literat奴r膮.
Studij懦 dalyko apra拧as
Baigiamojo darbo tikslas yra i拧mokti spr臋sti 寞vairi懦 taikom懦j懦 sri膷i懦 matematikos problemas, i拧pl臈sti studij懦 procese gautas teorines 啪inias, pagilinti mokslin臋 patirt寞.
-
FMSAM24167 6 kreditai
Duomen懦 mokslo seminaras
Studij懦 dalyko tikslas
艩io kurso tikslas – supa啪indinti su duomen懦 nuskaitymo i拧 interneto priemon臈mis, duomen懦 pertvarkymo ir vizualizavimo metodais.
Studij懦 dalyko apra拧as
Internete 寞vairiais pavidalais prieinamas did啪iulis duomen懦 kiekis. Ta膷iau did啪ioji dalis 拧i懦 duomen懦 yra (nestrukt奴ruotas) interneto puslapi懦 turinys. Duomen懦 nusijojimas yra toks procesas, kurio metu informacija i拧 interneto puslapi懦 transformuojama 寞 tam tikr膮 strukt奴ruot膮 pavidal膮.
艩is kursas yra orientuotas 寞 praktikoje sutinkam懦 duomen懦 paruo拧im膮, pertvarkymus ir vizualizavim膮.
Temos apima duomen懦 nuskaitym膮 i拧 interneto puslapi懦, duomen懦 fail懦 format懦 ap啪valg膮, duomen懦 pertvarkymo priemones, geostatistini懦 duomen懦 vizualizavim膮. 艩is kursas yra tarpinis kursas tarp elementarios statistin臈s duomen懦 analiz臈s ir praktinio duomen懦 bazi懦 panaudojimo ar didel臈s apimties duomen懦 analiz臈s. -
FMSAM22168 6 kreditai
Matric懦 algebros specialieji skyriai
Studij懦 dalyko tikslas
Pagilinti matric懦 teorijos 啪inias, supa啪indinti su matric懦 algebros metodais, reikalingais taikant daugiamat臈s statistikos metodus ir analizuojant statistinius modelius.
Studij懦 dalyko apra拧as
Matric懦 algebros metodai yra pla膷iai taikomi statistiniuose skai膷iavimuose, ypa膷, daugiamat臈je duomen懦 analiz臈je. Tod臈l matric懦 algebros 啪inios yra b奴tinos, norint i拧mokti, suprasti ir taikyti tas statistikos sritis, kurios yra gr寞stos matriciniais duomenimis. 艩io kurso i拧skirtinumas yra tas, kad jo temos yra atrinktos taip, kad tenkint懦 daugel寞 statistik懦 poreiki懦, o atitinkami u啪daviniai ir pavyzd啪iai iliustruot懦 taikymus statistikoje. 艩iame kurse pirmiausia supa啪indinama su blokin臈mis matricomis bei j懦 veiksmais, tiesine matric懦 priklausomybe, tiesin臈mis erdv臈mis ir poerdviais. Nagrin臈jamas tiesinis apvalkalas, erdv臈s baz臈s ir dimensija, matricos branduolys bei homogenin臈s lyg膷i懦 sistemos. Studijuojamas matricos rangas, p臈dsakas bei atitinkamos savyb臈s. Mokomasi u啪ra拧yti matricos LU, spektrin臋 bei SVD dekompozicij膮. Galiausiai nagrin臈jamos apibendrintos atvirk拧tin臈s matricos bei j懦 savyb臈s.
-
FMSAM25101 6 kreditai
Pa啪ang奴s im膷i懦 ir vertinimo metodai oficialiojoje statistikoje
Studij懦 dalyko tikslas
Supa啪indinti studentus su pa啪angiais statistiniais metodais, naudojamais duomen懦 rinkimui ir populiacijos parametr懦 vertinimui oficialiojoje statistikoje, apimant 寞vairius duomen懦 拧altinius, imties sudarymo strategijas, neatsakym懦 ir i拧skir膷i懦 tvarkym膮, ma啪懦j懦 sri膷i懦 vertinim膮 bei 拧iuolaikinius duomen懦 拧altinius, tokius kaip administraciniai duomenys ir didieji duomenys.
Studij懦 dalyko apra拧as
艩iame kurse nagrin臈jami 寞vair奴s statistiniai metodai, taikomi oficialiosios statistikos praktikoje. Studentai susipa啪ins su tradiciniais ir moderniais duomen懦 拧altiniais (sura拧ymais, apklausomis, administraciniais registrais, did啪iaisiais duomenimis), im膷i懦 teorijos pagrindais, tikimybiniu ir netikimybiniu 臈mimu. Bus analizuojami sud臈tingesni 臈mimo metodai – sluoksninis, nelygi懦 tikimybi懦 臈mimas, taip pat santykiniai, regresiniai ir kalibruoti 寞vertiniai. Kursas apima ir praktines problemas, tokias kaip neatsakymai, duomen懦 redagavimas, 寞ra拧ymas (imputacija), bei validavimas. Didelis d臈mesys skiriamas ma啪懦j懦 sri膷i懦 statistikai, netiesioginiams ir modeliais paremtiems 寞vertiniams. Taip pat aptariamas nepriklausom懦 im膷i懦 bei tikimybinio ir netikimybinio 臈mimo rezultat懦 apjungimas, konfidencialumo u啪tikrinimas bei rezultat懦 sklaidos principai.
2 Semestras
-
FMSAM24274 9 kreditai
Modernios duomen懦 baz臈s: nuo reliacini懦 iki paskirstyt懦 sistem懦 (su kursiniu darbu)
Studij懦 dalyko tikslas
Suteikti informacijos apie tiek reliacines, tiek paskirstytas duomen懦 bazes, i拧mokyti suprojektuoti duomen懦 bazes taip, kad atitikt懦 nustatytus poreikius, i拧mokyti 寞ra拧yti, redaguoti ir gauti duomenis i拧 bet kokio tipo duomen懦 baz臈s.
Studij懦 dalyko apra拧as
Kursas skirtas supa啪indinti studentus su reliacin臈mis ir paskirstytomis duomen懦 baz臈mis, skirtingais j懦 tipais. Pateikiami pavyzd啪iai kaip kiekvienu atveju reik臈t懦 sukurti jas, 寞terpti duomenis, juos redaguoti ar surasti. Pristatomi kiekvienos j懦 prana拧umai ir minusai.
-
FMSAM25274 6 kreditai
Bajeso metodai
Studij懦 dalyko tikslas
Susipa啪inti su Bajeso i拧vad懦 darymo statistikoje principais ir pritaikyti 拧ias 啪inias prakti拧kai.
Studij懦 dalyko apra拧as
Prie拧ingai negu klasikin臈je statistikoje, Bajeso analiz臈je turimi duomenys laikomi fiksuotais, o duomen懦 skirstinio parametrai laikomi ne啪inomais. I拧vados apie parametrus ir kitus ne啪inomuosius atnaujinamos, pritaikant i拧 duomen懦 gaunam膮 informacij膮. Remiantis Bajeso teorema sudaromi statistiniai modeliai. Tam nagrin臈jami aprioriniai skirstiniai, duomen懦 tik臈tinumas, aposteriorinio skirstinio radimas ir jo skaitinis aproksimavimas. Bajeso metodai taikomi klasikin臈s statistikos modeliams, lyginami klasikini懦 ir Bajeso metod懦 privalumai ir tr奴kumai; susipa啪寞stama su Bajeso metod懦 ypatumais vertinant hierarchinius modelius. Sudarant statistinius modelius, j懦 tinkamumas tiriamas informaciniais kriterijais. Praktiniam Bajeso metod懦 taikymui naudojama R programa.
-
FMSAM22272 6 kreditai
Optimizavimo u啪daviniai statistikoje
Studij懦 dalyko tikslas
艩io kurso tikslas – suteikti studentams skai膷iavimo metod懦 ir algoritm懦, kurie naudojami 寞vairiuose statistiniuose metoduose, pagrindus.
Studij懦 dalyko apra拧as
艩iuolaikin臈je statistin臈je duomen懦 analiz臈je svarbi膮 rol臋 vaidina skai膷iavimo metodai. 艩is kursas – tai 寞vadas 寞 拧iuolaikinius, daug skai膷iavimo resurs懦 reikalaujan膷ius metodus statistikoje. Temos apima 寞vairi懦 optimizavimo u啪davini懦 statistikoje sprendimo metodu: ma啪iausi懦 kvadrat懦 ir did啪iausio tik臈tinumo metodus, dimensijos ma啪inimo. Taip pat atsitiktini懦 dyd啪i懦 generavimo algoritmus, MCMC metodus ir pan.
-
FMSAM25222 6 kreditai
Pa啪angus ma拧ininis mokymasis
Studij懦 dalyko tikslas
Suteikti studentams gilias teorines ir praktines 啪inias apie pa啪angius ma拧ininio mokymosi metodus, ugdyti geb臈jim膮 taikyti sud臈tingus algoritmus reali懦 duomen懦 analiz臈je, savaranki拧kai vertinti modeli懦 tinkamum膮 ir interpretavim膮, bei pasirengti tolesniam darbui duomen懦 mokslo ir dirbtinio intelekto srityse.
Studij懦 dalyko apra拧as
Kursas skirtas gilinti student懦 啪inias apie pa啪angius ma拧ininio mokymosi metodus, kurie n臈ra aptariami bakalauro studij懦 programose. Nagrin臈jami sud臈tingesni pri啪i奴rimo ir nepri啪i奴rimo mokymosi algoritmai: reguliarizacijos metodai, ansambliniai modeliai (bagging, boosting), parametriniai ir neparametriniai klasifikatoriai, dimensij懦 ma啪inimo bei i拧skir膷i懦 nustatymo metodai. Aptariami automatizuoto ma拧ininio mokymosi (AutoML) principai bei modeli懦 interpretavimo svarba 拧iuolaikiniame duomen懦 moksle. D臈mesys skiriamas metod懦 taikymui realiems duomenims, rezultat懦 interpretacijai ir sprendim懦 pri臈mimui remiantis analize.
-
FMSAM17207 3 kreditai
Magistro tiriamasis darbas 2
Studij懦 dalyko tikslas
Magistranto darbo tema surinkti informacij膮 ir atlikti jos mokslin臋 analiz臋 taikant 寞vairius informacijos metodus.
Studij懦 dalyko apra拧as
Problemos sprendimui reikalingos informacijos nustatymas, informacijos 拧altini懦 paie拧ka, informacijos 拧altini懦 vertinimas. Duomen懦 rinkimo metodai, duomen懦 patikimumas, statistinis duomen懦 apdorojimas, kiti duomen懦 analiz臈s metodai. Mokslini懦 tyrim懦 planavimo metodai.
3 Semestras
-
FMSAM24366 9 kreditai
Nat奴ralios kalbos apdorojimas ir analiz臈 (su kursiniu darbu)
Studij懦 dalyko tikslas
Suteikti 啪ini懦, leid啪ian膷i懦 analizuoti ir spr臋sti 寞vairius praktinius u啪davinius, susietus su tekstini懦 duomen懦 analize.
Studij懦 dalyko apra拧as
Modulis skirtas dideli懦 nestrukt奴rizuot懦 tekstini懦 duomen懦 rinkini懦 analizei. Nagrin臈jamos duomen懦 strukt奴ros, tinkamos efektyviam darbui su tokiais duomenims, ir pagrindiniai algoritmai, leid啪iantys analizuoti tekstini懦 duomen懦 turin寞 bei strukt奴r膮.
-
FMMMM22301 6 kreditai
Did啪i懦j懦 duomen懦 apdorojimo technologijos
Studij懦 dalyko tikslas
Dalyko tikslas yra suteikti pagrindines 啪inias apie did啪iuosius duomenis (Big Data). I拧mokyti analizuoti duomenis, supa啪indinti su pagrindiniais 寞rankiais skirtais analizuoti duomenis. Tyrin臈ti draudimo rinkos procesus bei ugdyti geb臈jim膮 pritaikyti did啪iuosius duomenis (Big Data) 拧ioje rinkoje taip sukuriant papildom膮 vert臋 verslui.
Studij懦 dalyko apra拧as
Studij懦 dalyk膮 sudaro did啪i懦j懦 duomen懦 (Big Data) pagrindai, supa啪indinama su pagrindiniais duomen懦 analiz臈s metodais. Ap啪velgiami pagrindiniai duomen懦 analiz臈s 寞rankiai bei kaip didieji duomenys (Big Data) yra integruojami su tradicin臈mis duomen懦 saugykl懦, veiklos analiz臈s (BI) sistemomis. Supa啪indinama su did啪i懦j懦 duomen懦 (Big Data) galimyb臈mis sukurti vert臋 versle. Taip pat nagrin臈jami 寞vair奴s real奴s panaudojimo u啪daviniai finans懦 sektoriuje.
Studentai numatytu tvarkara拧tyje metu privalo dalyvauti ne ma啪iau kaip 50 proc. teorini懦 paskait懦, 60 proc. pratyb懦
-
FMSAM16308 3 kreditai
Magistro tiriamasis darbas 3
Studij懦 dalyko tikslas
Eksperimento planavimas, atlikimas ir pirmin臈 rezultat懦 analiz臈.
Studij懦 dalyko apra拧as
Modulis skirtas eksperimento, kuris buvo numatytas modulyje „Baigiamasis darbas 2” planavimui, atlikimui ir rezultat懦 analizei. Eksperimentas turi pagr寞sti arba paneigti modulyje „Baigiamasis darbas 2” padarytas prielaidas. Studentas taip pat turi susipa啪inti su eksperimento planavimo ir atlikimo metodikomis, eksperiment懦 rezultat懦 analiz臈s metodais, palyginti gautus rezultatus su kit懦 tyr臈j懦 rezultatais bei 寞vertinti j懦 efektyvum膮.
-
FMSAM25373 6 kreditai
Atsitiktiniai grafai
Studij懦 dalyko tikslas
Supa啪indinti su atsitiktini懦 graf懦 analizavimo teoriniais ir praktiniais aspektais. Tikimasi, kad s臈kmingai baig臋s 拧寞 kurs膮 klausytojas, geb臈s taikyti atsitiktini懦 graf懦 啪inias reali懦 duomen懦 analizei.
Studij懦 dalyko apra拧as
Atsitiktini懦 graf懦 teorija – matematikos 拧aka, kuri yra gana pla膷iai pritaikoma realiame gyvenime analizuojant kompiuterinius, socialius, ekonominius, biologinius, epidemiologinius ir kitose srityse susidaran膷ius tinklus. Kompiuteri懦 eros atsiradimas paskatino vis didesn寞 susidom臈jim膮 suprasti realaus pasaulio tinkl懦 strukt奴r膮 ir pl臈tr膮. Atsitiktini懦 graf懦 teorija suteikia pagrind膮 拧iam supratimui. Paskait懦 metu studentai supa啪indinami su pagrindiniais atsitiktini懦 graf懦 teorijos elementais, modeliais ir j懦 pritaikymo galimyb臈mis. Teorin臈s 啪inios 寞sisavinamos atliekant praktines u啪duotis.
-
FMSAM25301 6 kreditai
Oficialios statistikos praktika
Studij懦 dalyko tikslas
Suteikti studentams praktin臈s patirties oficialiosios statistikos srityje, padedant jiems 寞gyti 啪ini懦 apie duomen懦 rinkimo, apdorojimo, analiz臈s ir sklaidos procesus statistikos institucijose bei 寞sisavinti praktinius 寞g奴d啪ius, reikalingus darbui su oficialiais statistiniais duomenimis.
Studij懦 dalyko apra拧as
Modulis skirtas studentams, siekiantiems gilinti 啪inias ir 寞gyti praktini懦 寞g奴d啪i懦 oficialiosios statistikos srityje. Praktika atliekama institucijose ar 寞staigose, rengian膷iose oficiali膮 statistik膮 (pvz., nacionalin臈se statistikos tarnybose, centrin臈se bankuose, ministerijose ar tarptautin臈se organizacijose). Studentai susipa啪寞sta su duomen懦 拧altiniais, statistini懦 tyrim懦 organizavimu, im膷i懦 sudarymu, duomen懦 kokyb臈s u啪tikrinimu, analiz臈s metodais bei rezultat懦 interpretavimu ir pateikimu. Baig臋 modul寞 studentai geb臈s taikyti 寞gytas teorines 啪inias praktin臈je statistin臈je veikloje ir 寞vertinti oficialios statistikos vaidmen寞 sprendim懦 pri臈mimo procese.
-
FMSAM25356 6 kreditai
Rizikos teorija
Studij懦 dalyko tikslas
Tikimasi, kad s臈kmingai baig臋s kurs膮 klausytojas 啪inos pagrindines pasirinkimo rizikingoje situacijoje teorijas, pagrindinius rizikos matus ir vertinimo kriterijus bei geb臈s 寞gytas 啪inias taikyti praktin臈se situacijose.
Studij懦 dalyko apra拧as
Kurso klausytojai supa啪indinami su pagrindin臈mis individ懦 pasirinkimo rizikingoje situacijoje teorijomis, pagrindiniais rizikos matais bei rizikos vertinimo kriterijais. Teoriniai modeliai taikomi draudimo ir / ar loterijos (investavimo) u啪daviniams spr臋sti.
4 Semestras
-
FMSAM16409 30 kreditai
Magistro baigiamasis darbas
Studij懦 dalyko tikslas
I拧ugdyti geb臈jimus formuluoti tiriamojo darbo mokslines i拧vadas, parengti ir paskelbti pagrindini懦 rezultat懦 publikacij膮, paruo拧ti baigiam膮j寞 magistro darb膮 ir j寞 pristatyti kvalifikacinei komisijai.
Studij懦 dalyko apra拧as
Padaromos mokslin臈s ir praktin臈s i拧vados, parengiamos publikacijos, paruo拧tas darbas pristatomas kvalifikacinei komisijai.
Statistika
| Rodiklis | 搁别颈办拧尘臈 |
|---|---|
| Priimta student懦 | 10 |
| 漠stoj臋 寞 VF | 7 |
| Ma啪iausias VF balas | 8.88 |