| Закреплена за кафедрой | Кафедра информатики |
|---|---|
| Направление подготовки | 02.04.01. Математика и компьютерные науки |
| Профиль | Информационные технологии в анализе и геометрии |
| Форма обучения | Очная |
| Общая трудоемкость | 3 ЗЕТ |
| Учебный план | 02_04_01_ИТАГ-2-2019 |
|
|
||||||||||||
Распределение часов по семестрам
| Курс (семестр) | 2 (4) | Итого | ||
|---|---|---|---|---|
| Недель | 10 | |||
| Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД |
| Лекции | 18 | 18 | 18 | 18 |
| Практические | 18 | 18 | 18 | 18 |
| Сам. работа | 72 | 72 | 72 | 72 |
| Итого | 108 | 108 | 108 | 108 |
Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году
Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2019-2020 учебном году на заседании
кафедры
Кафедра информатики
Протокол от 22.06.2019 г. № 8
Заведующий кафедрой Жариков А.В., доцент, к.ф.-м.н.
| 1.1. | Формирование у студентов необходимой теоретической базы и практических навыков, которые позволят всесторонне и системно понимать современные проблемы прикладной математики и информатики, проблемы обработки и анализа информации, а также разрабатывать и анализировать концептуальные и теоретические модели при решении научных и прикладных задач в области информационных технологий. Одна из главных проблем современной обработки и анализа данных - рост объемов данных, поэтому вопросам обработки большого объема данных посвящена данная дисциплина. Главная задача курса - сформировать целостное представление о современных проблемах анализа и обработки больших данных, помочь овладеть навыками научно-исследовательской работы для решения практических задач анализа и обработки большого объема данных с применением моделей Data Mining. |
|---|
| Цикл (раздел) ООП: Б1.В.ДВ.04 |
| ПК-1 | способность к интенсивной научно-исследовательской работе |
| ПК-2 | способность к организации научно-исследовательских и научно-производственных работ, к управлению научным коллективом |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | • методы решения задач обработки и анализа больших данных, возможности высокопроизводительных вычислительных систем, технологии распределенных вычислений, методы и модели Data Mining. |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | • оценивать время и необходимые аппаратные ресурсы для решения задач анализа и обработки данных; • создавать алгоритмы анализа и обработки большого объема данных с применением моделей Data Mining; • организовывать научно-исследовательские и научно-производственные работы при решении научных и прикладных задач анализа и обработки большого объема данных. |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | • навыками применения программных систем, предназначенных для анализа больших данных; • навыками научно-исследовательской работы для решения практических задач анализа и обработки большого объема данных. |
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Технологии анализа данных | ||||||
| 1.1. | Большие данные (Big Data): современные подходы к обработке и хранению. Проблема множественного сравнения данных. | Лекции | 4 | 1 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 1.2. | Процесс анализа. Общая схема анализа. Извлечение и визуализация данных. Этапы моделирования. Процесс построения моделей. Формы представления данных, типы и виды данных. Представления наборов данных. | Лекции | 4 | 1 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 1.3. | Технологии KDD и Data Mining. Подготовка данных к анализу. Методика извлечения знаний. Data Mining. Мультидисциплинарный характер Data Mining. Причины распространения KDD и Data Mining. Актуальность технологий Data Mining как средств обработки больших объемов информации. | Лекции | 4 | 1 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 1.4. | Программное обеспечение в области анализа данных. Аналитические платформы: классификация и особенности применения. Языки визуального моделирования. | Лекции | 4 | 1 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 1.5. | Начало работы. Понятие сценария и узла обработки. Консолидация данных. Трансформация данных. Визуализация данных. | Практические | 4 | 4 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 1.6. | Проработка необходимых вопросов для подготовки к лекциям и практическим занятиям. | Сам. работа | 4 | 32 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| Раздел 2. Интеллектуальный анализ данных | ||||||
| 2.1. | Ассоциативные правила. Аффинитивный анализ, предметный набор. Поддержка и достоверность ассоциативного правила. Значимость ассоциативных правил, лифт и левередж. Поиск ассоциативных правил. Частые предметные наборы и их обнаружение. Алгоритм генерации ассоциативных правил. Иерархические ассоциативные правила. Методы поиска иерархических ассоциативных правил. | Лекции | 4 | 4 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 2.2. | Определение кластеризации. Постановка задачи кластеризации. Цели кластеризации в Data Mining. Примеры кластеризации в различных областях. Виды метрик. Шаги алгоритма. Меры расстояний. Пример работы алгоритма k-means. Проблемы алгоритмов кластеризации. | Лекции | 4 | 4 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 2.3. | Применение классификации и регрессии. Обзор методов классификации и регрессии. Статистические методы. Методы, основанные на обучении, разнообразие подходов. | Лекции | 4 | 2 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 2.4. | Основные понятия теории нейронных сетей. Основные парадигмы нейронных сетей. Многослойный персептрон: класс решаемых задач, архитектура. | Лекции | 4 | 2 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 2.5. | Определение дерева решений. Причины популярности и условия применимости. Структура дерева решений. Выбор атрибута разбиения в узле. Алгоритм ID3, критерий выбора атрибута разбиения ID3, пример работы алгоритма. Проблема переобучения, Неизвестные значения атрибутов, алгоритм С4.5. | Лекции | 4 | 2 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 2.6. | Ассоциативные правила. Поиск ассоциативных правил. | Практические | 4 | 4 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 2.7. | Кластеризация. Алгоритм кластеризации k-means. | Практические | 4 | 4 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 2.8. | Прогнозирование с помощью линейной регрессии. | Практические | 4 | 2 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 2.9. | Классификация с помощью нейросети. | Практические | 4 | 2 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 2.10. | Классификация с помощью деревьев решений. | Практические | 4 | 2 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 2.11. | Проработка необходимых вопросов для подготовки к лекциям и практическим занятиям. | Сам. работа | 4 | 40 | ПК-1, ПК-2 | Л1.1, Л2.1, Л1.3, Л1.2, Л2.2 |
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| См. приложение. |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| Не предусмотрено. |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| См. приложение. |
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Боровков А.А. | Математическая статистика: учебник | СПб.: Лань, 2010 | e.lanbook.com |
| Л1.2 | Мхитарян В.С. - Отв. ред. | Анализ данных: Учебник для академического бакалавриата | М.:Издательство Юрайт, 2018 | urait.ru |
| Л1.3 | Жуковский, О.И. | Информационные технологии и анализ данных : учебное пособие | Томск : Эль Контент, 2014 | http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=480500 |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Симчера В. М. | Методы многомерного анализа статистических данных: учебное пособие | Финансы и статистика, 2008 | biblioclub.ru |
| Л2.2 | Вирт Н. | Алгоритмы и структуры данных. Новая версия для Оберона: Учебные пособия | Издательство "ДМК Пресс", 2010 | e.lanbook.com |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | ЭБС «Университетская библиотека online» | biblioclub.ru | ||
| Э2 | ЭБС «Лань» | e.lanbook.com | ||
| Э3 | ЭБС "Юрайт" | biblio-online.ru | ||
| Э4 | Курс в Moodle "Обработка и анализ больших данных" | portal.edu.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Microsoft Windows Microsoft Office 7-Zip AcrobatReader | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Информационная справочная система: СПС КонсультантПлюс (инсталлированный ресурс АлтГУ или http://www.consultant.ru/). Профессиональные базы данных: 1. Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com); 2. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/); 3. Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru) 4. Электронная база данных ZBMATH: https://zbmath.org/ | ||||
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска) |
| Помещение для самостоятельной работы | помещение для самостоятельной работы обучающихся | Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ |
| 107Л | 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 | Учебная мебель на 18 посадочных мест; компьютеры: марка HP, модель ProOne 400 - 18 единиц; проектор: марка SMART, модель UF70 - 1 единица; интерактивная доска: марка SMART Board модель SMB680 - 1 единица |
| 202Л | 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 | Учебная мебель на 14 посадочных мест; компьютеры: марка HP - 14 единиц; мониторы: марка ASUS модель VS197DE - 14 единиц |
| 106Л | помещение для хранения и профилактического обслуживания учебного оборудования | Стеллажи – 3 шт. осциллограф, паяльная станция, источник тока, переносные ноутбуки |
| Методические указания для студентов Главная задача курса - сформировать целостное представление о современных проблемах анализа и обработки больших данных, помочь овладеть навыками научно-исследовательской работы для решения практических задач анализа и обработки большого объема данных с применением моделей Data Mining. Для эффективного изучения теоретической части дисциплины необходимо: - построить работу по освоению дисциплины в порядке, отвечающим изучению основных этапов, согласно приведенным темам лекционного материала; - усвоить содержание ключевых понятий; - работать с основной и дополнительной литературой по соответствующим темам. Для эффективного изучения практической части дисциплины настоятельно рекомендуется - систематически осуществлять подготовку к практическим занятиям по предложенным преподавателем темам; - своевременно выполнять практические задания (выполнение заданий является основой практических занятий). |