- Цели и задачи дисциплины
- Цели: -формирование у студентов комплекса теоретических знаний в области интеллектуального анализа данных; -получение практических навыков, связанных с применением знаний в области теории и практики проведения интеллектуального анализа данных; -ознакомление с основными стандартами оформления итоговых работ. Задачи: -углубить имеющиеся знания о методах, особенностях и сферах применения интеллектуального анализа данных; -получить первоначальные знания о порядке подготовки и проведения интеллектуального анализа данных, а также используемых при этом технологиях; -научиться применять полученные знания для выполнения научно-исследовательских работ.
- Краткое содержание дисциплины
- Семинар посвящен основным направлениям в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, распределенный, оперативный (OLAP), интеллектуальный (Data Mining), визуальный (Visual Mining) и текстовый (Text Mining) анализ данных. Рассматриваются методы и алгоритмы решения основных задач анализа: классификации, кластеризации и др. Все выше сказанное позволит успешно решать практические задачи анализа данных, возникающие в процессе профессиональной деятельности.
- Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
- Выпускник должен обладать:
- ПК-5 Способен составлять научные обзоры, рефераты и отчеты по тематике проводимых исследований
- Образование
- Учебный план 01.03.02, 2022, (4.0), Прикладная математика и информатика
- Семинар "Методы интеллектуального анализа данных"