Общая трудоемкость дисциплины составляет 9 зачетных единиц (324 часа). Учебная дисциплина изучается в 7 и 8 семестрах (4 курс). Согласно учебному плану формой промежуточной аттестации по дисциплине является экзамен.

В данном курсе студенты получают необходимую математическую подготовку для решения задач, связанных с обработкой информации, проектированием и использованием автоматизированных технологических систем, компьютерных систем диагностики, анализа данных и подготовки экспериментального исследования.

Целью обучения по данному направлению является овладение базовыми знаниями кибернетики; овладение базовыми знаниями теории информации; овладение базовыми знаниями анализа сигналов; овладение базовыми знаниями планирование экспериментов; овладение базовыми знаниями статистических методов обработки данных.

К задачам изучения дисциплины относятся:

• изучение студентами основных положений информатики, кибернетики, информационной системотехники;
• приобретение студентами знаний о дискретных структурах и методах кодирования данных;
• обучение методам формальной и математической логики;
• овладение студентами методами анализа сигналов и проверки гипотез;
• обучение методам представления данных в ЭВМ: методам двоичного представления чисел, машинной арифметике, методам кодирования символов, а также методам оценки числовых данных;
• обучение методам алгоритмизации задач общего и медицинского характера;
• изучение студентами основных положений регрессионного и дисперсионного анализа данных;
• обучение методам алгоритмизации задач общего и медицинского характера;
• обучение методам числовой обработки данных с использованием большинства возможностей системы MS Excel;
• обучение методам обработки и анализа медицинских данных с использованием программ статистической обработки;
• формирование навыков изучения научной литературы и официальных статистических обзоров;
• формирование у студента навыков общения с коллективом.

Разделы дисциплины:

1. Численные методы
2. Теория информации
3. Анализ и преобразование сигналов
4. Анализ данных и планирование эксперимента
5. Методы распознавания образов

Авторами рабочей программы дисциплины являются доценты кафедры медицинской кибернетики и информатики РНИМУ им. Н.И. Пирогова к.м.н. С.П. Щелыкалина и к.м.н. И.В. Житарева.