Средства аналитической обработки и визуализации данных

2026/2027

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Кафедра информационных технологий в бизнесе (Пермь) (Факультет социально-экономических и компьютерных наук)

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

3-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Перлов Максим Сергеевич

Программа дисциплины

Аннотация

Курс предназначен для практического освоения методов BI аналитики и визуализации данных и служит основой для дальнейшего развития студентов в части использования современных методов анализа и визуализации данных.

Цель освоения дисциплины

• Развитие профессионального кругозора и алгоритмического мышления студентов.
• Выработка у студентов навыков решения задач, связанных с проектированием систем анализа и визуализации данных.
• Выработка у студентов навыков использования современных средств BI аналитики.

Планируемые результаты обучения

• Студенты могут спроектировать и реализовать систему анализа и визуализации данных, а именно: • Выбрать BI-платформу для решения требуемых задач • Спроектировать многомерную модель данных и наполнить ее данными с использованием ETL процессов • Спроектировать аналитические панели с грамотным выбором типов визуализации и компоновкой визуализаторов • Спроектировать ролевую модель в BI системе • Применять современные методы анализа данных для проведения сценарных, прогнозных расчетов.

Содержание учебной дисциплины

• Общая информация о BI-системах
• Многомерная модель данных и способы ее реализации.
• ETL процессы в BI системах
• Проектирование аналитических панелей.
• Проектирование и настройка ролевая модель в BI системе
• Настройка «простых» вычислений в BI системе
• Методы анализа данных и их применение в BI системах
• Применение ИИ технологий в BI системах

Элементы контроля

• Посещение лекционных занятий
• Работа на практических занятиях
• Лабораторная работа №2
• Лабораторная работа №3
• Лабораторная работа №1

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 2nd module
  0.3 * Лабораторная работа №3 + 0.1 * Работа на практических занятиях + 0.25 * Лабораторная работа №1 + 0.1 * Посещение лекционных занятий + 0.25 * Лабораторная работа №2

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Монгуш, Ч. М. Введение в анализ данных : учебное пособие / Ч. М. Монгуш. — Кызыл : ТувГУ, 2022. — 51 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/461921 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

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