|
1 |
Название дисциплины |
Прикладной системный анализ |
|
2 |
Курс обучения, |
3, |
|
3 |
Семестр обучения |
5 |
|
4 |
Количество кредитов |
3 |
|
5 |
Ф.И.О. лектора |
Ассистент Пирштук Денис Иванович |
|
6 |
Цели изучения дисциплины |
Подготовка специалистов, обладающих знаниями и умениями эффективного использования систем Business Intelligence для создания аналитических отчетов на основе данных, находящихся в реляционных хранилищах, а также применения методов анализа данных для поиска неизвестных ранее закономерностей в наборах данных. |
|
7 |
Пререквизиты |
Компьютерная математика. Базы данных. |
|
8 |
Содержание дисциплины |
Процесс анализа данных. Business Intelligence. Хранилища данных. Визуализация данных. BI системы. Статистический анализ и методы машинного обучения. Язык R как инструмент анализа данных. |
|
9 |
Рекомендуемая литература |
1. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. – СПб.: Питер, 2010 2. Барсегян А.А. и др. Технологии анализа данных Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. 3. Кацко И.А., Паклин Н.Б. Практикум по анализу данных на компьютере. – М.: КолосС, 2009. 4. Мастицкий С.Э., Шитиков В.К. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. – Электронная книга, адрес доступа: http://r-analytics.blogspot.com. 2014. – 401 c. 5. G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. New York: Springer Science+Business Media. 2013 – 441 p. |
|
10 |
Методы преподавания |
Смешанный с элементами дистанционного обучения, проблемный, исследовательский |
|
11 |
Язык обучения |
Русский |
|
12 |
Условия (требования), |
Лабораторные работы и компьютерное тестирование |
|
13 |
Форма текущей аттестации |
Экзамен |