• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Data Analysis Technologies in Internet

2021/2022
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
6
ECTS credits
Delivered at:
Department of Information Technologies in Business (Faculty of Computer Science, Economics, and Social Sciences)
Course type:
Elective course
When:
4 year, 1, 2 module

Instructors

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает требования к образовательным результатам и результатам обучения студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину «Технологии анализа данных в Internet», учебных ассистентов и студентов направления подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика, обучающихся по образовательной программе «Бизнес информатика».
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Развитие у студентов компетенций проектирования и конструирования программного обеспечения с использованием современных языков, технологий и инструментальных средств разработки программного обеспечения
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент знает и способен использовать т векторная модель слов для обработки естественного языка
  • Студент знает и способен использовать технологии Semantic Web
  • Студент знает и способен использовать технологии обработки естественного языка
  • Студент имеет представление об основных тенденциях развития интернет-технологий
  • Студент способен из извлекать информацию из веб-сайтов
  • Студент способен из извлекать информацию из социальных сетей
  • Студент способен из извлекать информацию с использованием Web API
  • Студент способен использовать информационно-поисковые тезаурусы и онтологии при обработке информации
  • Студент способен использовать технологии семантической аннотации при обработке текста
  • Студент способен использовать форматы XML и JSON для хранения и обработки данных
  • Студент способен применять технологию регулярных выражений для обработки текстов
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Регулярные выражения
  • Тема 2. Обработка данных в формате XML и JSON.
  • Тема 3. Скрапинг веб-сайтов
  • Тема 4. Работа с Web API
  • Тема 5. Извлечение данных из социальных сетей
  • Тема 6. Информационно-поисковые тезаурусы и онтологии
  • Тема 7. Семантическая аннотация
  • Тема 8. Основные понятия обработки ЕЯ
  • Тема 9. Библиотеки обработки ЕЯ
  • Тема 10. Векторная модель слов
  • Тема 11. Основные тенденции развития интернет-технологий
  • Тема 12. Технологии Semantic Web
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Лабораторная работа 1
  • неблокирующий Лабораторная работа 2
  • неблокирующий Лабораторная работа 3
  • неблокирующий Лабораторная работа 4 (самостоятельная работа)
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен проводится в форме выполнения группового проекта. Проектная группа реализует и представляет на публичную защиту программный продукт, реализующий сбор, обработку или анализ данных. Тематика проекта выбирается группой самостоятельно и согласуется с преподавателем.
  • неблокирующий Прохождение online-курсов
  • неблокирующий Лабораторная работа №5
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 1 модуль
  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
    0.12 * Лабораторная работа 1 + 0.12 * Лабораторная работа 2 + 0.12 * Лабораторная работа 3 + 0.12 * Лабораторная работа 4 (самостоятельная работа) + 0.12 * Лабораторная работа №5 + 0.1 * Прохождение online-курсов + 0.3 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Федоров Д. Ю. - ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА ЯЗЫКЕ ВЫСОКОГО УРОВНЯ PYTHON 2-е изд., пер. и доп. Учебное пособие для прикладного бакалавриата - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 161с. - ISBN: 978-5-534-10971-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/programmirovanie-na-yazyke-vysokogo-urovnya-python-437489