| Закреплена за кафедрой | НET (реорганизована) 55 |
|---|---|
| Направление подготовки | 39.04.01. Социология |
| Профиль | Цифровые методы анализа и визуализации данных в социальных исследованиях |
| Форма обучения | Заочная |
| Общая трудоемкость | 3 ЗЕТ |
| Учебный план | z39_04_01_ЦМА-1-2020 |
|
|
||||||||||||||
Распределение часов по курсам
| Курс | 2 | Итого | ||
|---|---|---|---|---|
| Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД |
| Лекции | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Лабораторные | 6 | 6 | 6 | 6 |
| Сам. работа | 87 | 87 | 87 | 87 |
| Часы на контроль | 9 | 9 | 9 | 9 |
| Итого | 106 | 106 | 106 | 106 |
Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году
Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2020-2021 учебном году на заседании
кафедры
НET (реорганизована) 55
Протокол от г. №
Заведующий кафедрой Максимова Светлана Геннадьевна
| 1.1. | 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. |
|---|
| Цикл (раздел) ООП: Б1.О.4 |
| ОПК-3.1 | Анализирует проблемы развития социальных явлений и процессов с использованием статистических процедур для обработки социологических данных; |
| ПК-2.1 | Знает методы и методику проведения социальных исследований по диагностике, оценке, оптимизации социальных показателей, процессов и отношений на основе цифровых методов анализа и визуализации данных; |
| ПК-2.2 | Умеет обрабатывать и анализировать данные по диагностике, оценке, оптимизации социальных показателей, процессов и отношений на основе цифровых методов анализа и визуализации данных; |
| ОПК-3.2 | Содержательно интерпретирует данные и формулирует выводы и теоретические подходы для анализа и прогнозирования социальных явлений и процессов; |
| ОПК-3.3 | Выявляет социально значимые проблемы и предлагает пути их решения на основе социологической теории и социологических методов исследования; |
| ПК-2.3 | Умеет осуществлять исследования по диагностике, оценке, оптимизации социальных показателей, процессов и отношений на основе цифровых методов анализа и визуализации данных. |
| ОПК-3.4 | Научно обосновывает постановку фундаментальных и прикладных социологических исследований для решения социально значимых проблем; |
| ОПК-3.5 | Предлагает описательные, объяснительные и прогнозные модели социальных явлений и процессов на основе социологических теорий; |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | 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. |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | 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. |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | технологиями разработки алгоритмов и программными системами анализа данных; средствами автоматизации интеллектуального анализа и обработки данных; формирование и предоставление отчетности в соответствии с установленными регламентами. |
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Курс | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. | ||||||
| 1.1. | Концепция Data Mining | Лекции | 2 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 1.2. | Концепция Data Mining | Лабораторные | 2 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 1.3. | Задачи Data Mining. Классификация задач | Лекции | 2 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л2.4, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 1.4. | Практическое применение Data Mining | Лекции | 2 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 1.5. | Модели Data Mining | Лекции | 2 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 1.6. | Базовые методы Data Mining | Лабораторные | 2 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 1.7. | Процесс обнаружения знаний | Лабораторные | 2 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 1.8. | Обзор программ, используемых при создании хранилищ данных | Лабораторные | 2 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 1.9. | Проектирование структуры и функционального наполнения OLTP систем | Лабораторные | 2 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 1.10. | Проектирование структуры хранилища данных | Лабораторные | 2 | 1 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 1.11. | Разработка комплекса метаданных хранилища данных и проектирование плана загрузки данных в хранилище | Сам. работа | 2 | 30 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 1.12. | Изучение OLAP-средств Microsoft | Сам. работа | 2 | 28 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 1.13. | Разработка хранилища данных средствами программы Deductor | Сам. работа | 2 | 29 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, ОПК-3.4, ОПК-3.5, ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3 | Л2.2, Л2.1, Л1.1, Л2.3, Л1.2 |
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| ФОС прилагается |
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Головина Е.Ю. | Интеллектуальные методы для создания систем поддержки принятия решений: Учеб. пособие | М.: Издательский дом МЭИ, // ЭБС «Лань», 2011 | e.lanbook.com |
| Л1.2 | Гасанов, Э. Э. | Интеллектуальные системы. Теория хранения и поиска информации : учебник для бакалавриата и магистратуры | Юрайт, 2019 | www.biblio-online.ru/book/35674954-F426-48AD-BCFA-AE66941B0251 |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Бессмертный И.А., Нугуманова А.Б., Платонов А.В. | Интеллектуальные системы: Учебник и практикум для академического бакалавриата | Юрайт, 2018 // ЭБС "Юрайт" | urait.ru |
| Л2.2 | Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. | Базы знаний интеллектуальных систем: Учеб.пособие | СПб.: Питер, 2010 | bookfi.net |
| Л2.3 | Нестеров, С. А. | Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQLServer 2008: | Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ», 2016 | biblioclub.ru |
| Л2.4 | Матвеев М. Г. , Свиридов А. С. , Алейникова Н. А. | Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике: учебное пособие | Финансы и статистика, 2011 | biblioclub.ru |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| MS Office MS SQL Server MS Visual Studio | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| 1. http://www.softkey.info 2. http://www.iemag.ru 3. http://www.compress.ru 4. http://www.olap.ru | ||||
| 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 |
| 511Д | лаборатория математического обеспечения социально-психологических исследований - учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа; занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 20 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска меловая 1 шт.; компьютеры: 10 единиц; мониторы: 10 единиц. |
| Основными методами изучения дисциплины являются лекции, практические занятия, консультации, а также самостоятельная работа обучающихся с учебной и методической литературой. Обучающиеся знакомятся с учебным материалом на лекциях. На лекциях излагается теоретический материал, который позволяет получить общее представление о дисциплине и понять наиболее сложные разделы дисциплины. Лекции сопровождаются показом презентаций, содержащих иллюстрации к излагаемому материалу и основные понятия, определения, правила и т.д. изучаемой дисциплины. Обучающийся получает презентации в электронном виде для дальнейшего самостоятельного изучения материала. Помимо изучения теоретического материала обучающиеся выполняют на практических занятиях лабораторные работы. Выполняя лабораторные работы, обучающийся применяет полученные теоретические знания и овладевает навыками проектирования хранилищ данных. Задания согласуются с предваряющим их теоретическим материалом. |