Методы интеллектуального анализа данных

УМКД дисциплины

Аннотация

Аннотация к рабочей программе дисциплины "Методы интеллектуального анализа данных" Направление подготовки: 02.03.03 – Математическое обеспечение и администрирование информационных систем Направленность программы: Математическое и программное обеспечение искусственного интеллекта Форма обучения: очная Присваиваемая квалификация (степень): бакалавр Год набора: 2016 1. Цели и задачи изучения дисциплины Цель: формирование у обучающихся знаний, умений и навыков применения методов интеллектуального анализа данных для решения профессиональных задач, связанных с принятием решений на основе оперативного и интеллектуального анализа данных. Задачи: 1) формирование базовых знаний в области интеллектуального анализа данных на основе создания OLAP-систем; 2) формирование умений и навыков построения многомерных хранилищ данных и OLAP-кубов в среде современных средств разработки, их визуализации в требуемом формате и использования при решении задачи интеллектуального и оперативного анализа данных; 3) развитие умений и навыков в области интеллектуального и оперативного анализа данных посредством информационных, компьютерных и сетевых технологий. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины Дисциплина формирует и развивает умения и навыки решения стандартных задач, связанных с интеллектуальным анализом данных с применением методов Data Mining и OLAP-технологий. 3. Место дисциплины в структуре образовательной программы Дисциплина входит в вариативную часть профессиональных дисциплин «Блок 1» образовательной программы бакалавра и реализуется на 3-м году обучения с трудоемкостью освоения 4.0 Зет. 4. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки Предшествующие дисциплины: Базы данных, Визуальное программирование в Eclipse, Методы и средства разработки программного обеспечения 1, Организация и функционирование компьютерных систем, Математическая логика, Учебная практика, Основы теории систем, Мягкие вычисления, Теория вычислительных процессов и структур. Последующие дисциплины: Системы искусственного интеллекта, Инженерия знаний, Прикладной системный анализ, Эконометрика, Методы оптимизации и принятия проектных решений, Администрирование информационных систем, Введение в text-mining, Комбинаторный анализ, Мультиагентные системы, Нейрокомпьютерные системы, Производственная практика Преддипломная практика, Защита ВКР. 5. Ожидаемые результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины, у обучающихся должны быть сформированы следующие компетенции: ОПК 8 - Способность использовать знания методов проектирования и производства программного продукта, принципов построения, структуры и приемов работы с инструментальными средствами, поддерживающими создание программного обеспечения; ПК 1 - Готовность к использованию метода системного моделирования при исследовании и проектировании программных систем.