| Цель изучения дисциплины | формирование у будущих специалистов базовых знаний в области Big Data, практических навыков по основам Data Science, применения современных информационных технологий для организации процессов ETL, проектирования и создания хранилищ данных, разработки и внедрения систем OLAP и BI для решения экономических, управленческих и других прикладных задач, развитие умения работы с современными программными средствами, библиотеками и средами проектирования и разработки. Задачи изучения дисциплины - реализация требований, установленных в квалификационной характеристике в области архитектуры ПО, создания, внедрения ПО для решения прикладных задач. |
|---|---|
| Место дисциплины в учебном плане | Б1.В.01 |
| Формируемые компетенции | ПК-2 | Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины |
Знать:
основы организации хранилищ данных (ХД), OLAP-технологии, архитектуру ХД и OLAP-систем; назначение и методы процессов ETL/ELT. Уметь:
проектировать хранилища данных для решения поставленных задач анализа данных в предметной области; применять на практике программные средства и прикладные библиотеки для консолидации и подготовки данных, для решения задач методами Data Mining; выполнять визуализацию данных в процессе поиска, извлечения, преобразования и загрузки данных в хранилище; применять на практике программные средства и прикладные библиотеки для работы с большими данными в процессах ETL. Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
технологиями построения хранилищ данных, организации процесса ETL, работы с OLAP-технологиями; опытом применения алгоритмов автоматизации процессов ETL/ELT; навыками применения технологий SQL и NoSQL; навыками визуализации данных в средах интеллектуального анализа данных и ELT-платформ. |
| Содержание дисциплины | Введение в дисциплину. Консолидация данных. OLAP-системы. |
| Виды учебной работы | Лекции, лабораторные, самостоятельная работа. |
| Используемые информационные, инструментальные и программные средства |
Аналитическая платформа Loginom
IBM Rational Data Architect. Python Google Colab Yandex DataLens Libre Office Yandex Browser/Mozilla Firefox/Chrome/Chromium/Opera/Edge CouchDB FAR 7-Zip Microsoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) https://data.gov.ru/
https://opendata.cityofnewyork.us/ |
| Форма промежуточной аттестации | Экзамен. |