Verovatnoća

PENETRATION TESTER - Verovatnoća

Zašto je ovaj predmet važan?

Predmet razvija sposobnost studenata da analiziraju slučajne pojave, modeluju neizvesnost i donose zaključke na osnovu podataka. Kroz teoriju verovatnoće i praktične primere, studenti uče da razumeju rizike, distribucije i procese koji su temelj data science-a, mašinskog učenja i statističkog programiranja. Znanja stečena ovde čine osnovu za analitičko razmišljanje u modernim IT okruženjima. „Verovatnoća je matematika realnog života – jer ništa nije 100% sigurno.“
programer4 - Verovatnoća

Osnovne informacije o predmetu

  • Naziv predmeta
  • Verovatnoća
  • Status
  • Obavezan
  • Broj ESPB
  • 4
  • Nastavnici
  • Sanja Stojanović
  • Godina studija
  • I godina
  • Vrsta nastave
  • Teorijska (30) + Praktična (15)
  • Oblici nastave
  • Teorijska predavanja, vežbe, studije slučaja, praktični zadaci, diskusije, konsultacije

Ciljevi predmeta

Sticanje osnovnih znanja iz teorije verovatnoće i osposobljavanje za primenu tih znanja u rešavanju problema iz prakse. Poznavanje teorije verovatnoće predstavlja osnovu za razumevanje metoda i modela statističke analize.

Ishodi učenja

Student je kompententan da u daljem obrazovanju u stručnim predmetima pravi i rešava matematičke modele iz oblasti verovatnoće. Savladavanjem gradiva student stiče kritičko, apstraktno i logičko mišljenje i lakše rešava probleme iz prakse.

Sadržaj predmeta

Teorijska nastava:

Raspodela frekvencija, grafičko prikazivanje raspodele frekvencija.

Кombinatorika: permutacije, varijacije, kombinacije. Slučajni događaji, osobine. Operacije i relacije sa slučajnim događajima. Verovatnoća (definicije). Uslovna verovatnoća, osobine. Formula totalne verovatnoće, Bayes-ova formula. Slučajne promenljive pojam. Diskretne slučajne promenljive (opšte, binomna, Puasonova..). Neprekidne slučajne promenljive. Normalna raspodela. (standardizovana normalna raspodela, primenanormalne raspodele). Zakoni velikih brojeva. Normalna aproksimacija binomne raspodele. Granične teoreme u verovatnoći. Dvodimenzionalne slučajne promenljive prekidnog i neprekidnog tipa. Marginalne i uslovne raspodele.

Praktična nastava:

Praktična nastava u potpunosti prati tematske celine sa predavanja. Rade se zadaci i ilustrativni primeri iz prakse uz aktivno učešće studenata 

Ocena i način polaganja

  • Oblik ocenjivanja
  • Poeni
  • Aktivnost u toku predavanja
  • 10
  • Praktična nastava
  • 10
  • Kolokvijum(i)
  • 30
  • Seminar(i)
  • 10
  • Ukupno
  • 100
FULL STACK DEVELOPER - Verovatnoća
This site is registered on Toolset.com as a development site.