Технології аналізу даних / Technologies of Data Analysis (122 КН)

Тип: На вибір студента

Кафедра: системного проектування

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
103Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
1016доцент Анохін  В. Є.ФеІм-12

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
1016ФеІм-12доцент Шувар Р. Я.

Опис навчальної дисципліни

Навчальну дисципліну розроблено таким чином, щоб надати учасникам необхідні знання, обов’язкові для того, щоб використовувати сучасні технології та програмні засоби для дослідження та всебічного аналізу даних у різних галузях сферах людської діяльності. А також для попередньої обробки неідеальних реальних даних, для запису даних у відповідні структури даних, реалізовувати інтерактивні візуалізації даних, проводити необхідну попередню дослідницьку обробку даних, визначати тип задачі аналізу, використовувати нейромережі та машинне навчання для вирішення задач аналізу даних з оптимально визначеними параметрами, оцінювати результати, робити змістовні висновки та інтерпретацію аналізу даних; пошук неочевидних закономірностей і здатність самостійно будувати гіпотези про взаємозв’язки досліджуваних даних.

Мета викладання навчальної дисципліни “Технології аналізу даних” полягає у забезпеченні знайомства студентів з особливостями використання технологій аналізу даних для дослідження структурованих та неструктурованих даних. Її цілі – вивчити алгоритмів кластеризації, класифікації, регресії; опанувати теоретичний матеріал і практичне оволодіння сучасними графічно-інформаційними технологіями, комп’ютерними та програмними засобами створення цілісного аналізу даних,
розробки моделей даних, подання їх в графічній формі, визначення статистичних параметрів даних. ознайомлення 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 аналізу даних.

Рекомендована література

Основна література:
1. Литвин В. В. Методи та засоби інженерії даних та знань / В. В. Литвин // навчальний посібник з грифом МОНУ. — Львів :
«Магнолія-2006», 2012. — 241 с.
2. Han, Jiawei. Data mining : concepts and techniques / Jiawei Han,  Micheline Kamber, Jian Pei. – 3rd ed. – 2012. ISBN 978-0-12-381479-1 Chapter 3. Data preprocessing
3. Michael R. Brzustowicz Data Science with Java Practical Method for scientists and engineers /Michael R. Brzustowicz. – O’REILLY,
2017. – 311p.
4. Бахрушин В.Є. Методи аналізу даних : навчальний посібник для студентів /В.Є. Бахрушин. – Запоріжжя : КПУ, 2011. – 268 с.
5. 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.
6. Інтелектуальний аналіз даних: Комп’ютерний практикум [Електронний ресурс] : навч. посіб. для студ. спеціальності 122
«Комп’ютерні науки та інформаційні технології», спеціалізацій «Інформаційні системи та технології проектування», «Системне проектування сервісів» / О. О. Сергеєв-Горчинський, Г. В. Іщенко ; КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Електронні текстові данні (1 файл: 1,72 Мбайт). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018. – 73 с.
7. Литвин В.В. , Нікольський Ю.В., Пасічник В.В. Аналіз даних та знань. Навчальний посібник. – Видавництво Магнолія 2006, 2021р. – 276 с.
8. Бідюк П. І. Байєсівський аналіз даних : монографія / П. І. Бідюк, І. О. Калініна, О П. Гожий. – Херсон: Книжкове видавництво ФОП Вишемирський В.С., 2022. – 208 с

Силабус:

Завантажити силабус