Рабочая программа Учебной дисциплины Анализ данных Для направления подготовки 080700 «Бизнес-информатика»

Скачать 302.37 Kb.

Название	Рабочая программа Учебной дисциплины Анализ данных Для направления подготовки 080700 «Бизнес-информатика»
страница	1/3
Дата публикации	09.01.2015
Размер	302.37 Kb.
Тип	Рабочая программа

100-bal.ru > Информатика > Рабочая программа

1 2 3

Департамент образования города Москвы

Государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования города Москвы

«Московский городской педагогический университет»

Институт математики и информатики

Кафедра прикладной информатики

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
Учебной дисциплины

Анализ данных
Для направления подготовки 080700 «Бизнес-информатика»
Профиля «Технологическое предпринимательство»
Квалификация (степень) выпускника «бакалавр бизнес-информатики»
Форма обучения очная

Москва 2013

Программа составлена в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по направлению подготовки 080700 «Бизнес-информатика»

Разработчики:

Кафедра прикладной информатики, доцент Ф.О. Федин

Рецензенты:

Кафедра прикладной информатики, профессор В.А. Дикарев

Кафедра прикладной информатики, доцент В.П. Офицеров

Программа одобрена на заседании кафедры прикладной информатики

Протокол № ______ от «_____» _______________ 2013 г.

Зав. кафедрой: доцент В.П. Офицеров

1. Цели и задачи освоения дисциплины
Цель дисциплины: формирование у студентов теоретических знаний, практических умений и навыков по применению современных методов аналитической обработки электронных массивов данных в различных сферах человеческой деятельности.

Задачи дисциплины:

□ изучение существующих технологий подготовки данных к анализу;

□ изучение основных методов поиска в данных внутренних закономерностей, взаимосвязей, тенденций;

□ овладение практическими умениями и навыками реализации технологий аналитической обработки данных, формирования и проверки гипотез о их природе и структуре, варьирования применяемыми моделями;

□ формирование умений и навыков применения универсальных программных пакетов и аналитических платформ для анализа данных.
2. Место дисциплины в структуре ООП
Место дисциплины в учебном процессе: 4 курс (7-й семестр) по очной форме обучения (полный срок обучения). Изучение предусмотрено в базовой части цикла математических и естественнонаучных дисциплин.

Учебная дисциплина «Анализ данных» базируется на изучении дисциплин «Теория вероятностей и математическая статистика», «Имитационное моделирование», «Хранилища данных».

Общая трудоемкость по дисциплине: 2 зачетные единицы (72 часа).

Количество аудиторных часов: 38, из них 18 часов – лекционные занятия, 20 часов – лабораторные работы.

Отчетность по дисциплине: в 7 семестре – дифференцированный зачет.
3. Требования к результатам освоения дисциплины
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

владеет культурой мышления, способен к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения (ОК-1);

способен анализировать социально-значимые проблемы и процессы, происходящие в обществе, и прогнозировать возможное их развитие в будущем (ОК-4);

способен использовать нормативные правовые документы в своей деятельности (ОК-5);

способен находить организационно-управленческие решения и готов нести за них ответственность (ОК-8);

проводить анализ архитектуры предприятия (ПК-1);

проводить исследование и анализ рынка ИС и ИКТ (ПК-2);

выбирать рациональные ИС и ИКТ-решения для управления бизнесом (ПК-3);

проектировать и внедрять компоненты ИТ-инфраструктуры предприятия, обеспечивающие достижение стратегических целей и поддержку бизнес-процессов (ПК-15);

осуществлять планирование и организацию проектной деятельности на основе стандартов управления проектами (ПК-16);
В результате изучения дисциплины студент должен:

знать:

□ проблемы и направления научных изысканий в области аналитической обработки данных;

□ тенденции разработки универсальных программных средств и аналитических платформ, предназначенных для аналитической обработки данных, построения прогнозов и аналитических сценариев;

□ основные методы консолидации, трансформации, визуализации, оценки качества, очистки и предобработки данных;

□ принципы построения и структурную организацию хранилищ данных;

□ алгоритмы поиска ассоциативных правил и кластерного анализа;

□ статистические и машинные методы классификации и регрессии;

□ методики анализа и прогнозирования временных рядов;

□ технологию построения ансамблей и сравнения моделей;

□ возможности отечественных и зарубежных универсальных программных средств и аналитических платформ, применяемых для анализа данных;

□ проблемные вопросы внедрения аналитических программных продуктов и технологий в профессиональную деятельность организаций и учреждений;

уметь:

□ практически применять методы консолидации, трансформации, визуализации, оценки качества, очистки и предобработки данных для качественной подготовки данных к анализу;

□ применять технологии анализа электронных массивов данных для решения конкретных практических проблем;

□ использовать возможности отечественных и зарубежных универсальных программных средств и аналитических платформ для аналитической обработки данных, построения прогнозов и аналитических сценариев;

□ свободно ориентироваться на современном динамичном рынке аналитических программных продуктов.

Владеть:

□ технологиями аналитической обработки электронных массивов данных в целях решения практических проблем выбранной предметной области;

□ навыками выбора и применения отечественных и зарубежных аналитических платформ, используемых для анализа табулированных массивов электронных данных.
4. Объем дисциплины и виды учебной работы

Вид учебной работы	Всего часов/ зачетных единиц	Семестры
Аудиторные занятия (всего)	38	38
В том числе:
Лекции	18	18
Практические занятия (ПЗ)
Семинары (С)
Лабораторные работы (ЛР)	20	20
Самостоятельная работа (всего)	34	34
В том числе:
Указываются виды самостоятельной работы
Подготовка к коллоквиуму
Подготовка реферата	4	4
Подготовка к деловой игре
Решение задач и т.д.	22	22
Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен)	8	8
Общая трудоемкость: часы / зачетные единицы	72	72
Общая трудоемкость: часы / зачетные единицы	2	2

5. Структура и содержание дисциплины
5.1. Разделы дисциплин и виды занятий

№ п/п	Наименование раздела дисциплины (элемента модуля)	Лекции	Практические занятия	Лабораторные занятия	Семинары	СРС	Всего
1	Тема 1. Аффинитивный анализ. Поиск последовательны шаблонов.	2		4		4	10
2	Тема 2. Кластерный анализ.	4		4		4	12
3	Тема 3. Классификация и регрессия. Статистические методы.	4		4		6	14
4	Тема 4. Классификация и регрессия. Машинное обучение	4		4		6	14
5	Тема 5. Анализ и прогнозирование временных рядов.	2		4		6	12
6	Тема 6. Ансамбли моделей.	2				8	10

1 2 3

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

	Рабочая программа Учебной дисциплины Хранилища данных Для направления... Программа составлена в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования...		Рабочая программа Учебной дисциплины Базы данных Для направления... Программа составлена в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования...
	Рабочая программа Учебной дисциплины Объектно-ориентированный анализ... Программа составлена в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования...		Рабочая программа Учебной дисциплины Операционные системы Для направления... Программа составлена в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования...
	Программа дисциплины «Базы данных» для направления 080700. 62 Бизнес-информатика... «Базы данных» для направления 080700. 62 Бизнес-информатика подготовки бакалавра		Рабочая программа Учебной дисциплины Программная инженерия Для направления... Программа составлена в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования...
	Программа дисциплины Анализ данных и прогнозирование для направления... Требования к студентам: Приступая к изучению данной дисциплины, студент должен обладать знаниями информатики в объеме общеобразовательной...		Программа дисциплины «Архитектура корпоративных информационных систем»... «Архитектура корпоративных информационных систем» для направления 080700. 68 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
	Программа дисциплины «Проектирование информационных систем» для направления... «Проектирование информационных систем» для направления 080700. 68 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра		Программа дисциплины «Анализ неструктурированной информации» для... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 38. 04. 05 «Бизнес-информатика»...
	Программа дисциплины «Современные средства построения интеллектуальных систем» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080700....		Программа дисциплины «Анализ неструктурированной информации» для... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080500. 68 «Бизнес-информатика»...
	Рабочая программа Учебной дисциплины Научно-исследовательский семинар... Программа составлена в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования...		Программа дисциплины «Экономико-математическое моделирование» для... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 38. 04. 05 «Бизнес-информатика»...
	Программа дисциплины «Автоматизация учета на предприятии» для направления... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080500...		Программа дисциплины Культурология Культурология для направления 080700. 62 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра

Школьные материалы