| Цель изучения дисциплины | формирование представления о типах задач, возникающих в области интеллектуального анализа данных (Data Mining) и методах их решения, которые помогут обучающимся выявлять, формализовать и успешно решать практические задачи анализа данных, возникающие в процессе их профессиональной деятельности. |
|---|---|
| Место дисциплины в учебном плане | Б1.О.4 |
| Формируемые компетенции | ОПК-3.1 | Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины |
Знать:
принципы обработки больших массивов данных, способы их представления и хранения; основные задачи и методы интеллектуального анализа данных; возможности современных и перспективных средств разработки программных продуктов, технических средств. Уметь:
формулировать задачи анализа данных; выбирать адекватные алгоритмы их решения; выполнять процедуры проектирования хранилищ данных и заполнения готовых хранилищ данными; оценивать качество получаемых решений; выбирать средства реализации требований к программному обеспечению. Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
технологиями разработки алгоритмов и программными системами анализа данных; средствами автоматизации интеллектуального анализа и обработки данных; формирование и предоставление отчетности в соответствии с установленными регламентами. |
| Содержание дисциплины | . |
| Виды учебной работы | Лекции, лабораторные, самостоятельная работа. |
| Используемые информационные, инструментальные и программные средства |
MS Office
MS SQL Server MS Visual Studio 1. http://www.softkey.info
2. http://www.iemag.ru 3. http://www.compress.ru 4. http://www.olap.ru |
| Форма промежуточной аттестации | Экзамен. |