NAU Harvester System
Навчально-методичний комплекс дисципліни "Інструментальні засоби статистичного та інтелектуального аналізу даних"
Репозитарій Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Навчально-методичний комплекс дисципліни "Інструментальні засоби статистичного та інтелектуального аналізу даних"
Educational and methodological complex of the discipline "Tools of statistical and intellectual data analysis" Учебно-методический комплекс дисциплины "Инструментальные средства статистического и интеллектуального анализа данных" |
|
| Creator |
Квашук, Дмитро Михайлович
Kvashuk, Dmytro Квашук, Дмитрий Михайлович Олешко, Тамара Іванівна Oleshko, Tamara Олешко, Тамара Ивановна Густера, Олег Михайлович Gustera, Oleg Густера, Олег Михайлович Крисак, Яків Васильович Krysak, Yakov Крысак, Яков Васильевич |
|
| Subject |
інструменти
tools инструменты засоби means средства аналіз analisys анализ дані data данные візуалізація visualition визуализация |
|
| Description |
Дисципліну розроблено на основі освітньої програми та робочого навчального плану № РМ-6-051/17 підготовки фахівців освітнього ступеня «Магістр» за спеціальністю 051 «Економіка» та освітньо-професійною програмою «Економічна кібернетика», «Цифрова економіка» та відповідних нормативних документів.
Дана навчальна дисципліна є теоретичною основою сукупності знань та вмінь, що формують економічний профіль фахівця в області Data Science. Метою викладання дисципліни є теоретична та практична підготовка студентів до вивчення систем обробки даних та принципів статистичного та інтелектуального аналізу даних на основі методів та алгоритмів Data Mining. Завданнями вивчення навчальної дисципліни є: - дослідження технологій зберігання та організації даних; - оволодіння методами та алгоритмами Data Mining; - дослідження процесів виявлення знань; - дослідження принципів побудови сховищ даних. У результаті вивчення даної навчальної дисципліни студент повинен набути такі компетентності: - методи та технології статистичного та інтелектуального аналізу даних; - методи реалізації OLAP та Data Mining технологій. Вміти: - самостійно застосовувати алгоритми Data Mining при обробці даних; - самостійно розробляти та будувати моделі сховищ даних; - самостійно проводити аналіз даних для виявлення знань; - самостійно використовувати OLAP-систему при обробці баз даних. This training course is the theoretical basis of the set of knowledge and skills that form the economic profile of a specialist in the field of Data Science. The purpose of the course is theoretical and practical preparation of students to study data processing systems and principles of statistical and intellectual data analysis based on methods and algorithms of Data Mining. The objectives of studying the discipline are: - research of technologies of storage and organization of data; - mastering of methods and algorithms of Data Mining; - research of knowledge discovery processes; - research of principles of data warehouse construction. As a result of studying this discipline, the student must acquire the following competences: - methods and technologies of statistical and intellectual data analysis; - methods of implementation of OLAP and Data Mining technologies. Be able: - apply Data Mining algorithms independently when processing data; - independently develop and build models of data warehouses; - independently analyze the data to identify knowledge; - use the OLAP system yourself when processing databases. Данная учебная дисциплина является теоретической основой совокупности знаний и умений, которые формируют экономический профиль специалиста в области Data Science. Целью преподавания дисциплины является теоретическая и практическая подготовка студентов к изучению систем обработки данных и принципов статистического и интеллектуального анализа данных на основе методов и алгоритмов Data Mining. Задачами изучения учебной дисциплины являются: - исследование технологий хранения и организации данных; - овладение методами и алгоритмами Data Mining; - исследование процессов выявления знаний; - исследование принципов построения хранилищ данных. В результате изучения данной учебной дисциплины студент должен приобрести такие компетенции: - методы и технологии статистического и интеллектуального анализа данных; - методы реализации OLAP и Data Mining технологий. уметь: - самостоятельно применять методы Data Mining при обработке данных; - самостоятельно разрабатывать и строить модели хранилищ данных; - самостоятельно проводить анализ данных для выявления знаний; - самостоятельно использовать OLAP-систему при обработке баз данных. |
|
| Date |
2020-03-16T12:45:08Z
2020-03-16T12:45:08Z 2020-01 |
|
| Type |
Other
|
|
| Identifier |
http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/41617
|
|
| Language |
uk
|
|
| Format |
application/pdf
application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf |
|