• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Хранилища данных

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
5
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина нацелена на изучение принципов хранилищ данных (Data Warehouse) и оперативного анализа (OLAP) для аналитической поддержки процессов принятия решений. В рамках изучения дисциплины рассматриваются вопросы построения аналитических систем на основе хранилищ данных, доставка данных в хранилище, технологии Business Intelligence: инструменты для сбора, анализа, обработки данных и визуализации результатов.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • подготовка студентов к профессиональной деятельности, связанной c изучением изучением теоретических основ бизнес анализа данных, средств построения аналитических систем, выбором систем аналитической обработки данных
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • владеет технологиями сбора, хранения и обработки информации
  • знает основные понятия и задачи систем бизнес-аналитики (Business Intelligence)
  • отличает особенности технологий анализа больших данных
  • различает технологии оперативной аналитической обработки данных (OLAP) и интеллектуального анализа данных (Data Mining)
  • умеет извлекать из различных источников данные, необходимые для решения задач бизнес-анализа
  • принимает решения на основе анализа данных
  • создает наглядные визуализации
  • определяет, какие BI-решения подходят под конкретные задачи
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в аналитику данных
  • Основы работы на аналитической платформе BI
  • Визуализация в BI
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Практическая работа
  • неблокирующий Самостоятельная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 2 модуль
    0.4 * Самостоятельная работа + 0.3 * Экзамен + 0.3 * Практическая работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Введение в анализ данных : Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры, Миркин Б.Г., НИУ ВШЭ, 2017

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Барсегян А., Куприянов М., Степаненко В., Холод И. Технологии анализа данных: Data Mining, Text Mining, Visual Mining, OLAP. 2 изд., Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2008 г. , 384 с. ISBN 5-94157-991-8
  • Интеллектуальный анализ данных и систем управления бизнес-правилами в телекоммуникациях: Монография / Р.Р. Вейнберг. - Москва : НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 173 с.: 60x90 1/16. - (Научная мысль) (Обложка) ISBN 978-5-16-011350-0 - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/520998
  • Распределенные базы и хранилища данных : учебное пособие / А. М. Марасанов, Н. П. Аносова, О. О. Бородин, Е. С. Гаврилов. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 254 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100445 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Технологии анализа данных : Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP : учеб. пособие, Барсегян А.А., 2008