В ЦППКП завершилась программа повышения квалификации
В ЦППКП завершилась программа повышения квалификации «Математические методы и компьютерные технологии обработки и анализа данных в научных исследованиях». В числе слушателей – профессорско-преподавательский состав классических, медицинских, аграрных педагогических университетов, представляющих гг. Астрахань, Барнаул, Благовещенск, Братск, Брянск, Великий Новгород, Владивосток, Волгоград, Екатеринбург, Ишим, Казань, Кемерово, Курган, Майкоп, Новокузнецк, Новосибирск, Нижний Новгород, Омск, Пермь, Петропавловск-Камчатский, Прокопьевск, Семей, Улан-Удэ, Хабаровск, Челябинск, Южно-Сахалинск, Якутск.
Реализация программы осуществляется научно-педагогическим коллективом ученых и преподавателей МИЭМИСа, факультета математики и информационных технологий, психологии и педагогики, биологического под руководством доцента О.В. Махныткиной.
По мнению слушателей, несмотря на всю сложность рассматриваемых проблем, насыщенность учебного материала, напряженный график работы и др., им удалось успешно овладеть содержанием программы, а полученный опыт будет успешно использоваться в дальнейшей профессиональной деятельности.
Высокая оценка работе наших преподавателей и деятельности ЦППКП была дана участниками программы.
Сергей Тимурович Касюк, к.т.н., доцент кафедры математики, медицинской информатики, информатики и статистики, физики Южно-Уральского государственного медицинского университета:
«О программе повышения квалификации я узнал через информационное письмо, разосланное Региональным Центром переподготовки и повышения квалификации преподавателей высших и средних специальных учебных заведений ФГБОУ ВО АлтГУ.
Общее впечатление от обучения по программе отличное. Преподаватели программы читают лекции по различным разделам прикладной статистики. Материал лекций очень интересный, полезный и крайне дорогой. В этом может убедиться каждый, кто самостоятельно осваивает анализ данных по учебникам.
Среди преподавателей курса мне хотелось бы выделить доцента С.В. Дронова, лекции которого глубокие и философские, наполнены объяснением теоретических выкладок, снабжены многочисленными примерами из жизни. Спасибо Сергею Вадимовичу, что он отвечает на вопросы по электронной почте.
Лично меня поразили лекции доцента С.А. Поддубновой, которая, используя всего лишь калькулятор, осуществляет регрессионный и дискриминантный анализ на доске с помощью аппарата ковариационных матриц! Я так не могу. Спасибо Светлане Анатольевне, что она показала, как производить расчеты без компьютера. Это просто высший пилотаж!
Лекции доцента Д.Ю. Козлова очень информативные, содержат обширный материал по логистической регрессии, деревьям решений и нейронным сетям. Презентации Д.Ю. Козлова отлично оформлены. Благодарю Дениса Юрьевича, что показал практическую работу с языком программирования R. С этой технологией я раньше не сталкивался.
Лекции О.В. Махныткиной содержательные и наполнены практическим материалом. Чувствуется, что Олеся Владимировна работает с экономическими массивами данных. Спасибо Олесе Владимировне, что показала тонкости анализа данных в Excel.
К положительным моментам дистанционного обучения можно отнести удобство работы с системой Moodle на Открытом образовательном портале АлтГУ. Эта система сейчас используется и в челябинских вузах, например, в ЮУрГУ и РАНХиГС, однако наши вузовские программисты не умеют настраивать эту систему, и поэтому рядовым пользователям в Moodle крайне тяжело работать. В АлтГУ — отличные программисты. Небольшое замечание: при просмотре через Google Chrome видеолекций на портале не срабатывает кнопка увеличения окна, однако это можно компенсировать комбинацией клавиш "Ctrl +".
Выражаю глубокую благодарность всем преподавателям программы "Математические методы и компьютерные технологии обработки и анализа данных в научных исследованиях" и работникам центра за проделанную работу».
Константин Алексеевич Морнов, к.п.н., доцент базовой кафедры истории, педагогики и психологии Братского государственного университета:
«В первую очередь отметим высокое качество проведения курсов, отличную организацию вебинаров, своевременное оповещение и ответы на возникающие в процессе занятий вопросы, работу сайта Алтайского государственного госуниверситета.
Выражаем благодарность преподавателям разделов и модулей курсов, организаторам и администрации Алтайского государственного университета за предоставленную возможность дистанционно и качественно пройти курсы повышения квалификации, получить полезные знания и навыки в области математических методов и компьютерных технологий обработки и анализа данных в научных исследованиях.
В целом заметен очень высокий уровень качества дистанционного образования в Алтайском госуниверситете.
В качестве пожеланий можно выделить следующие: 1) хотелось бы иметь доступ к материалам курсов не только до 01.07.2017, а до конца текущего года, так как уходим в отпуск; 2) иметь возможность скачивания записи вебинаров, чтобы не зависеть от доступа в интернет.
Желаем дальнейших успехов в профессиональной деятельности и многочисленных слушателей».
Нэлли Васильевна Маркина, к.т.н., зав. кафедрой математики, медицинской информатики, информатики и статистики, физики Южно-Уральского государственного медицинского университета:
«Программа повышения квалификации "Математические методы и компьютерные технологии обработки и анализа данных в научных исследованиях" предназначена для слушателей, имеющих достаточный уровень математического образования, необходимого для освоения предлагаемого материала.
Следует отметить хорошую организацию курса, высокий профессионализм преподавателей, доступность, четкость и последовательность изложения материала, полноту охвата современных методов компьютерного анализа данных.
Сильной стороной программы является прикладная направленность материала, большое количество разобранных статистических задач, для решения которых используются как коммерческие статистические пакеты (Statistica, SPSS, MATLAB), так и бесплатные программные продукты (R, Rstudio). Данный материал можно будет в дальнейшем применить в учебном процессе вуза.
Что можно посоветовать в направлении совершенствования курса:
1. Указывать версию используемого программного продукта.
2. При решении задачи с помощью статистического пакета не только объяснять основные принципы его работы, но и давать исходные данные, создавая возможность воспроизведения результатов слушателями курса.
3. Уделить немного больше внимания особенностям подготовки данных для работы с конкретным программным продуктом».
Роман Иванович Паровик, к.ф.-м.н, декан физико-математического факультета Камчатского государственного университета имени Витуса Беринга:
«Прежде всего хочу выразить благодарность организаторам и преподавателям курса повышения квалификации "Математические методы и компьютерные технологии обработки и анализа данных в научных исследованиях" за его создание и сопровождение. Несомненно, курс является и будет востребованным как среди студентов, аспирантов, так и среди преподавателей различной квалификации. Это объясняется тем, что обработка данных является важной прикладной задачей для любого исследования, так как его результаты позволяют строить адекватные модели различных процессов.
Курс достаточно полно описывает все аспекты анализа временных рядов, статистики; есть факторный, кластерный, регрессионный, дисперсионный и дискриминантами анализ, проверка статистических гипотез, есть модуль, посвященный интеллектуальному анализу данных, а также, что очень важно, на мой взгляд, модуль, посвященный специфике проведения анализа и обработки данных в различных областях знаний.
В процессе обучения были использованы современные информационные технологии, рассмотрены примеры решения конкретных задач в специализированных программных средах по статистике, например Statistics SPSS и др.
Проведение курса в форме видеолекции является удобным для слушателей, так как материалы всегда размещались на сайте в открытом доступе и их можно было изучить в любое время. Содержание видеолекций построено грамотно, материал излагался четко, понятно и достаточно для прохождения итоговых тестов и выполнения итогового письменного задания, чувствуется профессионализм лекторов.
Другая форма проведения курса – вебинары. Это важная составляющая курса, так как направлена на взаимодействие между слушателями и лектором. Слушатели могут задать интересующие их вопросы и получить оперативно от лектора на них ответы. Если кто-то из слушателей по каким-то причинам не участвовал в вебинаре, то запись вебинара также выкладывалась на страницу курса в интернете. Это говорит о доступности курса в процессе его освоения.
Курс повышения квалификации "Математические методы и компьютерные технологии обработки и анализа данных в научных исследованиях" рекомендую к изучению».
Татьяна Алексеевна Максимова, ст. преподаватель кафедры гуманитарных технологий МГУ им. адм. Г.И. Невельского:
«Насыщенная, логически выстроенная, разнообразная программа, большой состав преподавателей-профессионалов, много вебинаров.
Для меня открылись новые возможности работы в XL, о которых я, как самоучка, не подозревала. Кроме того, тема нейронных сетей, прогнозирования мне всегда казалась сложной, неподъемной, и я не вникала в этот материал. А после видеолекций Дениса Юрьевича Козлова стало все понятно: вполне применимый на практике материал. Очень внятно, энергично для меня звучали лекции Дарьи Алексеевны Омельченко. Я использую SPSS в своей работе, но многие возможности и тонкости применения были для меня открытием. Общение с Сергеем Вадимовичем Дроновым погрузило меня в атмосферу академических ученых (в далекий период обучения на физическом факультете). Спасибо ему за это непередаваемое ощущение.
Благодарю за новые знания, которые преподаватели программы мне дали, и систематизацию прежних моих знаний, за практические навыки, которые можно было сразу же применить при выполнении итогового практического задания».
Анна Викторовна Орлова, ст. преподаватель базовой кафедры истории, педагогики и психологии Братского государственного университета:
«Для меня особенно интересными были видеолекции "Методика и практика сбора и предварительного анализа данных. Описательная статистика", "Критерий Пирсона хи-квадрат. Ранговые непараметрические критерии", "Установление характера и степени зависимости показателей (частная и множественная корреляции). Ранговые коэффициенты корреляции", "Факторный анализ", "Методы сглаживания временных рядов". Особенно хотелось бы отметить лекторов О.В. Махныткину и С.В. Дронова При просмотре их видеолекций не только была возможность разобраться в представленном материале, но и темп лекций позволял вести записи для лучшего усвоения материала.
В помощь слушателям курса были также презентации О.В. Махныткиной по темам "Введение в обработку и анализ данных. Основные понятия анализа данных. Этапы обработки и анализа данных", "Методы очистки и предобработки данных. Обработка дубликатов и противоречий. Обнаружение и исключение аномальных значений", "Методы очистки и предобработки данных. Восстановление пропущенных значений. Методы сокращения размерности" и Г.Н. Трошкиной по темам: "Факторный анализ"" и "Кластерный анализ". Наличие таких наглядных материалов стало реальной помощью для прохождения итоговых тестов по модулям.
На всех вебинарах мною было получено большое количество новой и интересной информации. Особенно важным для моей профессиональной деятельности стал вебинар с участием С.В. Дронова "Общая методика и практика проверки статистических гипотез".
Данные курсы многому нас научили и дали возможность в своей профессиональной деятельности применять математические методы и компьютерные технологии обработки и анализа данных. Спасибо всем преподавателям за разработку программы и руководителям за терпение и понимание».
Наталия Николаевна Юрина, ст. преподаватель кафедры финансов и статистики Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого:
«Обучение по заявленной тематике программы повышения квалификация проходила впервые. Полученный опыт позволит оценивать качество данных; проводить подготовку и преобразование данных в соответствии с используемыми методами; выявлять влияние отдельных факторов на результаты экспериментов и зависимости между факторами и т.д.
Хотелось бы отметить лекции преподавателя С.А. Поддубновой, репрезентация материала которых подчинена принципам понятности, доступности, наглядности примеров. Настрой на позитивное прослушивание крайней лекции модуля "Прикладной анализ временных рядов" не мог оставить равнодушным.
Достоинством и преимуществом курсов считаю форму организации занятий – дистанционные видеолекции и вебинары, – позволяющую не только апробировать инновационные средства обучения, но и самостоятельно распределить время учебы ввиду свой занятости по месту работы, нивелируя при этом территориальную отдаленность.
В качестве рекомендаций отмечу следующие аспекты:
– детализация информации о подходах к "прочтению" дендрограмм в Statistica, выводе полученных результатов и их интерпретации;
– конкретизация условий прохождения программы перед ее началом.
В заключение выражаю организаторам ЦППКП и всем ведущим преподавателям программы повышения квалификации благодарность за плодотворное, грамотное, интересное обучение».