Методи та технології інженерії даних (ІПЗ)
Тип: Нормативний
Кафедра: системного проектування
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 5 | 4 | Іспит |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 5 | 32 | доцент Павлишенко Б. М. | ФеП-32, ФеП-31 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 5 | 32 | ФеП-32 | |
| ФеП-31 |
Опис навчальної дисципліни
Мета: реалізувати знайомство студента із способами створення цілісних та чистих даних, теоретичними принципами галузі інженерії даних та практичними технологіями, які найбільш затребувані в інженерії даних.
Цілі: забезпечити знайомство студентів з особливостями обробки та зберігання різних типів даних, варіантами побудови сховищ даних; вивчити алгоритми попередньої обробки даних; опанувати теоретичний матеріал і практичне оволодіння сучасними графічно-інформаційними технологіями, комп’ютерними та програмними засобами створення цілісних даних, подання їх в графічній формі; вивчити методи і алгоритми обробки даних, визначити статистичні параметри даних; ознайомити з базовими концепціями обробки даних, які дозволять правильно структурувати дані для подальшого їхнього опрацювання, візуалізації і моделювання, управління програмною інфраструктурою та інтерфейсом систем обробки даних, теорією і проектуванням систем обробки даних.
Рекомендована література
Основна література:
- Технології оброблення великих даних: конспект лекцій з дисципліни «Технології оброблення великих даних» [Електронний ресурс] : навч. посіб. для студ. спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» (освітня програма «Інженерія програмного забезпечення мультимедійних та інформаційно-пошукових систем»)/ Л.М. Олещенко; КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Електронні текстові дані (1 файл: 5,55 Мбайт). – Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. – 227 с
- Литвин В. В. Методи та засоби інженерії даних та знань / В. В. Литвин // навчальний посібник з грифом МОНУ. — Львів : «Магнолія-2006», 2012. — 241 с.
- Han, Jiawei. Data mining : concepts and techniques / Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. – 3rd ed. ISBN 978-0-12-381479-1 Chapter 3. Data preprocessing
- Michael R. Brzustowicz Data Science with Java Practical Method for scientists and engineers /Michael R. Brzustowicz. – O’REILLY, 2017. – 311p.
- Бахрушин В.Є. Методи аналізу даних : навчальний посібник для студентів /В.Є. Бахрушин. – Запоріжжя : КПУ, 2011. – 268 с.
- Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни “Інженерія прикладних інтелектуально-орієнтованих програмних продуктів” для студентів спеціальностей 121 “Інженерія програмного забезпечення” та 122 “Комп’ютерні науки та інформаційні технології” (всіх форм навчання) / В.М. Льовкін. – Запоріжжя : ЗНТУ, 2016. – 80 с.
- Extract, transform, and load (ETL) // Електронний ресурс. Режим доступу: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/relational-data/etl
- Edward L.Robinson Data Analysis for Scientists and Engineers // Pricenton University Press, 2016, – P.408, ISBN 9781400883066