МИНОБРНАУКИ РОССИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Алтайский государственный университет»

Цифровая культура в профессиональной деятельности

рабочая программа дисциплины
Закреплена за кафедройКафедра цифровых технологий и бизнес-аналитики
Направление подготовки38.03.01. Экономика
ПрофильЭкономика и финансы
Форма обученияОчно-заочная
Общая трудоемкость6 ЗЕТ
Учебный планv38_03_01_Экономика_ЭиФ-2023
Часов по учебному плану 216
в том числе:
аудиторные занятия 36
самостоятельная работа 153
контроль 27
Виды контроля по семестрам
экзамены: 2

Распределение часов по семестрам

Курс (семестр) 1 (2) Итого
Недель 16
Вид занятий УПРПДУПРПД
Лабораторные 36 36 36 36
Сам. работа 153 131 153 131
Часы на контроль 27 27 27 27
Итого 216 194 216 194

Программу составил(и):
канд.экон.наук, доцент, Селиверстов Сергей Иванович

Рецензент(ы):
канд. физ.-мат. наук, доцент, Журенков Олег Викторович

Рабочая программа дисциплины
Цифровая культура в профессиональной деятельности

разработана в соответствии с ФГОС:
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования - бакалавриат по направлению подготовки 38.03.01 Экономика (приказ Минобрнауки России от 12.08.2020 г. № 954)

составлена на основании учебного плана:
38.03.01 Экономика
утвержденного учёным советом вуза от 26.06.2023 протокол № 4.

Рабочая программа одобрена на заседании кафедры
Кафедра цифровых технологий и бизнес-аналитики

Протокол от 22.03.2022 г. № 8
Срок действия программы: 2022-2023 уч. г.

Заведующий кафедрой
Трошкина Галина Николаевна, канд.техн.наук, доцент


Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2023-2024 учебном году на заседании кафедры

Кафедра цифровых технологий и бизнес-аналитики

Протокол от 22.03.2022 г. № 8
Заведующий кафедрой Трошкина Галина Николаевна, канд.техн.наук, доцент


1. Цели освоения дисциплины

1.1.Цель дисциплины: формирование цифровой и информационной грамотности студентов, освоение ими знаний и умений рационального поиска, отбора, обработки и использования информации и цифровых инструментальных средств в учебной и профессиональной деятельности, соблюдение цифровой этики, гигиены и информационной безопасности, формирование теоретических знаний и практических навыков работы с современными информационно-коммуникационными технологиями, ознакомление с принципами и методами функционирования мировых информационных ресурсов, а также с возможностями их использования в различных областях экономики и бизнеса,а также формирование навыков саморазвития в контексте современной информатизации общества и принципов образования в течение всей жизни.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Цикл (раздел) ООП: Б1.О.02

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-5Способен использовать современные информационные технологии и программные средства при решении профессиональных задач.
ОПК-5.1 Знает современные информационные технологии и программные средства необходимые для профессиональной деятельности
ОПК-5.2 Умеет использовать современные информационные технологии и программные средства при решении профессиональных задач
ОПК-6Способен понимать принципы работы современных информационных технологий и использовать их для решения задач профессиональной деятельности.
ОПК-6.1 Знает основные современные информационные технологии, принципы взаимодействия со службами информационных технологий
ОПК-6.2 Умеет применять методы и программные средства обработки деловой информации во взаимодействии со службами информационных технологий
В результате освоения дисциплины обучающийся должен
3.1.Знать:
3.1.1.ОПК-5.1. Знает современные информационные технологии и программные средства, в том числе отечественного производства, подходы их использования в профессиональной деятельности; понимает роль цифровой культуры в информационном обществе и профессиональной деятельности.

ОПК-5.2. Знает государственные и муниципальные информационные системы, технологии электронного правительства и предоставления государственных (муниципальных) услуг;


ОПК-6.1. Знает основные современные информационные технологии, принципы взаимодействия со службами информационных технологий.
3.2.Уметь:
3.2.1.ОПК-5.3. Умеет анализировать крупные массивы данных с использованием современных программных средств; применять инструменты цифровой культуры в принятии организационно- управленческих решений.

ОПК-5.4. Умеет применять технологии электронного правительства и предоставления государственных (муниципальных) услуг;


ОПК-6.2. Умеет применять методы и программные средства обработки деловой информации во взаимодействии со службами информационных технологий.
3.3.Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
3.3.1.ОПК-5.5. Владеет приемами и методами анализа крупных массивов данных; навыками использования информационно-коммуникационных технологий и программных средств в цифровой среде для взаимодействия с обществом, и решения цифровых задач в профессиональной деятельности;


ОПК-6.3. Владеет навыками эффективного использования корпоративных информационных систем при решении задач профессиональной деятельности.

4. Структура и содержание дисциплины

Код занятия Наименование разделов и тем Вид занятия Семестр Часов Компетенции Литература
Раздел 1. Цифровые офисные технологии
1.1. Цифровые офисные технологии для работы с текстовыми документами при решении экономических задач в организации. Лабораторные 2 2 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
1.2. Цифровые офисные технологии для работы с текстовыми документами при решении экономических задач в организации. Сам. работа 2 3 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
1.3. Цифровые офисные технологии для обработки таблиц при решении экономических задач в организации. Лабораторные 2 2 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
1.4. Цифровые офисные технологии для обработки таблиц при решении экономических задач в организации. Сам. работа 2 12 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
Раздел 2. Цифровые технологии для работы с сетевыми ресурсами
2.1. Цифровые технологии для работы с сетевыми ресурсами при решении экономических задач в организации. Лабораторные 2 2 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
2.2. Цифровые технологии для работы с сетевыми ресурсами при решении экономических задач в организации. Сам. работа 2 16 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
Раздел 3. Введение в программирование на языке Python, знакомство со средами разработки Jupyter Notebook и GoogleColab
3.1. Установка фреймворка Anaconda. Настройка рабочего окружения. Знакомство со средой программирования Jupyther Notebook. Знакомство с облачной средой разработки Google Colab. Преимущества и особенности Python. Лабораторные 2 3 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
3.2. Установка фреймворка Anaconda. Настройка рабочего окружения. Знакомство со средой программирования Jupyther Notebook. Знакомство с облачной средой разработки Google Colab. Преимущества и особенности Python. Сам. работа 2 12 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
Раздел 4. Загрузка данных в рабочую среду. Визуализация данных и описательная статистика. Корреляционно-регрессионный анализ
4.1. Библиотека Pandas для обработки и анализа данных. Считывание больших данных чанками (порциями). Библиотека NumPy. Визуализация с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn. Типы данных. Кросс-таблицы, группировка, сортировка и агрегирование данных. Корреляционный анализ. Линейная регрессия. Основы работы с библиотекой scikit-learn Лабораторные 2 5 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2
4.2. Библиотека Pandas для обработки и анализа данных. Считывание больших данных чанками (порциями). Библиотека NumPy. Визуализация с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn. Типы данных. Кросс-таблицы, группировка, сортировка и агрегирование данных. Корреляционный анализ. Линейная регрессия. Основы работы с библиотекой scikit-learn Сам. работа 2 20 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
Раздел 5. Типовые задачи машинного обучения: кластеризация, классификация и регрессия
5.1. Избранные методы кластеризации данных (k-means, иерархическая и спектральная кластеризация, DBSCAN). Задачи обучения с учителем. Понятие переобучения. Деревья решений для задач классификации и регрессии. Методы, основанные на деревьях решений: Random Forest, XGBoost и CatBoost. Метрики качества обучения и валидация Лабораторные 2 4 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
5.2. Избранные методы кластеризации данных (k-means, иерархическая и спектральная кластеризация, DBSCAN). Задачи обучения с учителем. Понятие переобучения. Деревья решений для задач классификации и регрессии. Методы, основанные на деревьях решений: Random Forest, XGBoost и CatBoost. Метрики качества обучения и валидация Сам. работа 2 20 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
Раздел 6. Введение в нейронные сети и глубокое обучение
6.1. Полносвязные нейронные сети. Фреймворк TensorFlow и инструментарий Keras для построения нейронных сетей. Контроль переобучения. Классификация и регрессия с помощью нейронных сетей. Лабораторные 2 3 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
6.2. Полносвязные нейронные сети. Фреймворк TensorFlow и инструментарий Keras для построения нейронных сетей. Контроль переобучения. Классификация и регрессия с помощью нейронных сетей. Сам. работа 2 14 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
Раздел 7. Сверточные нейронные сети в задачах анализа изображений
7.1. Идеи, лежащие в основе сверточной нейронной сети, ее преимущество в сравнении с полносвязной нейронной сетью в задачах обработки изображений. Инструментарий Keras для построения сверточных нейронных сетей. Предобученные нейронные сети и перенос обучения. Примеры задач компьютерного зрения Лабораторные 2 5 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
7.2. Идеи, лежащие в основе сверточной нейронной сети, ее преимущество в сравнении с полносвязной нейронной сетью в задачах обработки изображений. Инструментарий Keras для построения сверточных нейронных сетей. Предобученные нейронные сети и перенос обучения. Примеры задач компьютерного зрения Сам. работа 2 14 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
Раздел 8. Нейронные сети в задачах анализа текста. Конструирование чат-ботов
8.1. Особенности обработки естественных языков. Векторная модель текста и классификация длинных текстов. Базовые нейросетевые методы работы с текстами. Языковые модели и генерация текста. Прикладные задачи обработки текста. Конструирование чат-ботов. Лабораторные 2 6 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
8.2. Особенности обработки естественных языков. Векторная модель текста и классификация длинных текстов. Базовые нейросетевые методы работы с текстами. Языковые модели и генерация текста. Прикладные задачи обработки текста. Конструирование чат-ботов. Сам. работа 2 14 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
Раздел 9. Сервисы, использующих технологии искусственного интеллекта
9.1. Обзор готовых сервисов, использующих технологии машинного обучения для решения прикладных задач Лабораторные 2 4 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1
9.2. Обзор готовых сервисов, использующих технологии машинного обучения для решения прикладных задач Сам. работа 2 6 ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-6.1, ОПК-6.2 Л1.1, Л2.1

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины
Оценочные материалы для текущего контроля по разделам и темам дисциплины в полном объеме размещены в онлайн-курсе на образовательном портале «Цифровой университет АлтГУ» – https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=9223
ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ

ОПК-5: Способен использовать современные информационные технологии и программные средства при решении профессиональных задач.

ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА
1. Текстовый процессор – это программа, предназначенная для:
1) работы с изображениями
2)управления ресурсами ПК при создании документов
3)ввода, редактирования и форматирования текстовых данных
4)автоматического перевода с символических языков в машинные коды
Ответ: 3
2. Основную структуру текстового документа определяет:
1) колонтитул
2)примечание
3) шаблон
4) гиперссылка
Ответ: 3
3. Области, расположенные в верхнем и нижнем поле каждой страницы документа, которые обычно содержат повторяющуюся информацию:
1) сноска
2) колонтитул
3) эпиграф
4) фрагмент
Ответ: 2
4. Объект, позволяющий создавать формулы в документе MS Word, называется:
1) Microsoft Excel
2) Microsoft Equation
3) Microsoft Graph
4) Microsoft Access
Ответ: 2
5.Для чего необходим браузер (browser)?
1) для подготовки графических изображений
2) для работы с гипертекстовыми документами
3) для работы с электронной почтой
Ответ: 2

6. Какой режим обеспечивает работу в Internet в масштабе реального времени?
1)off-line
2)on-line
Ответ 2
7. Какой аббревиатуре соответствует определение "язык для создания
гипертекстовых документов"?
1) WWW
2) DNS
3) HTTP
4) URL
5)HTML
6) FTP
Ответ 5
8. Сеть, объединяющая абонентов из разных стран и континентов, называется:
1) глобальной
2)региональной
3)локальной
4) корпоративной
5) неоднородной
Ответ 1
9. Нейронная сеть это:
1)математическая модель, которая анализирует сложные данные, имитируя человеческий мозг, и имеет аппаратное и программное воплощение
2) программа, основанная на принципе работы человеческого мозга, но не являющаяся его аналогом.
3) это последовательность нейронов, соединённых между собой синапсами (связями)
Ответ 2
10. Одним из феноменов цифровой экономики является криптовалюта. Что представляет собой данная сущность?
1)валюта, у которой засекречен источник ее выпуска;
2)электронная валюта, у которой нет администратора – ее стоимость не устанавливается и не гарантируется ни одним государством;
3) валюта, которую выпускает банк только в электронном виде;
4)электронная валюта, все сделки с которой проводятся скрытно.
Ответ 2

ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ОТКРЫТОГО ТИПА
1. Базовый мета-язык описания языков разметки это
Ответ: SGML
2. Асинхронная загрузка скрипта с исполнением по готовности обеспечивается следующим атрибутом тэга script
Ответ:defer
3. Пакетами node.js управляет менеджер пакетов
Ответ: npm
4. Целостность - это свойство системы, при котором
Ответ:вмешательство третьей стороны не может остаться незамеченным
5. Ранжирование в поисковых системах - это
Ответ:упорядочивание результатов поиска в поисковой выдаче в ответ на конкретный запрос пользователя с учётом дополнительных параметров.
6. URL - это
Ответ: машино-читаемый идентификатор ресурса, строка, описывающая расположение и способ доступа к ресурсу в сети
7. Язык, при помощи которого определят допустимую схему документа, это
Ответ:XML Schema
8. OWASP top 10 - это
Ответ:рейтинг наиболее опасных уязвимостей web приложений
9. Что такое релевантность в контексте поисковых систем?
Ответ: наилучшее соответствие поисковой выдачи по определенному запросу интересам пользователей, ищущих информацию
10. SAX парсинг это
Ответ: последовательный разбор документа, требующий ограниченного объёма памяти
11. Что такое поисковый спам?
Ответ: Это попытки обмана поисковой системы и манипулирования её результатами с целью изменения позиции того или иного веб-сайта в результатах поиска
12. В структуре HTML документа тэг body
Ответ: включается в тэг html и содержит весь отображаемый в окне контент
13. Язык JavaScript относится к
Ответ: прототипно-ориентированным
14. Запрос GET /en%0D%0ASet-Cookie:%20id=1 HTTP/1.1[CR][LF] ...
Ответ: позволяют злоумышленнику установить нежелательные cookie при нажатии на ссылку
15. HTTP код ответа сервера вида 4xx
Ответ: указывает на ошибку на стороне клиента

ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ
ПК-6: Способен использовать современные информационные технологии и программные средства при решении профессиональных задач.
ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА
1. Укажите правильно составленный URL
(1) simple@email.com
(2) https://who.is
(3) data:image/gif;base64,R0lGODlhEAAOALMAAOazToeHh0tLS
Ответ: 2
2. HTTP-заголовками запроса к серверу являются
(1) Accept: ...
(2) Content-Type: ...
(3) User-Agent: ...
Ответ: 1,3.
3. Взаимодействие с отрисованным в окне документов производитcя через объект
(1) global
(2) window.document
(3) window
Ответ:2
4. Технология ajax - это
(1) возможность получать данные с сервера без перезагрузки страницы
(2) возможность получать данные по инициативе сервера
(3) возможность интерпетировать json и xml строки
Ответ: 1
5. Передача пользовательских данных серверу через HTTP запрос может осуществляться
(1) через параметры запроса
(2) через механизм cookies
(3) через тело запроса
Ответ: 1,2,3
6. Технология WebSocket - это
(1) реализация BSD сокетов для использования в интернете
(2) вариант технологии RPC
(3) технология создания дуплексного асинхронного канала передачи данных между клиентом (браузером) и сервером
Ответ:3
7. Как можно сократить скорость загрузки страниц?
(1) Размещать больше ссылок внутри сайта
(2) Использовать протокол https
(3) Использовать сжатие трафика
(4) Выносить описание стилей отображения (CSS) в отдельные файлы стилей
Ответ: 3,4
8. Протокол HTTPS - это протокол
(1) С симметричным шифрованием
(2) С асимметричным шифрованием
(3) Без шифрования
Ответ: 1
9. Язык Python:
(1) имеет возможность интеграции с другими языками программирования
(2) является низкоуровневым языком программирования
(3) является высокоуровневым языком программирования
(4) имеет статическую типизацию
(5) имеет динамическую типизацию
Ответ: 1,3,5
10. Язык Python поддерживает следующие парадигмы программирования:
(1) автоматное программирование
(2) структурное программирование
(3) модульное программирование
(4) процедурное программирование
(5) логическое программирование
Ответ: 1,2,3,4

ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ОТКРЫТОГО ТИПА

1. В языке Python существуют следующие циклы:
Ответ: while, for
2. Оператор continue используется
Ответ: для перехода к следующей итерации цикла
3. Использование презентационных тэгов в HTML5
Ответ: не приветствуется, вместо них рекомендуется использовать стили
4. При помощи тэга canvas можно создавать
Ответ: растровые изображения
5. Вставка видеозаписи в HTML-страницу возможно при помощи тэга
Ответ: video, object
6. Приложением языка SGML является
Ответ: HTML
7. В языке Python выражение \uX, где X - число используется для:
Ответ:задания кода символа Unicode
8. Среди приведенных ниже фрагментов укажите все варианты кода, при подстановке которого вместо знаков подчеркивания результатом выполнения скрипта станет строка Error:
try: x=[1] print (x.popitem()) except _______: print ('Error')
Ответ: AttributeError
9. В языке Python enumerate() модуля threading используется для:
Ответ: получения списка всех активных потоков
10. Для механизма синхронизации типа блокировка (Lock, Rlock) определены следующие действия -
Ответ: захватить блокировку, в случае неудачи ждать ее освобождения; попробовать захватить блокировку, в случае неудачи продолжить работу; освободить блокировку; послать сообщение об изменении состояния блокировки всем потокам
11. Что следует сделать для выделения одного слова в word?
Ответ: дважды щелкнуть левой кнопкой мыши по слову
12. Какую комбинацию клавиш следует использовать для вставки неразрывного пробела в word?
Ответ: CTRL + SHIFT + Пробел
13. URI - это
Ответ: машино-читаемый идентификатор ресурса
14. Как называется соответствие результатов поиска и поисковых запросов?
Ответ: релевантность
15. DOM парсинг это
Ответ: полный разбор документа с формированием дерева разбора
16. Методы поискового спама:
Ответ: манипуляция ссылочной массой, манипуляция ссылочной массой, накликивание сниппетов в поисковой выдаче
17. В структуре HTML документа тэг html
Ответ: является корневым и включает все остальные тэги
18. Значения какого мета-тега страниц мы обязательно увидим в SERP Яндекс и Google, если он есть в коде страницы и не пустой?
Ответ: title
19. Cookies - это
Ответ: небольшой объём данных, присланный сервером браузеру и хранимый на диске
20. Как можно использовать кэш браузера для увеличения скорости загрузки страниц вашего сайта?
Ответ: настроить срок хранения загружаемого браузером статического контента

КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом:
• «зачтено» – верно выполнено более 50% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий;
• «отлично» – верно выполнено 85-100% заданий; «хорошо» – верно выполнено 70-84% заданий; «удовлетворительно» – верно выполнено 51-69% заданий; «неудовлетворительно» – верно выполнено 50% или менее 50% заданий.

КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом:
• «зачтено» – верно выполнено более 50% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий;
• «отлично» – верно выполнено 85-100% заданий; «хорошо» – верно выполнено 70-84% заданий; «удовлетворительно» – верно выполнено 51-69% заданий; «неудовлетворительно» – верно выполнено 50% или менее 50% заданий.
5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)
не предусмотрены
5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации
ПЕРЕЧЕНЬ ВОПРОСОВ К ЭКЗАМЕНУ

1. Основные принципы работы новой информационной технологии.
2. Классификация информационных технологий (ИТ) по способу применения средств и методов обработки данных.
3. Классификация информационных технологий (ИТ) по решаемой задаче.
4. Инструментарий информационной технологии.
5. Текстовый процессор и его назначение.
6. Основная структура текстового документа, инструменты работы с текстом.
7. Табличный процессор и его назначение.
8. Основные инструменты обработки таблиц.
9. Компьютерные вычислительные сети.
10. Сеть Интернет.
11. Режимы работы в сети Интернет.
12. Протоколы сети Интернет.
13. Доменная система имен, типы доменов.
14. Понятие браузер (browser) и его назначение, Инструментарий для настройки браузера.
15. Программы для подготовки Web-страниц.
16. Коммуникационные сервисы сети Интернет.
17. Поиск информации в Интернет.
18. Социальные сети Интернета.
19. Информационная безопасность работы в сети Интернет.
20. Язык программирования Python.
21. Среды разработки Jupyter Notebook и GoogleColab.
22. Большие данные, понятие, централизованные и децентрализованные хранилища данных.
23. Библиотеки для обработки и анализа данных.
24. Нейронные сети, виды нейронных сетей.
25. Фреймворк TensorFlow и инструментарий Keras для построения нейронных сетей.
26. Сверточные нейронные сети.
27. Обработка естественного языка и изображений в нейронных сетях.
28. Обучение нейронной сети.
29. Сервисы, использующие технологии машинного обучения для решения прикладных задач
30. Криптовалюты и технология блокчейна.

ЗАДАЧИ ПРАКТИКО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ХАРАКТЕРА
1. Автоматическое оглавление. Колонтитулы, форматирование текста, списки. Вставка таблиц и графических элементов. Создание сводных таблиц.
2. Адресация и форматирование ячеек в табличных процессорах, условное форматирование. Сводные таблицы. Формулы и функции. Построение диаграмм.
3. Настройки браузера. Оценка качества интернет-ресурсов. Доменная система имен. Адресация и навигация в Internet.
Поиск в Интернет. Технология и языки создания Web-страниц.
4. Установка фреймворка Anaconda. Настройка рабочего окружения.
5. Библиотека Pandas для обработки и анализа данных. Считывание больших данных чанками (порциями). Библиотека NumPy. Визуализация с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn.

КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ:
Отлично: Студентом задание выполнено самостоятельно. При этом составлен правильный алгоритм выполнения задания, в логических рассуждениях и решении нет ошибок, получен верный ответ, задание выполнено рациональным способом.
Хорошо: Студентом задание выполнено с подсказкой преподавателя. При этом составлен правильный алгоритм выполнения задания, в логическом рассуждении и выполнении нет существенных ошибок; есть объяснение решения, допущено не более двух несущественных ошибок, получен верный ответ.
Удовлетворительно: Студентом задание выполнено с подсказками преподавателя. При этом задание понято правильно, в логическом рассуждении нет существенных ошибок, задание выполнено не полностью или в общем виде.
Не удовлетворительно: Студентом задание не выполнено.
Приложения
Приложение 1.   ФОС ЦКвПД_Экономика.doc

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература
6.1.1. Основная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л1.1 Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение / пер. с анг. А. А. Слинкина. – 2-е изд., испр. – 652 с.: М: ДМК Пресс, 2018 e.lanbook.com
6.1.2. Дополнительная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л2.1 Ганегедара Т. Обработка естественного языка с TensorFlow. — 382 с.: М.: ДМК Пресс, 2020 e.lanbook.com
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"
Название Эл. адрес
Э1 Курс в Moodle "Цифровая культура в профессиональной деятельности" portal.edu.asu.ru
6.3. Перечень программного обеспечения
Open Office
Office 2010 Professional
Windows 7 Professional
7-Zip
AcrobatReader
Python 3.6 и выше
Фреймворк Anaconda
Google Colab

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)
6.4. Перечень информационных справочных систем
ПС Гарант (http://www.garant.ru)
СПС КонсультантПлюс (http://www.consultant.ru/)
Электронная база данных "Scopus" (http://www.scopus.com)
Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru)
Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru)

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Аудитория Назначение Оборудование
103С лаборатория информационных технологий - компьютерный класс – учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации; помещение для саостоятельной работы Учебная мебель на 16 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска маркерная; марка ASUSTeK Computer INC модель P8B75-M - 15 единиц; мониторы: марка Asus модель VW224 - 15 единиц

8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

Изучение учебной дисциплины студентами предусматривает два вида работ:
- работа с преподавателем;
- самостоятельная работа.
Работа с преподавателем осуществляется при выполнении лабораторных работ. Последовательность проведения данных занятий, их содержание определяются настоящей программой. Посещение данных занятий является обязательным для всех студентов. Лабораторная работа требует подготовки студентов, предусматривающей изучение теоретического материала по теме занятия с использованием учебной литературы, перечень которой приведен в данной рабочей программе.
При необходимости в процессе работы над заданием студент может получить индивидуальную консультацию у преподавателя.
Лабораторная работа заканчивается составлением отчета, проверяется и оценивается преподавателем.